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分析睡眠数据、识别睡眠模式、评估睡眠质量,并提供个性化睡眠改善建议。支持与其他健康数据的关联分析。

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# 睡眠分析器技能 分析睡眠数据,识别睡眠模式,评估睡眠质量,并提供个性化睡眠改善建议。 ## When to Use - 需要分析睡眠时长、效率、作息规律或睡眠质量时使用。 - 任务涉及失眠模式、夜间觉醒、PSQI 评分或睡眠问题识别。 - 需要把睡眠数据与情绪、运动或其他健康因素做关联分析时使用。 ## 功能 ### 1. 睡眠趋势分析 分析睡眠时长、质量、效率的变化趋势,识别改善或需要关注的方面。 **分析维度**: - 睡眠时长趋势(平均睡眠时长变化) - 睡眠效率趋势(睡眠效率百分比变化) - 入睡时间模式(上床时间、入睡时间、起床时间) - 作息规律性评分(sleep consistency score) - 周末vs工作日对比(social jetlag) **输出**: - 趋势方向(改善/稳定/下降) - 变化幅度和百分比 - 趋势显著性评估 - 最佳睡眠时间窗口识别 - 改进建议 ### 2. 睡眠质量评估 综合评估睡眠质量,识别影响睡眠质量的关键因素。 **评估内容**: - PSQI分数追踪和趋势 - 主观睡眠质量分布(好/中/差) - 夜间觉醒分析(次数、时长、原因) - 睡眠阶���分析(深睡、浅睡、REM比例) - 睡后恢复感评估 **输出**: - 睡眠质量等级(优秀/良好/一般/较差) - 质量变化趋势 - 主要影响因素识别 - 质量改善优先级建议 ### 3. 睡眠问题识别 识别常见的睡眠问题和风险因素。 **识别内容**: - **失眠模式**: - 入睡困难(sleep latency >30分钟) - 睡眠维持困难(夜间觉醒>2次或总觉醒时间>30分钟) - 早醒(比预期提前醒来>30分钟) - 混合型失眠 - **呼吸暂停风险**: - STOP-BANG问卷评分 - 症状分析(打鼾、憋醒、白天嗜睡) - 风险等级(低/中/高) - **其他问题**: - 作息不规律检测 - 睡眠债计算(理想时长vs实际时长) - 社交时差评估 **输出**: - 问题存在与否 - 问题类型和严重程度 - 风险因素列表 - 是否需要就医建议 ### 4. 相关性分析 分析睡眠与其他健康指标的相关性。 **支持的相关性分析**: - **睡眠 ↔ 运动**: - 运动日vs休息日的睡眠差异 - 运动时间对睡眠的影响(早晨/下午/晚间运动) - 运动强度与睡眠质量的相关性 - **睡眠 ↔ 饮食**: - 咖啡因摄入与睡眠时长、入睡时间的关系 - 酒精摄入对睡眠结构的影响 - 晚餐时间与睡眠质量的关系 - **睡眠 ↔ 情绪**: - 睡眠与情绪的双向关系分析 - 压力水平对睡眠质量的影响 - 睡眠剥夺对日间情绪的影响 - **睡眠 ↔ 慢性病**: - 睡眠与高血压的关系 - 睡眠与血糖控制的关联 - 睡眠与体重变化的关系 **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睡眠改善建议。 **建议类型**: - **作息调整建议**: - 最佳上床/起床时间 - 作息一致性改善方案 - 午睡管理建议 - **睡前准备建议**: - 睡前例行程序设计 - 放松技巧推荐 - 屏幕时间管理 - **睡眠环境优化**: - 温度、湿度、...

Details

Author
sickn33
Repository
sickn33/antigravity-awesome-skills
Created
4 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
MIT

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