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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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