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10 KiB
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name: fitness-analyzer
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description: 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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allowed-tools: Read, Grep, Glob, Write
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risk: unknown
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source: community
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# 运动分析器技能
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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。
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## When to Use
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- 需要分析运动记录、训练强度、运动习惯或健身进展时使用。
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- 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。
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- 需要把运动数据与其他健康模块做关联分析时使用。
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## 功能
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### 1. 运动趋势分析
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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。
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**分析维度**：
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- 运动量趋势（时长、距离、卡路里）
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- 运动频率趋势（每周运动天数）
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- 强度分布变化（低/中/高强度占比）
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- 运动类型偏好变化
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**输出**：
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- 趋势方向（改善/稳定/下降）
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- 变化幅度和百分比
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- 趋势显著性
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- 改进建议
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### 2. 运动进步追踪
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追踪特定运动类型的进步情况，量化健身效果。
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**支持的进步追踪**：
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- **跑步进步**：配速提升、距离增加、心率改善
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- **力量训练进步**：重量增加、容量提升、RPE变化
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- **耐力进步**：运动时长增加、距离延长
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- **柔韧性进步**：关节活动度改善
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**输出**：
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- 开始值 vs 当前值
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- 改善百分比
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- 进步可视化
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- 达成的里程碑
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### 3. 运动习惯分析
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识别用户的运动习惯和模式。
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**分析内容**：
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- 常用运动时间（早晨/下午/晚上）
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- 运动频率模式（每周几天）
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- 运动类型偏好
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- 休息日分布
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- 运动一致性评分
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**输出**：
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- 习惯总结
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- 一致性评分（0-100）
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- 优化建议
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- 习惯养成建议
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### 4. 相关性分析
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分析运动与其他健康指标的相关性。
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**支持的相关性分析**：
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- **运动 ↔ 体重**：运动消耗与体重变化的关系
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- **运动 ↔ 血压**：运动对血压的长期影响
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- **运动 ↔ 血糖**：运动对血糖控制的效果
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- **运动 ↔ 情绪/睡眠**：运动对情绪和睡眠的影响
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**输出**：
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- 相关系数（-1到1）
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- 相关性强度（弱/中/强）
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- 统计显著性
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- 因果关系推断
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- 实践建议
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### 5. 个性化建议生成
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基于用户数据生成个性化运动建议。
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**建议类型**：
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- **运动频率建议**：是否需要增加/减少运动频率
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- **运动强度建议**：强度调整建议
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- **运动类型建议**：推荐尝试的运动类型
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- **运动时间建议**：最佳运动时间
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- **恢复建议**：休息和恢复建议
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**建议依据**：
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- WHO/ACSM/AHA运动指南
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- 用户运动历史数据
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- 用户健康状况
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- 用户健身目标
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## 输出格式
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### 趋势分析报告
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```markdown
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# 运动趋势分析报告
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## 分析周期
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2025-03-20 至 2025-06-20（3个月）
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## 运动量趋势
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### 运动时长
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- 趋势：⬆️ 上升
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- 开始：平均120分钟/周
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- 当前：平均180分钟/周
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- 变化：+50%（+60分钟/周）
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- 解读：运动量显著增加，表现优秀
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||
### 卡路里消耗
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- 趋势：⬆️ 上升
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- 开始：平均960卡/周
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||
- 当前：平均1440卡/周
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||
- 变化：+50%
|
||
- 解读：运动消耗增加，有助于体重管理
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||
### 运动距离
|
||
- 趋势：⬆️ 上升
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||
- 开始：平均10公里/周
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||
- 当前：平均20公里/周
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||
- 变化：+100%
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||
- 解读：耐力显著提升
|
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## 运动频率
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- 当前频率：4天/周
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- 目标频率：4-5天/周
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- 状态：✅ 达标
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- 建议：保持当前频率
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## 强度分布
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| 强度 | 占比 | 变化 |
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|------|------|------|
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| 低强度 | 25% | +5% |
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| 中等强度 | 55% | -10% |
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| 高强度 | 20% | +5% |
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|
||
**分析**：强度分布合理，中等强度占主导，符合有氧运动建议。
|
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|
||
## 运动类型分布
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| 运动类型 | 占比 |
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|---------|------|
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| 跑步 | 50% |
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| 瑜伽 | 25% |
