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Agent Skill · 研究检索

sparkyfitness(sparkyfitness 命令行)

sparkyfitness 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

sparkyfitness 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 16,566。

总安装 7,104周安装 296GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,368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-0
版本
1.4.0

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:sparkyfitness(sparkyfitness 命令行)
来源仓库:https://github.com/aronjanosch/sparkyfitness
安装命令:
openclaw skills install sparkyfitness
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install sparkyfitness

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。

SparkyFitness CLI 用于食物日记、运动跟踪、生物识别登记和健康摘要。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install sparkyfitness;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

    它需要需要联网,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

sparkyfitness 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install sparkyfitness。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

sparkyfitness 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

sparkyfitness 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

sparkyfitness 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

sparkyfitness 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,104 次,近一周安装 296 次,下载 2,368 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。

sparkyfitness 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 OpenClaw,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

  • 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
sparkyfitness

sparkyfitness 命令行 · 本页

7,104—需要联网MIT-0有提醒

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
sparky
description
SparkyFitness CLI for food diary, exercise tracking, biometric check-ins, and health summaries.
homepage
https://github.com/CodeWithCJ/SparkyFitness
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🏃","requires":{"bins":["sparky"]}}}

sparky

Use sparky to interact with a self-hosted SparkyFitness server — log food, exercise, weight, steps, and mood.

Install

  • Homebrew (macOS/Linux): brew tap aronjanosch/tap && brew install sparky-cli
  • Build from source (requires Go 1.21+):
  git clone https://github.com/aronjanosch/sparky-cli
  cd sparky-cli
  go build -o sparky .
  sudo mv sparky /usr/local/bin/

Setup (once)

  • sparky config set-url <url> — e.g. sparky config set-url https://sparky.example.com
  • sparky config set-key <key>
  • sparky config show
  • sparky ping — verify connection

Food

  • Search: sparky food search "chicken breast" [-l 10] — local DB first, falls back to Open Food Facts; shows Brand column
  • Search by barcode: sparky food search --barcode 4061458284547 — exact product lookup, no ambiguity
  • Log by name: sparky food log "chicken breast" -m lunch -q 150 -u g [-d YYYY-MM-DD]
  • Log by barcode: sparky food log --barcode 4061458284547 -m lunch -q 113 -u g — most reliable, no brand guessing
  • Log by ID: sparky food log --id <uuid> -m lunch -q 150 -u g — skips search, unambiguous
  • Pick result: sparky food log "Hähnchenbrust" --pick 2 — select Nth search result instead of defaulting to results[0]
  • Diary: sparky food diary [-d YYYY-MM-DD]
  • Delete entry: sparky food delete <uuid>
  • Remove from library: sparky food remove <external_id> — purge a wrongly imported product from local library

Exercise

  • Search: sparky exercise search "bench press" [-l 10] — local DB first, falls back to Free Exercise DB
  • Search external only: sparky exercise search --external "pushup" — bypasses local cache
  • Log by name: sparky exercise log "Pushups" [--duration 45] [--calories 400] [-d YYYY-MM-DD]
  • Log by ID: sparky exercise log --id <uuid> --set 10x80@8 --set 10x80@9 — skips search, unambiguous
  • Sets format: REPS[xWEIGHT][@RPE] — e.g. 10x80@8 = 10 reps, 80 kg, RPE 8; 10x80 or 10@8 also valid
  • Diary: sparky exercise diary [-d YYYY-MM-DD]
  • Delete: sparky exercise delete <uuid>

Check-ins

  • Weight: sparky checkin weight 75.5 [-u kg|lbs] [-d YYYY-MM-DD]
  • Steps: sparky checkin steps 9500 [-d YYYY-MM-DD]
  • Mood: sparky checkin mood 8 [-n "notes"] [-d YYYY-MM-DD]
  • Diary: sparky checkin diary [-d YYYY-MM-DD] — shows biometrics + mood together

Summary & trends

  • sparky summary [-s YYYY-MM-DD] [-e YYYY-MM-DD] — nutrition/exercise/wellbeing totals (default: last 7 days)
  • sparky trends [-n 30] — day-by-day nutrition table

Agentic workflow (always prefer --id to avoid ambiguity)

Exercise — search first, then log by ID:

# 1. Find candidates; use --external to bypass local cache if needed
sparky -j exercise search --external "pushup"
# Each result has is_local: true/false
#   is_local: true  → id is a UUID → use --id directly
#   is_local: false → id is a source string → log by exact name to import first,
#                     then search again to get the UUID

# 2a. Local exercise
sparky -j exercise log --id <uuid> --set 3x10@8

# 2b. External exercise (import on first log, then switch to --id)
sparky -j exercise log "Pushups" --set 3x10
sparky -j exercise search "Pushups"        # now is_local: true
sparky -j exercise log --id <uuid> --set 3x10

Food — preferred agentic workflow:

# Option A: barcode (most reliable)
sparky food log --barcode 4061458284547 -q 113 -u g -m lunch

# Option B: search → inspect brand+macros → log by --id
sparky -j food search "Hähnchenbrust"
# check brand + calories in results; pick the right one
sparky food log --id <uuid> -q 400 -u g -m dinner

# Option C: search with --pick N (when brand column shows the right one)
sparky food log "Hähnchenbrust" --pick 3 -q 400 -u g -m dinner

# Remove a bad import from local library
sparky food remove <external_id>   # external_id from search results

Notes

  • -j / --json is a root-level flag: sparky -j food diary, not sparky food diary -j
  • Always verify brand in search results before logging — Open Food Facts has many products with identical names
  • --barcode is the most reliable option when the product has a scannable barcode
  • --pick N selects the Nth result (1-based); exact local match bypasses --pick entirely
  • Both search commands fall back to online providers automatically; matches are added to your library on first log
  • Weight is stored in kg; lbs are auto-converted (166 lbs → 75.30 kg)
  • Full UUIDs for delete: sparky -j food diary | jq '.[0].id'
  • Meal options: breakfast, lunch, dinner, snacks (default: snacks)

平台分布

OpenClaw

88.31%
按下载量换算2,091

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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