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Agent skill

Health Trend Analyzer

by huifer in huifer/WellAlly-health

分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。

MITAuto-check passedProductivity & Automation

Install Health Trend Analyzer

skills CLI
$ npx skills add huifer/WellAlly-health --skill health-trend-analyzer -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install huifer/WellAlly-health health-trend-analyzer --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/huifer/WellAlly-health.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/health-trend-analyzer .claude/skills/health-trend-analyzer && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
health-trend-analyzer
GitHub stars
960
Used in
6 other repos
Token cost
~1.8k tokens
SKILL.md length
269 words
Files
8
Skills in repo
15
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。

  • Works in 4 steps: 多维度趋势分析 → 相关性分析引擎 → 变化检测 → …
  • Productivity & Automation work in your project
  • SKILL.md covers 核心功能, 使用说明, 输出格式 and 数据源, plus 4 more sections
  • Runs JavaScript scripts from its folder

What it does

Health Trend Analyzer is an agent skill from huifer/WellAlly-health. 分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。

Its SKILL.md is about 1.8k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 9 other files (for example `algorithms.md`, `data-sources.md` and `examples.md`).

It sits in Productivity & Automation. The repository describes itself as: Ally-Health is an intelligent healthcare assistant that harnesses advanced AI technology and medical expertise to transform personal health management. Through natural language…. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Productivity & Automation work in your project

Example prompts

  • “我的健康状况有什么变化？”
  • “/health-trend-analyzer”

Requirements

  • Node.js
  • Pre-approved tools (allowed-tools): Read, Grep, Glob, Write

Workflow steps

4 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 多维度趋势分析
  2. 相关性分析引擎
  3. 变化检测
  4. 预测性洞察

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit f604350. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:

    • Read
    • Grep
    • Glob
    • Write

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships script files (JavaScript), which the agent can run.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Health Trend Analyzer loads about 1.8k tokens when it runs. Until then it costs about 51 tokens; SKILL.md has 269 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~51
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.8k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from huifer/WellAlly-health at commit f604350, republished under its MIT licence (© huifer). 269 words, ~1,781 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/health-trend-analyzer/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 7 other files; get the full folder from GitHub.
name
health-trend-analyzer
description
分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。
allowed-tools
Read, Grep, Glob, Write

健康趋势分析器

分析一段时间内健康数据的趋势和模式，识别变化、相关性，并提供数据驱动的健康洞察。

核心功能

1. 多维度趋势分析
  • 体重/BMI 趋势：追踪体重和BMI随时间的变化，评估健康趋势
  • 症状模式：识别反复出现的症状、频率变化、潜在诱因
  • 药物依从性：分析用药规律，识别漏服模式和改善空间
  • 化验结果趋势：追踪生化指标变化（胆固醇、血糖、血压等）
  • 情绪与睡眠：关联情绪状态与睡眠质量，识别心理健康趋势
2. 相关性分析引擎
  • 药物-症状相关性：识别新药物是否与症状变化相关
  • 生活方式影响：关联饮食/睡眠与症状和情绪
  • 治疗效果评估：衡量治疗是否导致改善
  • 周期-症状相关性：女性健康追踪中的周期相关性
3. 变化检测
  • 显著变化：警告快速体重变化、新症状、药物变化
  • 恶化模式：早期识别健康状况下降
  • 改善识别：强调积极的健康变化
  • 阈值警报：接近危险水平时警告（辐射、BMI极值）
4. 预测性洞察
  • 风险评估：基于趋势识别风险因素
  • 预防建议：基于模式建议预防措施
  • 早期预警：在问题变得严重之前预测

使用说明

触发条件

当用户提到以下场景时，使用此技能：

通用询问：

  • ✅ "过去一段时间我的健康有什么变化？"
  • ✅ "分析我的健康趋势"
  • ✅ "我的身体状况有什么变化？"
  • ✅ "健康状况总结"

具体维度：

  • ✅ "我的体重/BMI有什么趋势？"
  • ✅ "分析我的症状模式"
  • ✅ "我的用药依从性怎么样？"
  • ✅ "我的化验指标有什么变化？"
  • ✅ "我的情绪和睡眠趋势"

相关性分析：

  • ✅ "我的症状和什么相关？"
  • ✅ "我的药物有效吗？"
  • ✅ "睡眠和我的情绪有什么关系？"

时间范围：

  • 默认分析过去3个月的数据
  • 支持："过去1个月"、"过去6个月"、"过去1年"
  • 支持："2025年1月至今"、"最近90天"
执行步骤
步骤 1：确定分析时间范围

从用户输入中提取时间范围，或使用默认值（3个月）。

步骤 2：读取健康数据

读取以下数据源：

javascript
// 1. 个人档案（BMI、体重）
const profile = readFile('data/profile.json');

