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Agent Skill · 开发

whoop-health-analysis(百日咳健康分析)

whoop-health-analysis 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

whoop-health-analysis 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 521。

总安装 80,464周安装 3,255GitHub Stars 4下载 25,259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
1.1.0

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:whoop-health-analysis(百日咳健康分析)
来源仓库:https://github.com/rodrigouroz/whoop-health-analysis
安装命令:
openclaw skills install whoop-health-analysis
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 whoop-health-analysis

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

访问 Whoop 可穿戴健康数据(睡眠、恢复、压力、HRV、锻炼)并生成交互式图表。当用户询问睡眠质量、恢复分数、应变水平、HRV 趋势、锻炼数据或希望从其 Whoop 手环获得健康可视化/图表时使用。

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 whoop-health-analysis;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

whoop-health-analysis 怎么安装?

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

whoop-health-analysis 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。

whoop-health-analysis 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。

whoop-health-analysis 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。

whoop-health-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 80,464 次,近一周安装 3,255 次,下载 25,259 次,GitHub 4 星。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。

whoop-health-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
whoop-health-analysis

百日咳健康分析 · 本页

80,4644接触敏感数据MIT-0通过

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
whoop
description
Access Whoop wearable health data (sleep, recovery, strain, HRV, workouts) and generate interactive charts. Use when the user asks about sleep quality, recovery scores, strain levels, HRV trends, workout data, or wants health visualizations/graphs from their Whoop band.

Whoop

Query health metrics from the Whoop API and generate interactive HTML charts.

Setup (first time only)

1. Create a Whoop Developer App

  1. Go to developer-dashboard.whoop.com
  2. Sign in with your Whoop account credentials
  3. Create a Team if prompted (any name works)
  4. Click Create App (or go to apps/create)
  5. Fill in:

- App name: anything (e.g., "Clawdbot") - Scopes: select ALL: read:recovery, read:cycles, read:workout, read:sleep, read:profile, read:body_measurement - Redirect URI: http://localhost:9876/callback

  1. Click Create — you'll get a Client ID and Client Secret

2. Authenticate

Run the OAuth login flow with your credentials:

python3 scripts/whoop_auth.py login \
  --client-id YOUR_CLIENT_ID \
  --client-secret YOUR_CLIENT_SECRET

This opens a browser for Whoop authorization. Log in and approve access. Tokens are stored in ~/.clawdbot/whoop-tokens.json and auto-refresh.

Check status: python3 scripts/whoop_auth.py status

Fetching Data

Use scripts/whoop_data.py to get JSON data:

# Sleep (last 7 days default)
python3 scripts/whoop_data.py sleep --days 14

# Recovery scores
python3 scripts/whoop_data.py recovery --days 30

# Strain/cycles
python3 scripts/whoop_data.py cycles --days 7

# Workouts
python3 scripts/whoop_data.py workouts --days 30

# Combined summary with averages
python3 scripts/whoop_data.py summary --days 7

# Custom date range
python3 scripts/whoop_data.py sleep --start 2026-01-01 --end 2026-01-15

# User profile / body measurements
python3 scripts/whoop_data.py profile
python3 scripts/whoop_data.py body

Output is JSON to stdout. Parse it to answer user questions.

Generating Charts

Use scripts/whoop_chart.py for interactive HTML visualizations:

# Sleep analysis (performance + stages)
python3 scripts/whoop_chart.py sleep --days 30

# Recovery bars (color-coded green/yellow/red)
python3 scripts/whoop_chart.py recovery --days 30

# Strain & calories trend
python3 scripts/whoop_chart.py strain --days 90

# HRV & resting heart rate trend
python3 scripts/whoop_chart.py hrv --days 90

# Full dashboard (all 4 charts)
python3 scripts/whoop_chart.py dashboard --days 30

# Save to specific file
python3 scripts/whoop_chart.py dashboard --days 90 --output ~/Desktop/whoop.html

Charts open automatically in the default browser. They use Chart.js with dark theme, stat cards, and tooltips.

Answering Questions

User asksAction
"How did I sleep?"whoop_data.py summary --days 7, report sleep performance + hours
"How's my recovery?"whoop_data.py recovery --days 7, report scores + trend
"Show me a chart for the last month"whoop_chart.py dashboard --days 30
"Is my HRV improving?"whoop_data.py recovery --days 30, analyze trend
"How much did I train this week?"whoop_data.py workouts --days 7, list activities

Key Metrics

  • Recovery (0-100%): Green ≥67%, Yellow 34-66%, Red <34%
  • Strain (0-21): Daily exertion score based on HR
  • Sleep Performance: Actual sleep vs. sleep needed
  • HRV (ms): Higher = better recovery, track trend over time
  • RHR (bpm): Lower = better cardiovascular fitness

Health Analysis

When the user asks about their health, trends, or wants insights, use references/health_analysis.md for:

  • Science-backed interpretation of HRV, RHR, sleep stages, recovery, strain, SpO2
  • Normal ranges by age and fitness level
  • Pattern detection (day-of-week effects, sleep debt, overtraining signals)
  • Actionable recommendations based on data
  • Red flags that suggest medical consultation

Analysis workflow

  1. Fetch data: python3 scripts/whoop_data.py summary --days N
  2. Read references/health_analysis.md for interpretation framework
  3. Apply the 5-step analysis: Status → Trends → Patterns → Insights → Flags
  4. Always include disclaimer that this is not medical advice

References

  • references/api.md — endpoint details, response schemas, pagination
  • references/health_analysis.md — science-backed health data interpretation guide

平台分布

OpenClaw

92.27%
按下载量换算23,306

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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