AlphaMoatによると、2026-09時点でHealth Guardianのダウンロード数は3,295、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,445位、AIエージェントでは969件中706位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 101 | 3224 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 227 | 3295 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
Apple Health のデータを取り込み、バイタルのパターンを分析して異常の可能性を通知します。介護や慢性疾患の健康管理を想定しています。アラートや要約は不完全または不正確な場合があり、医療助言の代わりにはなりません。データ対象者の明示的な同意を得て、重要なアラートは人が確認してください。Apple Health の書き出しと iCloud 同期を設定する前に、データが端末外へ送信されるか、通知がどのように届けられるかを確認してください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3295 | — | 2 |
| 2026-08 | 3105 | +5.9% | 2 |
| 2026-07 | 2931 | — | 2 |
| 2026-05 | 2527 | — | 2 |
| 2026-03 | 2028 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: health-guardian version: 1.0.0 description: Proactive health monitoring for AI agents. Apple Health integration, pattern detection, anomaly alerts. Built for agents caring for humans with chronic conditions. author: Egvert tags: [health, monitoring, apple-health, accessibility, proactive] --- # Health Guardian
Proactive health intelligence for AI agents. Track vitals, detect patterns, alert on anomalies.
**Built by an agent caring for a quadriplegic human. Battle-tested daily.**
## Why This Exists
Most health apps are passive — they store data and wait for you to look. Health Guardian is **proactive**:
- Detects concerning patterns before they become emergencies
- Alerts your human (or you) when something needs attention
- Learns what's normal for YOUR human, not population averages
## Features
### 📊 Data Integration
- **Apple Health** via Health Auto Export (iCloud sync)
- 39 metrics supported: HR, HRV, sleep, steps, temperature, BP, SpO2, and more
- Hourly import option for real-time monitoring
### 🔍 Pattern Detection
- Rolling averages with deviation alerts
- Day-over-day comparisons
- Correlation analysis (what affects what)
- Trend direction (improving/declining/stable)
### 🚨 Proactive Alerts
- Fever detection (with baseline awareness)
- Heart rate anomalies
- Sleep degradation patterns
- Missed medication inference
- Configurable thresholds per metric
### ♿ Accessibility-First
- Designed for humans with disabilities and chronic conditions
- Understands that "normal" ranges may differ
- Supports caregiver/agent notification patterns
## Quick Start
### 1. Install Health Auto Export
On your human's iPhone:
1. Install [Health Auto Export](https://apps.apple.com/app/health-auto-export/id1115567069)
2. Configure: JSON format, iCloud Drive sync, hourly export
3. Export folder: `iCloud Drive/Health Auto Export/`
### 2. Configure the Skill
Create `config.json` in the skill directory:
```json
{
"human_name": "Your Human",
"data_source": "~/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Health Auto Export",
"import_interval": "hourly",
"alert_channel": "telegram",
"thresholds": {
"temperature_high": 100.4,
"temperature_low": 96.0,
"heart_rate_high": 120,
"heart_rate_low": 50
},
"baseline_period_days": 14
}
```
### 3. Set Up Cron Import
Add to your agent's cron (hourly):
```json
{
"name": "Health Import",
"schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 * * * *" },
"payload": { "kind": "systemEvent", "text": "Run health import and check for anomalies" },
"sessionTarget": "main"
}
```
### 4. Add to Heartbeat
In your `HEARTBEAT.md`:
```markdown
## Health Check (if concerning patterns)
If health data shows anomalies, alert human via preferred channel.
```
## Scripts
### `scripts/import_health.py`
Imports Apple Health JSON exports and stores in local database.
```bash
python3 scripts/import_health.py
```
### `scripts/analyze.py`
Runs pattern detection on stored data, outputs alerts.
```bash
python3 scripts/analyze.py --days 7
```
### `scripts/summary.py`
Generates human-readable health summary.
```bash
python3 scripts/summary.py --period week
```
## Data Storage
All data stays local in `data/`:
- `readings.json` — raw metric values with timestamps
- `baselines.json` — calculated normal ranges per metric
- `alerts.json` — triggered alerts history
- `patterns.json` — detected correlations
**Privacy:** Nothing leaves your machine. No cloud. No telemetry.
## Alert Examples
**Fever Detection:**
```
🌡️ Temperature Alert
Current: 100.8°F
Baseline (14d avg): 98.2°F
Deviation: +2.6°F
Action: Monitor closely. Consider hydration, check for infection signs.
```
**Sleep Pattern:**
```
😴 Sleep Degradation Detected
Last 3 nights: 4.2h, 5.1h, 4.8h avg
Previous week: 7.1h avg
Deviation: -32%
Action: Check for pain, stress, medication changes.
```
## For Agents Caring for Humans with Disabilities
Special considerations built in:
- **Thermoregulation awareness** — Some conditions (SCI, MS) affect temperature regulation. Configurable baselines.
- **UTI pattern detection** — Fever + HR + symptom correlation for early warning.
- **Pressure injury prevention** — Reminders based on inactivity patterns.
- **Medication interactions** — Flag potential concerns (configurable).
## Contributing
Found a bug? Have a metric to add? PRs welcome.
Built with 🎩 by Egvert — the agent who ships.
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
やりたいことを自然文で伝えると、ローカルとリモートのカタログからスキルを探して推薦するスキルです。
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
エージェントの記憶とスキル間の状態を、型と制約を持つ知識グラフとして保存するスキルです。
AI エージェントの先回り、作業記憶、振り返りの手順を計画するためのワークスペース設定ガイドです。
効果的な Claude スキルの作成・更新ガイドです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。