// 2. 症状记录
const symptomFiles = glob('data/symptoms/**/*.json');
const symptoms = readAllJson(symptomFiles);

// 3. 情绪记录
const moodFiles = glob('data/mood/**/*.json');
const moods = readAllJson(moodFiles);

// 4. 饮食记录
const dietFiles = glob('data/diet/**/*.json');
const diets = readAllJson(dietFiles);

// 5. 用药日志
const medicationLogs = glob('data/medication-logs/**/*.json');

// 6. 女性健康数据（如适用）
const cycleData = readFile('data/cycle-tracker.json');
const pregnancyData = readFile('data/pregnancy-tracker.json');
const menopauseData = readFile('data/menopause-tracker.json');

// 7. 过敏史
const allergies = readFile('data/allergies.json');

// 8. 辐射记录
const radiation = readFile('data/radiation-records.json');
步骤 3：数据过滤

根据时间范围过滤数据：

javascript
function filterByDate(data, startDate, endDate) {
  return data.filter(item => {
    const itemDate = new Date(item.date || item.created_at);
    return itemDate >= startDate && itemDate <= endDate;
  });
}
步骤 4：趋势分析

对每个数据维度进行趋势分析：

4.1 体重/BMI 趋势

  • 提取历史体重数据
  • 计算BMI变化
  • 识别趋势方向（上升/下降/稳定）
  • 评估变化幅度

4.2 症状模式

  • 统计症状频率
  • 识别高频症状
  • 分析症状时间模式
  • 检测症状诱因

4.3 药物依从性

  • 计算总体依从率
  • 分析各药物依从性
  • 识别漏服模式
  • 评估改善建议

4.4 化验结果

  • 追踪多次报告中的生化指标
  • 与参考范围对比
  • 识别改善/恶化
  • 标记异常指标

4.5 情绪与睡眠

  • 关联情绪评分与睡眠时长
  • 识别情绪波动模式
  • 检测压力水平
  • 评估心理健康趋势
步骤 5：相关性分析

使用统计方法识别相关性：

javascript
// 皮尔逊相关系数
function pearsonCorrelation(x, y) {
  // 计算相关系数
  // 返回值范围：-1（负相关）到 1（正相关）
}

// 应用场景
- 药物开始日期 vs 症状频率
- 睡眠时长 vs 情绪评分
- 体重变化 vs 饮食记录
- 运动量 vs 情绪状态
步骤 6：变化检测

识别显著变化：

javascript
// 变化点检测
function detectChangePoints(timeSeries) {
  // 使用统计方法检测显著变化点
  // 例如：体重突然下降、症状突然增加
}

// 阈值警报
function checkThresholds(value, thresholds) {
  // 检查是否接近或超过危险阈值
  // 例如：BMI > 30、辐射剂量 > 安全限
}
步骤 7：生成洞察

基于分析结果生成预测性洞察：

javascript
// 风险评估
function assessRisks(trends) {
  // 识别高风险趋势
  // 例如：快速体重下降、频繁症状
}

// 预防建议
function generateRecommendations(trends, correlations) {
  // 基于模式建议预防措施
  // 例如：改善睡眠、提高用药依从性
}

// 早期预警
function earlyWarnings(trends) {
  // 在问题变得严重之前预测
  // 例如：症状频率上升、情绪持续低落
}
步骤 8：生成可视化报告

生成交互式HTML报告：

  1. 数据汇总：生成JSON格式的分析结果
  2. HTML模板渲染：将数据注入HTML模板
  3. ECharts图表配置：配置6种交互式图表
  4. 保存文件：保存为独立HTML文件

详细输出格式参见：数据源说明

输出格式

文本报告（简洁版）
健康趋势分析报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
生成时间: 2025-12-31
分析周期: 过去3个月 (2025-10-01 至 2025-12-31)

📊 总体评估
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
改善中: 体重管理、胆固醇水平
稳定: 血糖控制、情绪状态
需关注: 用药依从性、睡眠质量

📊 体重/BMI 趋势
├─ 当前体重: 68.5 kg
├─ 当前 BMI: 23.1（正常范围）
├─ 3个月变化: -2.3 kg（-3.2%）
├─ 趋势: 📉 逐渐减重
└─ 评估: ✅ 积极趋势，在健康范围内

💊 药物依从性
├─ 当前药物: 3种
├─ 总体依从率: 78%
├─ 漏服次数: 8次
├─ 最好: 阿司匹林 (95%)
└─ 需改进: 氨氯地平 (65%)

⚠️ 症状模式
├─ 最频繁: 头痛（过去3个月 12次）
├─ 趋势: 📉 频率下降（较上期减少4次）
├─ 潜在诱因: 与睡眠质量识别出中等相关（r=0.62）
└─ 建议: 继续改善睡眠模式

