Workout Logger 是什么？

Log workouts, track progress, get exercise suggestions and PR tracking Workout Logger 是一个Agent Skill，收录自 ClawHub。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

Workout Logger 适用于哪些场景？

Workout Logger 可用于需要该Agent Skill能力的 AI Agent 工作流，建议结合官方文档与本页安装命令试用。

在 Cursor / Claude Code 中配置 Workout Logger 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

调用工具时响应超时或网络下载依赖失败？

国内环境下首次执行 npx 或拉取依赖时可能因网络受限而超时。建议将 npm 镜像源切换为国内高速镜像（npm config set registry https://registry.npmmirror.com），或在系统级开启开发代理工具。

在对话中描述任务，Agent 没有自动调用 Workout Logger 规则？

请检查 SKILL.md 是否位于当前项目的 .cursor/skills/Workout Logger/SKILL.md（Cursor）或 ~/.claude/skills/Workout Logger/SKILL.md（Claude Code）。在输入提问时，可以显式提示 AI “请使用 Workout Logger 规范来执行”，以提高智能体的规则匹配权重。

Workout Logger Skill安装与使用教程

Q: 如何安装 Workout Logger？

AgentHubMCP · Skill

Workout Logger Skill安装与使用教程 - AgentHub

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点击「复制配置」直接粘贴到客户端

# 改 --ai 切换客户端：trae | lingma | workbuddy | kimi | qwen | cursor | claude-code | windsurf | cline | vscode | openclaw
curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai cursor -y

配置教程

打开 Workout Logger 详情页，确认来源为 ClawHub，并阅读下方适用场景。
选择 Trae、通义灵码、WorkBuddy、Cursor、Claude Code 或通用 CLI，复制对应安装命令。
在终端执行命令，或将 SKILL.md 放到项目的 .trae/skills/、.lingma/skills/、.cursor/skills/ 等目录。
重载客户端窗口后，在对话中描述任务，Agent 会按 Skill description 自动匹配。

安装命令

以下安装命令与配置步骤已写入页面 HTML，搜索引擎与未启用 JavaScript 的浏览器均可直接读取。

通用 — Skills CLI（推荐）

AgentHub CLI（改 --ai）

# 改 --ai 切换客户端：trae | lingma | workbuddy | kimi | qwen | cursor | claude-code | windsurf | cline | vscode | openclaw
curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai cursor -y

API 一键下载

# 手动下载（Cursor 项目级示例）
mkdir -p .cursor/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .cursor/skills/workout-logger

Cursor

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai cursor -y

API 一键下载

统一 Manifest

{
  "id": "io.clawhub.jhillin8/workout-logger",
  "type": "skill",
  "version": "1.0.0",
  "displayName": "Workout Logger",
  "description": "Log workouts, track progress, get exercise suggestions and PR tracking",
  "author": {
    "name": "jhillin8",
    "url": "https://clawhub.ai/jhillin8"
  },
  "homepage": "https://clawhub.ai/jhillin8/workout-logger",
  "distribution": {
    "packages": [
      {
        "registryType": "source",
        "identifier": "jhillin8/workout-logger",
        "version": "1.0.0",
        "runtimeHint": "clawhub install"
      }
    ],
    "remotes": []
  },
  "dependencies": [],
  "installTargets": [
    "openclaw",
    "claude-code",
    "claude-desktop",
    "cursor",
    "codex",
    "vscode"
  ],
  "keywords": [
    "downloads:3300",
    "stars:1",
    "installs:114",
    "Workout"
  ],
  "provenance": {
    "origin": "clawhub",
    "originalId": "jhillin8/workout-logger",
    "originalUrl": "https://clawhub.ai/jhillin8/workout-logger",
    "isOfficial": false,
    "status": "active"
  }
}

mkdir -p .cursor/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .cursor/skills/workout-logger

ClawHub CLI 安装后复制

# 在项目根目录执行 install
clawhub install jhillin8/workout-logger
mkdir -p .cursor/skills/workout-logger
cp -R ./skills/workout-logger/. .cursor/skills/workout-logger/

# 源：./skills/workout-logger/SKILL.md
# 目标：.cursor/skills/workout-logger/SKILL.md

Trae（字节跳动）

Trae 原生支持 Skill 规范：项目级配置在 .trae/skills/<技能名>/，全局在 ~/.trae/skills/
点击复制安装命令在项目根目录终端执行，自动拉取 SKILL.md 及相关依赖
重载 Trae 窗口后，在 AI 对话中描述需求即可自动激活该技能

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai trae -y

API 一键下载

mkdir -p .trae/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .trae/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.trae/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.trae/skills/workout-logger

通义灵码（阿里）

通义灵码支持在项目 .lingma/skills/<技能名>/ 或用户全局目录 ~/.lingma/skills/ 识别技能
终端运行安装命令拉取 SKILL.md
打开通义灵码智能体（Agent）模式，对话即可自动按 description 匹配该技能

