three.js로 입체 모델을 만들고 회전 가능한 뷰어에서 모든 각도로 확인합니다. OBJ + MTL이나 GLB로 저장해 다른 3D 제작 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.
- 입체 모델을 만들고 모든 각도에서 확인하기
- Blender에서 편집할 모델 만들기
- 모델의 윤곽과 재질 표현 확인하기
Withings의 체중·혈압 등 신체 측정값과 걸음 수, 수면, 운동 기록을 가져옵니다. 기간과 항목을 지정해 일별·주별 변화와 개별 기록을 확인합니다.
Use when linking Withings or reading Withings body measurements, activity, sleep, workout, heart, and intraday data.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기Withings에 연결해 체중, BMI, 체지방, 혈압, 심박수 등의 신체 측정값과 걸음 수, 소모 열량, 거리를 가져옵니다. 수면은 회차별 점수·단계·시간을, 운동은 회차별 종목·거리·심박수 등을 확인합니다. 일상 측정값은 시간별·일별·주별로 집계할 수 있습니다.
체중 변화나 주별 걸음 수를 돌아보고 최근 수면과 운동 기록을 함께 확인할 때 적합합니다. 기간과 필요한 항목을 좁혀 조회할 수 있습니다. 날짜 없이 최근 추세를 요청하면 최근 7일을 대상으로 합니다.
함께 제공되는 withings CLI를 사용하며 먼저 Withings 연결 상태를 확인합니다. 연결되지 않았다면 안내된 링크에서 인증해야 합니다. 신체 측정 및 심장 관련 데이터는 권한에 따라 제한되며 승인이 필요할 수 있습니다. 권한으로 숨겨진 데이터와 기록이 없는 상태를 구분하며, 조회 결과가 비어 있어도 값을 추측하지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Query Withings body measurements, activity, sleep, and workout data via the bundled withings CLI.
Activate when the user asks about their Withings data:
Three subcommands cover most needs:
| Subcommand | Purpose |
|---|---|
withings status | Connection state ({ok, status, connect_url?, disconnect_url?, reason?}). |
withings list-fields --category <CAT> | Field list for a category (snake_case, units in the name). |
withings query --category <CAT> --start-date <YYYY-MM-DD> [--end-date --interval --fields] | Typed snake_case records. Returns a JSON array. |
daily-metrics — Daily rollup of Activity (steps/calories/distance/HR) + Measures (weight/BP/body composition). Supports --interval hourly|daily|weekly (defaults to daily). Aggregation rules: sum for counters (step_count, active_energy_burned_kcal, distance_walking_running_meters), avg for hr_average_bpm, max for hr_max_bpm, last-of-bucket for body measurements (weight/BP/body fat etc.).sleep — One row per sleep session (score, stages, duration, HR, breathing).workout — One row per workout session (translated workout_type name, duration, distance, calories, HR).Use list-fields to discover available fields per category.
JSON to stdout. Datetimes are local YYYY-MM-DD HH:MM:SS per record's timezone. Session rows include id (prefixed withings_<id>), start_datetime, end_datetime, timezone. daily-metrics buckets include date / hour / week_start + record_count instead of id.
# Recent workouts
withings query --category workout --start-date 2026-05-01
# Weight trend (last reading per day)
withings query --category daily-metrics --start-date 2026-04-01 --fields body_mass_kg
# Weekly step totals
withings query --category daily-metrics --start-date 2026-04-01 --interval weekly --fields step_count
Before any Withings API call:
withings status.status is not_connected, share [Connect Withings](<connect_url>) exactly — never paste the raw URL.withings status and proceed only when connected.For disconnect: run withings disconnect and share [Disconnect Withings](<disconnect_url>) if present.
Never print tokens or credentials.
query --category <CAT> over the legacy commands. Field names are snake_case with units in the name (body_mass_kg, step_count, hr_average_bpm, sleep_total_duration_sec) — never expose Withings's numeric meas-type IDs to the user.withings list-fields --category <CAT> BEFORE composing query --fields. Withings-native names (calories, distance, hr_average, weight) are NOT valid — they're translated to snake_case with units (energy_burned_kcal, distance_meters, hr_average_bpm, body_mass_kg). An empty filter result usually means the field name was wrong, not that the data is missing.--category daily-metrics --interval weekly instead of pulling every reading. The --interval flag already aggregates per the rules above — do NOT apply additional aggregation (sum/avg) to the bucketed output client-side.query returns [], say so clearly — never invent values. If the user is asking for a metric not surfaced by list-fields, drop to the legacy escape hatch (measures --meas-types <ID> or a more specific subcommand like heart-list; see references/commands.md for the meas-type ID table).Pre-query per-endpoint passthroughs that return raw {ok, status, body: <Withings native>} envelopes. Use only as an escape hatch for data not exposed by query — e.g. a meas-type missing from the translation table (withings measures --meas-types 130 for AFib ECG result), high-frequency sleep sensor data (withings sleep), or ECG signals (withings heart-list / heart-get).
Quick reference for the other passthroughs:
withings activity — raw daily Activity rows.withings sleep-summary — raw nightly sleep summaries with Withings-native field names.withings intraday — minute-resolution activity sensor data.withings devices — list paired Withings devices.Full command matrix, meas-type IDs, and Withings → Muse field mapping: references/commands.md.
query --category daily-metrics wraps its
rows in {"withheld": {...}, "records": [...]} with body metrics (weight,
blood pressure, SpO2, heart measurements) removed, and a request for only
those fields fails with data_class_excluded. Key off the withheld
marker: when present, the permission is restricting those fields — say so
instead of "no readings". When the user actually needs a withheld metric
and the permission requires approval (withheld.reason is
requires_approval, or a body-metrics-only query failed with
data_class_excluded saying it requires approval), run
withings measures --category 1 --start-date <d> --end-date <d>, which is
governed by that permission and shows the user the approval prompt. Sleep
and workout results are never wrapped; a response without the marker is an
ordinary result.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
three.js로 입체 모델을 만들고 회전 가능한 뷰어에서 모든 각도로 확인합니다. OBJ + MTL이나 GLB로 저장해 다른 3D 제작 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.
개인 작업 목록에 할 일, 기한, 다음 단계, 답변을 기다리는 대상과 진행을 막는 이유를 기록합니다. 진행 상황과 의존 관계를 갱신하고 중복 및 완료 항목을 정리합니다.
Coordinate a task from a verifiable goal through completion. Handle work directly or split independent tasks across separate agent sessions, track progress, verify results, and arrange pull request merging when included in the goal.
한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.
재생, 일시 정지, 시간 위치 지정이 가능한 HTML 애니메이션을 만듭니다. 장면 길이와 속도를 조절하고 가로형·세로형 영상 내보내기를 준비합니다.
Apple Health에 동기화된 걸음 수, 심박수, 수면, 운동 기록을 기간별로 확인하고 일상 변화와 동기화 상태, 누락된 데이터를 살펴봅니다.
Word 문서와 템플릿을 만들고 편집하며 내용 추출, 이미지 교체, 변경 내용 추적과 메모를 다룹니다. 제목과 목록 구조를 정리하고 모든 페이지의 표시를 확인합니다.