前言¶
顽鹿（OneLap）和 Strava 各自有账号体系，官方也没有一条「点一下就两边都有记录」的通道。自建同步服务往往要申请 Strava 开发者应用、维护令牌和定时任务；手动则是去顽鹿下 FIT，再开 Strava 网页上传，还要自己判断轨迹坐标要不要纠偏。
DeepSeek Harness（DSH）支持通过插件把 Agent Skill 挂进会话。下面介绍社区插件 wanlu-strava-sync（维护者 bananaive，分类：联网工具）：它把「读顽鹿记录 → 校验 FIT → 检查坐标系 → 浏览器上传到 Strava」拆成 agent 可执行的步骤，无需发布 App、部署同步服务或申请 Strava 开发者应用。插件本身只注册 Skill 与资源，不代替你登录、不上传活动；同步仍依赖会话里的浏览器与文件访问能力，以及你的授权。
这是什么¶
wanlu-strava-sync 是面向 agent 的 Skill 包，目标是让 agent 把指定日期的顽鹿运动 / OneLap 骑行同步到 Strava：读取记录，下载并校验原始 FIT，检查坐标系，再通过 Strava 网页上传并核实结果。实现参考 WanSync，为独立实现，不是顽鹿或 Strava 官方产品。
- 目录页：SkillHub - wanlu-strava-sync
- 源码：GitHub - bananaive/wanlu-strava-sync
- 发行版本（package.json）：0.1.0
- 许可证：MIT
核心功能¶
经 README 核实，Skill 覆盖的能力如下。
- 按日期选记录：读取顽鹿记录，核对时间和距离并选择记录 ID。
- FIT 校验：下载原始 FIT，检查文件长度和 CRC，生成 SHA-256。
- 坐标审计与纠偏：由 agent 根据来源说明或可靠地图参照判断坐标系；确认大陆 GCJ-02 后才生成 WGS-84 副本，原始文件保留。不自动处理 BD-09、港澳台、跨境或混合坐标；缺少可靠证据时保持原坐标。
- Strava 网页上传：通过已登录的 Strava 网页上传；未指定隐私时默认「只有你」，逐条核实最终活动链接。
- 结果落盘与防重复：保存本地结果；上传结果不确定时先查已有活动，不自动重复提交。
离线脚本仅使用 Python 3.9+ 标准库；Skill 不包含浏览器自动化引擎，不会为 agent 增加权限。仅有文本对话能力的模型不能独立完成上传。
安装与启用¶
通过 DSH 安装¶
将 web 换成你自己的 profile。命令来自仓库 README：
dsh plugin --profile web add github:bananaive/wanlu-strava-sync
安装后在技能列表选择 wanlu-strava-sync，再说明要同步的日期和活动可见性。插件支持 DSH 0.2.1-rc.2 及后续 0.2.x（含 0.2.2 预发布版）；发行包没有安装时执行的脚本。package.json 中 engines 要求 Node >=22，dsh 版本区间与上述一致。
也可把 skills/wanlu-strava-sync 复制到 ~/.dsh/skills/，与 dsh plugin add 两种方式任选其一。
手动放入 agent 的 skills 目录¶
若不经过 DSH 注册，可将仓库内 skills/wanlu-strava-sync 整目录放入 agent 支持的 skills 目录。以 Codex 为例：
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R skills/wanlu-strava-sync ~/.codex/skills/
若目标目录已存在，先检查已有内容，按需更新，避免嵌套复制。其他 agent 按各自的 Skill 加载方式安装，或让 agent 直接读取 skills/wanlu-strava-sync/SKILL.md。
典型用法¶
对 agent 的提示可参照 README 示例：
使用 $wanlu-strava-sync，把我昨天的顽鹿骑行同步到 Strava，仅自己可见，并检查坐标是否需要纠偏。
运行前需要：
- 能连接顽鹿接口的网络与你自己的顽鹿账号；
- 可正常登录 Strava、支持文件选择和结果读取的浏览器工具；
- 浏览器能读取下载脚本生成的 FIT，或工具支持本地文件传输到远程浏览器。
账号密码仅用于当次登录，通过隐藏终端输入或安全运行环境提供；不写进命令参数、配置文件或源码。Strava 使用正常网页登录会话，不要求导出 Cookie 或填写开发者密钥。登录验证码可能需要你协助完成。
本地自检脚本（不访问真实运动账号的单元测试另见仓库 tests/）：
python3 skills/wanlu-strava-sync/scripts/wanlu.py --help
python3 skills/wanlu-strava-sync/scripts/fit_coordinates.py --help
python3 -m unittest discover -s tests -v
Skill 目录结构要点：
skills/wanlu-strava-sync/
├── SKILL.md
├── agents/openai.yaml
├── scripts/wanlu.py
├── scripts/fit_coordinates.py
└── references/
├── onelap.md
├── strava-browser.md
└── coordinates.md
适用场景与注意¶
适合谁：已在 DSH 或其它支持 Skill 的 agent 环境里开发、希望用对话驱动「顽鹿 → Strava」单次或按日同步的骑行用户；能接受浏览器参与上传、并愿意在敏感步骤上配合登录与文件权限。
权限与数据：插件以当前 dsh 进程权限运行；安装前建议阅读源码与 MIT 许可证。FIT、清单和坐标审计留在执行环境本地目录，含敏感位置和运动数据；不要放进公开仓库或 Issue。下载直连顽鹿，上传由浏览器连 Strava，无项目自建中转。
当前边界（README 如实说明）：
- 顽鹿接口未公开承诺稳定，Strava 网页结构也可能改变；
- 单靠经纬度不能保证识别坐标系，AI 在真实轨迹上的识别准确率尚未全面验证；
- 不是常驻后台自动同步服务，亦未验证 iPhone 本地独立运行整套 agent。
社区目录 SkillHub 是独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；DSH 生态强调「一切皆插件」，本件归类为联网工具，仓库星标数为 0（以目录页线索为准）。
结尾¶
wanlu-strava-sync 把顽鹿读取、FIT 校验、坐标审查和 Strava 网页上传收敛进一条 Agent Skill，在 DSH 里用官方 dsh plugin add 即可挂载；真实同步仍取决于会话中的浏览器与文件能力以及你的账号授权。更多细节见 SkillHub 目录页 与 GitHub 仓库。