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai lingma -y

API 一键下载

mkdir -p .lingma/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .lingma/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.lingma/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.lingma/skills/workout-logger

WorkBuddy / 腾讯云代码助手

腾讯云代码助手 / WorkBuddy 支持在 .workbuddy/skills/<技能名>/ 或 .codebuddy/skills/ 读取技能
复制命令执行后下载 SKILL.md，客户端自动索引并加载
在 WorkBuddy 对话面板中即可直接调度技能指令

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai workbuddy -y

API 一键下载

mkdir -p .workbuddy/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .workbuddy/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.workbuddy/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.workbuddy/skills/workout-logger

Claude Code

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai claude-code --global -y

API 一键下载

mkdir -p ~/.claude/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.claude/skills/workout-logger

ClawHub CLI 安装后复制

clawhub install jhillin8/workout-logger
mkdir -p ~/.claude/skills/workout-logger
cp -R ./skills/workout-logger/. ~/.claude/skills/workout-logger/

# 源：./skills/workout-logger/SKILL.md
# 目标：~/.claude/skills/workout-logger/SKILL.md
# https://clawhub.ai/jhillin8/workout-logger

Kimi Code（月之暗面）

Kimi Code 兼容标准 Agent Skills：项目技能位于 .agents/skills/<技能名>/，全局位于 ~/.agents/skills/
终端执行命令完成安装
在 Kimi Code CLI 或 Agent 对话中提出相应任务，AI 会自动按步骤规划与执行

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai kimi -y

API 一键下载

mkdir -p .agents/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .agents/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.agents/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.agents/skills/workout-logger

通义千问（Qwen Code）

通义千问（Qwen Code）支持项目目录 .qwen/skills/<技能名>/ 与全局 ~/.qwen/skills/
终端执行命令将 SKILL.md 部署至目录
在 Qwen Agent 模式下直接发送任务提示词即可自动识别

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai qwen -y

API 一键下载

mkdir -p .qwen/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .qwen/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.qwen/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.qwen/skills/workout-logger

Windsurf

Windsurf 支持在项目根目录 .windsurf/skills/<技能名>/ 或全局 ~/.codeium/windsurf/skills/ 放置技能
执行安装命令后刷新 Cascade 窗口
对话中 Cascade 会自动识别任务并按 SKILL.md 规范进行编码与重构

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai windsurf -y

API 一键下载

mkdir -p .windsurf/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .windsurf/skills/workout-logger

用户级目录

mkdir -p ~/.codeium/windsurf/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.codeium/windsurf/skills/workout-logger

Cline

Cline 支持标准 .agents/skills/<技能名>/ 目录结构
运行命令将技能写入项目
在 VS Code Cline 扩展中提问即可直接调用

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai cline -y

API 一键下载

mkdir -p .agents/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .agents/skills/workout-logger

Cherry Studio

Cherry Studio 可作为自定义智能体或提示词使用该技能
复制指令获取 SKILL.md 文本内容
在 Cherry Studio → 助手管理中新建/编辑助手，将内容粘贴到「系统提示词」中保存启用

# 下载并提取 SKILL.md 指令内容
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -p /tmp/workout-logger.zip SKILL.md
# 复制上述输出，粘贴至 Cherry Studio → 助手设置 →「系统提示词」

VS Code / GitHub Copilot

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai vscode -y

API 一键下载

curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
mkdir -p .github/skills/workout-logger
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d .github/skills/workout-logger

OpenAI Codex

AgentHub CLI（改 --ai）

curl -fsSL "https://myagenthub.cn/cli/agenthub-skill.mjs" | node - init jhillin8/workout-logger --ai codex --global -y

API 一键下载

mkdir -p ~/.codex/skills/workout-logger
curl -sL "https://clawhub.ai/api/v1/download?slug=workout-logger&version=1.0.0" -o /tmp/workout-logger.zip
unzip -o /tmp/workout-logger.zip -d ~/.codex/skills/workout-logger

ClawHub CLI 安装后复制

clawhub install jhillin8/workout-logger
mkdir -p ~/.codex/skills/workout-logger
cp -R ./skills/workout-logger/. ~/.codex/skills/workout-logger/

# 源：./skills/workout-logger/SKILL.md
# 目标：~/.codex/skills/workout-logger/SKILL.md

OpenClaw — ClawHub CLI

# OpenClaw / ClawHub CLI（推荐）
# 在项目根或 OpenClaw 工作区目录执行
clawhub install jhillin8/workout-logger

# 安装后 SKILL.md 位于：
#   ./skills/workout-logger/SKILL.md
# （若已配置 OpenClaw 工作区，则在 <workspace>/skills/workout-logger/）

# 仅查看不安装
clawhub inspect jhillin8/workout-logger

Workout Logger Skill安装与使用教程

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