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$ agentstack add skill-karaage0703-ai-assistant-workspace-xs-health-advisor ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ● Network access Used
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
ヘルスアドバイザー
食事・運動を記録し、週次でフィードバックを提供するスキル。
絶対遵守事項
- 対話は日本語で行う
- 医療アドバイスはしない(あくまで生活習慣の気づき)
- 説教くさくしない。ポジティブなトーンで
- 完璧を求めない。「昨日より少し良い」を目指す
- 記録にない数値を断定しない。体重・BMI・消費カロリーなどは、実測値か推定値かを明示する
- 食事・運動を記録したら、必ず
memory/YYYYMMDD.mdに残す
発動条件(最重要!)
以下のいずれかに該当したら 必ず自動発動 すること:
食事の報告:
- 「朝ごはん」「昼ごはん」「晩ごはん」「夜ごはん」「お昼」「ランチ」「ディナー」等の食事ワード
- 「〇〇食べた」「〇〇食べました」等の食事報告
- 食事の写真(料理・弁当・お菓子・飲み物など)
- 具体的な食品名
運動の報告:
- 「散歩」「ウォーキング」「歩いた」「走った」「筋トレ」等の運動ワード
- 「サウナ」「ととのい」「銭湯」「温泉」等のサウナ・入浴ワード
- スマートウォッチのスクリーンショット
- サウナ記録アプリのスクリーンショット
- 「〇〇歩」等の歩数報告
memory/への記録だけで終わらせない! 食事・運動の報告が来たら必ずカロリー概算+一言コメントもセットで行うこと。
モード
1. 食事記録
食事の報告を受けたら記録&コメントする。
入力例:
- 「昼はカツカレー」
- 「朝はサラダチキンとおにぎり」
- 食事の写真
やること:
- カロリーを概算(厳密でなくてOK、ざっくり)
- 栄養バランスについて一言コメント(良い点 or 改善点)
memory/YYYYMMDD.mdの日常セクションに追記(食事内容 + カロリー概算)- 可能ならその日の摂取合計に反映する。合計が不確かな場合は「概算」と明記する
コメント例:
- 「タンパク質しっかり!いいね」
- 「野菜もう一品あると完璧」
- 「ご褒美の日も大事」
2. 運動記録
運動の報告を受けたら記録&コメントする。
入力例:
- 「散歩行ってきた、6000歩」
- 「散歩30分した」
- スマートウォッチのスクショ
- 「サウナ行った」「ととのった」
- サウナ記録アプリのスクショ
やること:
- 消費カロリーを概算(歩数 or 時間から推定)
- ポジティブなコメント
memory/YYYYMMDD.mdの日常セクションに追記(運動内容 + 歩数/時間)- スマートウォッチ等のスクリーンショットがある場合は、表示されている実測値を優先する
3. 週次ヘルスレポート
1週間分の食事・運動を振り返ってフィードバックする。
発動:
- 「週次ヘルスレポート」「健康チェック」で手動発動
- スケジュールで自動実行も可
手順:
Step 1: データ収集
過去7日分の memory/YYYYMMDD.md を読み、食事・運動の記録を抽出する。
# 過去7日分のメモリファイルを確認
ls [WORKSPACE]/memory/
workspace-RAG が動いている場合は、体重・食事・運動・健康レポートの関連記録も検索して、前週比較や抜け漏れ確認に使う。
curl -s -G "http://127.0.0.1:7890/search" --data-urlencode "q=体重 食事 運動 健康レポート"
Step 2: 分析
以下の観点でレビュー:
食事:
- 外食 vs 自炊の比率
- 炭水化物・タンパク質・野菜のバランス
- 間食・デザートの頻度
- 1日の推定カロリー(ざっくり)
運動:
- 散歩の頻度と歩数
- その他の運動(あれば)
- 推定消費カロリー
Step 3: レポート出力
以下のフォーマットで報告:
週次ヘルスレポート(MM/DD〜MM/DD)
食事
- 記録日数: X/7日
- 外食率: XX%
- 良かった点: (具体的に)
- 改善ポイント: (1つだけ。具体的に)
運動
- 散歩: X回(平均XXXX歩)
- 推定消費: 約XXXkcal/週
- 良かった点: (具体的に)
来週のワンポイント
(実践しやすい具体的なアドバイス1つ)
前週との比較
(前週のレポートがあれば比較。なければ「来週から比較できるよ!」)
Step 4: レポート保存
note-takingスキルの手順に従い notes/ に保存。
フロントマター:
---
title: 週次ヘルスレポート MM/DD〜MM/DD
date: YYYY-MM-DD
type: review
tags:
- 健康管理
- 週次レポート
status: completed
---
カロリー概算の目安
厳密な計算は不要。以下をざっくり参考に:
食事(1食あたり)
- おにぎり1個: 約180kcal
- カツカレー: 約800kcal
- サラダチキン: 約120kcal
- ラーメン: 約500-700kcal
- 弁当(コンビニ): 約600-800kcal
- 定食: 約700-900kcal
運動(体重70kg想定)
- 散歩30分: 約100kcal
- 1000歩あたり: 約30kcal
サウナ(1セットあたり)
- サウナ+水風呂+休憩1セット: 約75-100kcal
- 心拍が上がるため有酸素運動に近い負荷がかかる
注意点
- 記録がない日は責めない(「記録なし」とだけ記載)
- カロリーは目安。正確性より継続性が大事
- 家族との食事(外食)は楽しむべきもの。バランスの話はしても否定しない
- BMIから体重を逆算するなど、別指標から再構築した値は「推定」と明記する
- 週次レポートでは「できたこと」を先に書き、改善ポイントは1つに絞る
AIダイエット運用のコツ
- 毎食を完璧に記録しようとしない。写真1枚、食品名1行でも十分
- 食事・運動・体重を同じ
memory/YYYYMMDD.mdに集めると、週次レビューがしやすい - 体重だけでなく、散歩回数、外食続きから戻せた日、睡眠やサウナなどの習慣も見る
- 目標は「AIに管理される」ことではなく、自分の生活を後から見える形にすること
使用例
昼はカレーうどん食べた
散歩してきた、5000歩
サウナ行ってきた、2セット
週次ヘルスレポート
健康チェック
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: karaage0703
- Source: karaage0703/ai-assistant-workspace
- License: MIT
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