fitness-analyzer
Solid分析运动数据、识别运动模式、评估健身进展,并提供个性化训练建议。支持与慢性病数据的关联分析。
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Skill Content
# 运动分析器技能
分析运动数据,识别运动模式,评估健身进展,并提供个性化训练建议。
## When to Use
- 需要分析运动记录、训练强度、运动习惯或健身进展时使用。
- 任务涉及跑步、力量训练、耐力或柔韧性等维度的趋势与改进建议。
- 需要把运动数据与其他健康模块做关联分析时使用。
## 功能
### 1. 运动趋势分析
分析运动量、频率、强度的变化趋势,识别改善或需要调整的方面。
**分析维度**:
- 运动量趋势(时长、距离、卡路里)
- 运动频率趋势(每周运动天数)
- 强度分布变化(低/中/高强度占比)
- 运动类型偏好变化
**输出**:
- 趋势方向(改善/稳定/下降)
- 变化幅度和百分比
- 趋势显著性
- 改进建议
### 2. 运动进步追踪
追踪特定运动类型的进步情况,量化健身效果。
**支持的进步追踪**:
- **跑步进步**:配速提升、距离增加、心率改善
- **力量训练进步**:重量增加、容量提升、RPE变化
- **耐力进步**:运动时长增加、距离延长
- **柔韧性进步**:关节活动度改善
**输出**:
- 开始值 vs 当前值
- 改善百分比
- 进步可视化
- 达成的里程碑
### 3. 运动习惯分析
识别用户的运动习惯和模式。
**分析内容**:
- 常用运动时间(早晨/下午/晚上)
- 运动频率模式(每周几天)
- 运动类型偏好
- 休息日分布
- 运动一致性评分
**输出**:
- 习惯总结
- 一致性评分(0-100)
- 优化建议
- 习惯养成建议
### 4. 相关性分析
分析运动与其他健康指标的相关性。
**支持的相关性分析**:
- **运动 ↔ 体重**:运动消耗与体重变化的关系
- **运动 ↔ 血压**:运动对血压的长期影响
- **运动 ↔ 血糖**:运动对血糖控制的效果
- **运动 ↔ 情绪/睡眠**:运动对情绪和睡眠的影响
**输出**:
- 相关系数(-1到1)
- 相关性强度(弱/中/强)
- 统计显著性
- 因果关系推断
- 实践建议
### 5. 个性化建议生成
基于用户数据生成个性化运动建议。
**建议类型**:
- **运动频率建议**:是否需要增加/减少运动频率
- **运动强度建议**:强度调整建议
- **运动类型建议**:推荐尝试的运动类型
- **运动时间建议**:最佳运动时间
- **恢复建议**:休息和恢复建议
**建议依据**:
- WHO/ACSM/AHA运动指南
- 用户运动历史数据
- 用户健康状况
- 用户健身目标
## 输出格式
### 趋势分析报告
```markdown
# 运动趋势分析报告
## 分析周期
2025-03-20 至 2025-06-20(3个月)
## 运动量趋势
### 运动时长
- 趋势:⬆️ 上升
- 开始:平均120分钟/周
- 当前:平均180分钟/周
- 变化:+50%(+60分钟/周)
- 解读:运动量显著增加,表现优秀
### 卡路里消耗
- 趋势:⬆️ 上升
- 开始:平均960卡/周
- 当前:平均1440卡/周
- 变化:+50%
- 解读:运动消耗增加,有助于体重管理
### 运动距离
- 趋势:⬆️ 上升
- 开始:平均10公里/周
- 当前:平均20公里/周
- 变化:+100%
- 解读:耐力显著提升
## 运动频率
- 当前频率:4天/周
- 目标频率:4-5天/周
- 状态:✅ 达标
- 建议:保持当前频率
## 强度...
Details
- Author
- sickn33
- Repository
- sickn33/antigravity-awesome-skills
- Created
- 4 months ago
- Last Updated
- today
- Language
- Python
- License
- MIT
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