🧪 化验结果趋势
├─ 胆固醇: 240 → 210 mg/dL（改善 ✅）
├─ 血糖: 5.6 → 5.4 mmol/L（稳定）
├─ 上次检查: 30天前
└─ 建议: 3个月后复查

😊 情绪与睡眠
├─ 平均情绪评分: 6.8/10
├─ 平均睡眠时长: 6.5小时
├─ 趋势: 情绪稳定，睡眠略有改善
└─ 相关性: 睡眠时长与情绪评分强相关（r=0.78）

🔗 相关性分析
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• 睡眠时长 ↔ 情绪评分: 强正相关 (r=0.78)
• 体重变化 ↔ 饮食记录: 中等相关 (r=0.55)
• 用药依从性 ↔ 症状频率: 中等负相关 (r=-0.62)

💡 风险评估与建议
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🟢 继续保持
• 当前体重管理方法有效
• 胆固醇水平改善明显

🟡 需要关注
• 提高氨氯地平依从性（设置提醒）
• 增加睡眠时长至7-8小时

📅 复查计划
• 3个月后复查血脂四项
• 1个月后评估用药依从性改善

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ 免责声明
本分析仅供参考，不替代专业医疗诊断。
请咨询医生获取专业建议。
HTML可视化报告（完整版）

生成包含ECharts交互式图表的独立HTML文件，包含：

  1. 总体评估卡片：关键指标一目了然
  2. 体重/BMI趋势图：双Y轴折线图（体重 + BMI）
  3. 症状频率图：颜色编码的柱状图（高频红/中频黄/低频绿）
  4. 药物依从性仪表盘：总体依从率 + 各药物详情
  5. 化验结果趋势图：多系列折线图 + 参考线
  6. 相关性热图：热力图展示变量间相关性
  7. 情绪与睡眠面积图：双Y轴面积图

HTML文件特点：

  • ✅ 完全独立（所有依赖通过CDN）
  • ✅ 交互式图表（缩放、导出、图例切换）
  • ✅ 响应式设计（移动端适配）
  • ✅ 可打印（打印优化样式）
  • ✅ 可分享（发送给医生）

数据源

主要数据源
数据源文件路径数据内容
个人档案data/profile.json体重、身高、BMI历史
症状记录data/symptoms/**/*.json症状名称、严重程度、持续时间
情绪记录data/mood/**/*.json情绪评分、睡眠质量、压力水平
饮食记录data/diet/**/*.json餐次、食物、卡路里、营养素
用药日志data/medication-logs/**/*.json用药时间、依从性记录
化验结果data/medical_records/**/*.json生化指标、参考范围
辅助数据源
数据源文件路径数据内容
女性周期data/cycle-tracker.json周期长度、症状记录
孕期追踪data/pregnancy-tracker.json孕周、体重、检查记录
更年期data/menopause-tracker.json症状、HRT使用
过敏史data/allergies.json过敏原、严重程度
辐射记录data/radiation-records.json累积辐射剂量

详细数据结构说明请参考：data-sources.md

分析算法

时间序列分析
  • 趋势检测（线性回归）
  • 季节性分析
  • 异常值检测
相关性分析
  • 皮尔逊相关系数（连续变量）
  • 斯皮尔曼相关系数（有序变量）
  • 交叉相关分析（时间序列）
变化点检测
  • CUSUM算法
  • 滑动窗口t检验
  • 贝叶斯变化点检测
统计指标
  • 均值、中位数、标准差
  • 百分位数（25%, 50%, 75%）
  • 变化率（环比、同比）

详细算法说明请参考：algorithms.md

安全与隐私

必须遵循
  • ❌ 不给出医疗诊断
  • ❌ 不给出具体用药建议
  • ❌ 不判断生死预后
  • ❌ 标注免责声明（仅供参考）
信息准确度
  • ✅ 仅基于已记录的数据进行分析
  • ✅ 不推测或推断缺失信息
  • ✅ 明确标注数据来源和时间范围
  • ✅ 建议应由医疗专业人员审查
隐私保护
  • ✅ 所有数据保持本地
  • ✅ 无外部API调用
  • ✅ 分析结果仅保存在本地
  • ✅ HTML报告独立运行（无数据传输）

错误处理

数据缺失
  • 无数据：输出"暂无数据，建议先记录[数据类型]"
  • 数据不足：输出"数据不足（需要至少1个月数据才能进行趋势分析）"
  • 数据范围窄：使用现有数据，提示"建议延长记录时间以获得更准确的趋势"
分析失败
  • 无法计算趋势：输出"无法计算趋势，数据点不足"
  • 相关性分析失败：输出"相关性分析需要更多数据"
  • 图表渲染失败：降级为文本报告

