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Agent Skill · 研究检索

fitbit-analytics(Fitbit 分析)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

fitbit-analytics 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 9,257。

总安装 14,610周安装 615GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,764核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fitbit-analytics(Fitbit 分析)
来源仓库:https://github.com/clawdbot/skills
仓库路径:skills/fitbit-analytics
安装命令:
npx skills add clawdbot/skills --skill "fitbit-analytics"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add clawdbot/skills --skill "fitbit-analytics"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

fitbit-analytics 用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,适合健康数据分析。适用于数据清洗、汇总、异常发现及统计口径生成的数据处理场景。通过 npx skills add clawdbot/skills --skill "fitbit-analytics" 命令安装使用。

使用时需确认数据来源和时间范围,避免将样本数据当作全量事实。可结合来源仓库和原始 README 文档进一步核验具体用法。

来源仓库内路径:skills/fitbit-analytics

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add clawdbot/skills --skill "fitbit-analytics";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

fitbit-analytics 怎么安装?

在终端执行 npx skills add clawdbot/skills --skill "fitbit-analytics"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fitbit-analytics 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

fitbit-analytics 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

fitbit-analytics 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

fitbit-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,610 次,近一周安装 615 次,下载 4,764 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

fitbit-analytics 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
fitbit-analytics

Fitbit 分析 · 本页

14,610—接触敏感数据MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
fitbit-analytics
description
Fitbit health and fitness data integration. Fetch steps, heart rate, sleep, activity, calories, and trends from Fitbit Web API. Generate automated health reports and alerts. Requires FITBIT_CLIENT_ID, FITBIT_CLIENT_SECRET, FITBIT_ACCESS_TOKEN, FITBIT_REFRESH_TOKEN.
metadata
{"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"],"env":["FITBIT_CLIENT_ID","FITBIT_CLIENT_SECRET","FITBIT_ACCESS_TOKEN","FITBIT_REFRESH_TOKEN"]},"homepage":"https://github.com/kesslerio/fitbit-analytics-openclaw-skill"}}

Fitbit Analytics

Quick Start

# Set Fitbit API credentials
export FITBIT_CLIENT_ID="your_client_id"
export FITBIT_CLIENT_SECRET="your_client_secret"
export FITBIT_ACCESS_TOKEN="your_access_token"
export FITBIT_REFRESH_TOKEN="your_refresh_token"

# Generate morning briefing with Active Zone Minutes
python scripts/fitbit_briefing.py

# Fetch daily steps
python scripts/fitbit_api.py steps --days 7

# Get heart rate data
python scripts/fitbit_api.py heartrate --days 7

# Sleep summary
python scripts/fitbit_api.py sleep --days 7

# Generate weekly health report
python scripts/fitbit_api.py report --type weekly

# Get activity summary
python scripts/fitbit_api.py summary --days 7

When to Use

Use this skill when:

  • Fetching Fitbit metrics (steps, calories, heart rate, sleep)
  • Analyzing activity trends over time
  • Setting up alerts for inactivity or abnormal heart rate
  • Generating daily/weekly health reports

Core Workflows

1. Daily Briefing

# Generate morning health briefing (includes Active Zone Minutes)
python scripts/fitbit_briefing.py                    # Today's briefing
python scripts/fitbit_briefing.py --date 2026-01-20  # Specific date
python scripts/fitbit_briefing.py --format brief     # 3-line summary
python scripts/fitbit_briefing.py --format json      # JSON output

# Example output includes:
# - Yesterday's activities (logged exercises)
# - Yesterday's Active Zone Minutes (total, Fat Burn, Cardio, Peak)
# - Today's activity summary (steps, calories, floors, distance)
# - Heart rate (resting, average, zones)
# - Sleep (duration, efficiency, awake episodes)
# - Trends vs 7-day average

Example JSON output:

{
  "date": "2026-01-21",
  "steps_today": 8543,
  "calories_today": 2340,
  "distance_today": 6.8,
  "floors_today": 12,
  "active_minutes": 47,
  "resting_hr": 58,
  "avg_hr": 72,
  "sleep_hours": 7.2,
  "sleep_efficiency": 89,
  "awake_minutes": 12,
  "yesterday_activities": [
    {"name": "Run", "duration": 35, "calories": 320}
  ],
  "yesterday_azm": {
    "activeZoneMinutes": 61,
    "fatBurnActiveZoneMinutes": 39,
    "cardioActiveZoneMinutes": 22
  }
}

Note: Cardio Load is NOT available via Fitbit API - it's a Fitbit Premium feature only visible in the mobile app.