使用示例

示例 1：一般健康趋势

用户："过去3个月我的健康有什么变化？" 输出：生成完整的HTML报告，包含所有维度的趋势分析

示例 2：症状分析

用户："分析我的症状模式" 输出：重点分析症状频率、诱因、趋势

示例 3：体重趋势

用户："我的体重有什么趋势？" 输出：重点分析体重/BMI变化、与饮食/运动的相关性

示例 4：药物有效性

用户："我的降压药有效吗？" 输出：关联药物开始日期与血压读数、症状改善

更多完整示例请参考：examples.md

相关命令

  • /symptom：记录症状
  • /mood：记录情绪
  • /diet：记录饮食
  • /medication：管理药物和用药记录
  • /query：查询特定数据点

技术实现

工具限制

此Skill仅使用以下工具（无需额外权限）：

  • Read：读取JSON数据文件
  • Grep：搜索特定模式
  • Glob：按模式查找数据文件
  • Write：生成HTML报告（保存到data/health-reports/）
性能优化
  • 增量读取：仅读取指定时间范围的数据文件
  • 数据缓存：避免重复读取同一文件
  • 延迟计算：按需生成图表数据
扩展性
  • 支持添加新的数据维度
  • 支持自定义图表类型
  • 支持自定义分析算法

© huifer, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 7 other files in skills/health-trend-analyzer of huifer/WellAlly-health.

  • SKILL.md
  • algorithms.md
  • data-sources.md
  • examples.md
  • templates/charts-config.js
  • templates/custom-styles.css
  • templates/report-template.html
  • test-data/profile-mock.json

Open the folder on GitHubat commit f604350

Used in 6 other repositories

We found 16 copies of this SKILL.md (exact, near-identical or edited) in other folders, from 6 other GitHub owners. This page covers the copy in huifer/WellAlly-health, which our catalogue first saw on October 7, 2026.

Compare with similar skills

Health Trend Analyzer next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Health Trend Analyzer compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Health Trend Analyzer this skillhuifer/WellAlly-health9606 repos~1.8kAutomated safety check: PassMIT
Agent Browserquran/quran.com-frontend-next1.9k40 repos~3.3kAutomated safety check: PassNone
Dependency Watchtelegramdesktop/tdesktop33k1 repos~2.2kAutomated safety check: PassGPL-3.0
Perform Tasktelegramdesktop/tdesktop33k2 repos~3kAutomated safety check: PassGPL-3.0
Brave Searchbadlogic/pi-skills2.6k5 repos~592Automated safety check: PassMIT
Garden Inboxpaperclipai/paperclip100k—~1.1kAutomated safety check: PassMIT

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    Productivity & AutomationAuto-check passed

  • Continue

    telegramdesktop/tdesktop

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    Productivity & AutomationAuto-check passed

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    960 GitHub starsUsed in 5 repos~3.3k tokens
    Auto-check passed

Categories

Questions about Health Trend Analyzer

What does Health Trend Analyzer do?

分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。. Health Trend Analyzer is an agent skill from huifer/WellAlly-health.

When should I use Health Trend Analyzer?

Health Trend Analyzer fits situations like: productivity & Automation work in your project.

How do I install Health Trend Analyzer in Claude Code?

Run `npx skills add huifer/WellAlly-health --skill health-trend-analyzer -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/health-trend-analyzer in huifer/WellAlly-health) into .claude/skills/health-trend-analyzer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Health Trend Analyzer in Codex?

Run `npx skills add huifer/WellAlly-health --skill health-trend-analyzer -a codex`. Or copy the skill folder (skills/health-trend-analyzer in huifer/WellAlly-health) into .agents/skills/health-trend-analyzer in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Health Trend Analyzer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add huifer/WellAlly-health --skill health-trend-analyzer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/health-trend-analyzer, .gemini/skills/health-trend-analyzer, .github/skills/health-trend-analyzer and .opencode/skills/health-trend-analyzer in your project.

What does Health Trend Analyzer need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Health Trend Analyzer needs JavaScript for the scripts in its folder. Our summary lists: Node.js. Its frontmatter pre-approves these tools: Read, Grep, Glob, Write.

Does Health Trend Analyzer access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Health Trend Analyzer safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Health Trend Analyzer use?

Health Trend Analyzer is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Health Trend Analyzer use?

About 1.8k tokens (SKILL.md is roughly 7.1k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Health Trend Analyzer?

Skills that share tags, products or a category with Health Trend Analyzer: Agent Browser (quran/quran.com-frontend-next, 1.9k stars), Dependency Watch (telegramdesktop/tdesktop, 33k stars), Perform Task (telegramdesktop/tdesktop, 33k stars) and Brave Search (badlogic/pi-skills, 2.6k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Health Trend Analyzer?

huifer (a GitHub user) maintains it in huifer/WellAlly-health, which has 960 GitHub stars. The repository holds 15 skills in this directory. The repository was last updated on July 16, 2026.

Source: huifer/WellAlly-health on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.