2. Data Fetching (CLI)

# Available commands:
python scripts/fitbit_api.py steps --days 7
python scripts/fitbit_api.py calories --days 7
python scripts/fitbit_api.py heartrate --days 7
python scripts/fitbit_api.py sleep --days 7
python scripts/fitbit_api.py summary --days 7
python scripts/fitbit_api.py report --type weekly

3. Data Fetching (Python API)

export PYTHONPATH="{baseDir}/scripts"
python - <<'PY'
from fitbit_api import FitbitClient

client = FitbitClient()  # Uses env vars for credentials

# Fetch data (requires start_date and end_date)
steps_data = client.get_steps(start_date="2026-01-01", end_date="2026-01-16")
hr_data = client.get_heartrate(start_date="2026-01-01", end_date="2026-01-16")
sleep_data = client.get_sleep(start_date="2026-01-01", end_date="2026-01-16")
activity_summary = client.get_activity_summary(start_date="2026-01-01", end_date="2026-01-16")
PY

4. Analysis

export PYTHONPATH="{baseDir}/scripts"
python - <<'PY'
from fitbit_api import FitbitAnalyzer

analyzer = FitbitAnalyzer(steps_data, hr_data)
summary = analyzer.summary()
print(summary)  # Returns: avg_steps, avg_resting_hr, step_trend
PY

5. Alerts

python {baseDir}/scripts/alerts.py --days 7 --steps 8000 --sleep 7

Scripts

  • scripts/fitbit_api.py - Fitbit Web API wrapper, CLI, and analysis
  • scripts/fitbit_briefing.py - Morning briefing CLI (text/brief/json output)
  • scripts/alerts.py - Threshold-based notifications

Available API Methods

MethodDescription
get_steps(start, end)Daily step counts
get_calories(start, end)Daily calories burned
get_distance(start, end)Daily distance
get_activity_summary(start, end)Activity summary
get_heartrate(start, end)Heart rate data
get_sleep(start, end)Sleep data
get_sleep_stages(start, end)Detailed sleep stages
get_spo2(start, end)Blood oxygen levels
get_weight(start, end)Weight measurements
get_active_zone_minutes(start, end)Active Zone Minutes (AZM) breakdown

References

  • references/api.md - Fitbit Web API documentation
  • references/metrics.md - Metric definitions and interpretations

Authentication

Fitbit API requires OAuth 2.0 authentication:

  1. Create app at: https://dev.fitbit.com/apps
  2. Get client_id and client_secret
  3. Complete OAuth flow to get access_token and refresh_token
  4. Set environment variables or pass to scripts

Environment

Required:

  • FITBIT_CLIENT_ID
  • FITBIT_CLIENT_SECRET
  • FITBIT_ACCESS_TOKEN
  • FITBIT_REFRESH_TOKEN

Automation (Cron Jobs)

Cron jobs are configured in OpenClaw's gateway, not in this repo. Add these to your OpenClaw setup:

Daily Morning Briefing (8:00 AM)

openclaw cron add \
  --name "Morning Fitbit Health Report" \
  --cron "0 8 * * *" \
  --tz "America/Los_Angeles" \
  --session isolated \
  --wake next-heartbeat \
  --deliver \
  --channel telegram \
  --target "<YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID>" \
  --message "python3 /path/to/your/scripts/fitbit_briefing.py --format text"

Note: Replace /path/to/your/ with your actual path and <YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID> with your Telegram channel/group ID.

平台分布

windsurf

29.82%
按下载量换算1,421

OpenCode

24.15%
按下载量换算1,151

Codex

18.23%
按下载量换算868

clawdbot

13.38%
按下载量换算637

trae

7.18%
按下载量换算342

Cursor

3.48%
按下载量换算166

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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