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||
| 力量训练 | 25% |
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||
**建议**：可以适当增加力量训练比例至30-40%。
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## 洞察与建议
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### 优势
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1. ✅ 运动量稳定增长，(+50%)
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2. ✅ 运动频率稳定，每周4天
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||
3. ✅ 休息日充足，恢复良好
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||
### 改进建议
|
||
1. 📈 每周增加2次力量训练
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||
2. 📈 尝试不同运动类型避免单调
|
||
3. 📈 适当增加高强度间歇训练(HIIT)
|
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### 警示
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||
1. ⚠️ 注意运动强度不宜过高，控制在中等强度为主
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```
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### 相关性分析报告
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```markdown
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# 运动与血压相关性分析
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## 数据来源
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- 运动数据：fitness-logs (2025-03-20 至 2025-06-20)
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- 血压数据：hypertension-tracker (同期)
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## 分析结果
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### 相关系数
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- 变量：每周运动时长 ↔ 收缩压
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- 相关系数：r = -0.68
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- 相关性强度：**强负相关**
|
||
- 统计显著性：p < 0.01 **高度显著**
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||
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||
### 解读
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||
运动时长与收缩压呈强负相关，意味着：
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||
- 运动越多，血压越低
|
||
- 每增加30分钟运动，收缩压平均下降3-5 mmHg
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||
### 实践建议
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1. ✅ 继续保持规律运动，每周5-7天
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2. ✅ 每次运动30-60分钟，中等强度
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||
3. ✅ 优先选择有氧运动（快走、慢跑、骑行）
|
||
4. ⚠️ 避免憋气动作和突然爆发性运动
|
||
|
||
### 医学参考
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||
- AHA声明：规律有氧运动可降低收缩压5-7 mmHg
|
||
- 您的运动效果：降低约10 mmHg，效果显著！
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||
```
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### 进步追踪报告
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```markdown
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||
# 跑步进步追踪
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## 分析周期
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2025-01-01 至 2025-06-20（6个月）
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||
## 配速进步
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||
|
||
| 指标 | 开始 | 当前 | 改善 |
|
||
|------|------|------|------|
|
||
| 平均配速 | 7:30 min/km | 6:00 min/km | +20% ⬆️ |
|
||
| 最快配速 | 7:00 min/km | 5:30 min/km | +22% ⬆️ |
|
||
| 5公里用时 | 37:30 | 30:00 | +20% ⬆️ |
|
||
|
||
**趋势**：配速持续稳定提升，进步显著！
|
||
|
||
## 距离进步
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||
|
||
| 指标 | 开始 | 当前 | 改善 |
|
||
|------|------|------|------|
|
||
| 最长单次距离 | 3 km | 12 km | +300% ⬆️ |
|
||
| 月度总距离 | 40 km | 86 km | +115% ⬆️ |
|
||
| 平均距离 | 5 km | 6 km | +20% ⬆️ |
|
||
|
||
**趋势**：耐力大幅提升，可以完成更长距离。
|
||
|
||
## 心率改善
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||
|
||
| 指标 | 开始 | 当前 | 改善 |
|
||
|------|------|------|------|
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||
| 静息心率 | 78 bpm | 72 bpm | -6 bpm ⬇️ |
|
||
| 相同配速心率 | 155 bpm | 145 bpm | -10 bpm ⬇️ |
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||
**分析**：心肺功能显著改善，相同配速下心率降低。
|
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||
## 里程碑
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- ✅ 2025-03-15：首次完成5公里跑
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- ✅ 2025-05-20：首次完成10公里跑
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- ✅ 2025-06-10：配速突破6:00 min/km
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||
|
||
## 下一步目标
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- 🎯 完成半程马拉松（21公里）
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- 🎯 配速提升至5:30 min/km
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- 🎯 尝试间歇训练提升速度
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```
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||
## 数据源
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### 主要数据源
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1. **运动日志**
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- 路径：`data/fitness-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json`
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||
- 内容：运动记录（类型、时长、强度、心率、距离等）
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||
- 频率：每次运动后更新
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|
||
2. **用户档案**
|
||
- 路径：`data/fitness-tracker.json`
|
||
- 内容：用户档案、健身目标、统计数据
|
||
- 更新：定期更新
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||
|
||
3. **健康数据关联**
|
||
- `data/hypertension-tracker.json`（血压数据）
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||
- `data/diabetes-tracker.json`（血糖数据）
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||
- `data/profile.json`（体重、BMI等）
|
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||
### 数据质量检查
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- 数据完整性：检查必要字段是否存在
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- 数据合理性：检查数值是否在合理范围内
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- 时间一致性：检查时间戳是否合理
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- 重复数据：检测并处理重复记录
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## 算法说明
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### 1. 线性回归趋势分析
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使用线性回归分析运动数据的时间趋势。
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**公式**：
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y = a + bx
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其中：
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- y：运动指标（时长、卡路里、距离等）
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- x：时间
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- a：截距
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- b：斜率（趋势方向和速度）
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||
**解释**：
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- b > 0：上升趋势
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||
- b < 0：下降趋势
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||
- b ≈ 0：稳定
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### 2. Pearson相关系数
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||
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用于分析两个变量之间的线性相关性。
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||
**公式**：
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r = Σ[(xi - x̄)(yi - ȳ)] / √[Σ(xi - x̄)² × Σ(yi - ȳ)²]
|
||
|
||
**范围**：-1 ≤ r ≤ 1
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||
|
||
**解释**：
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||
- r = 1：完全正相关
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||
- r = -1：完全负相关
|
||
- r = 0：无线性相关
|
||
|
||
**强度判断**：
|
||
- |r| < 0.3：弱相关
|
||
- 0.3 ≤ |r| < 0.7：中等相关
|
||
- |r| ≥ 0.7：强相关
|
||
|
||
### 3. 配速计算
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||
|
||
**配速** = 运动时长 / 距离
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|
||
单位：min/km 或 min/mile
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**示例**：
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- 30分钟跑5公里
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- 配速 = 30 / 5 = 6 min/km
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### 4. MET能量代谢计算
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**卡路里消耗** = MET × 体重(kg) × 时间(小时)
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||
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**常见运动的MET值**：
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- 走路（3-5 km/h）：3.5-5 MET
|
||
- 慢跑（8 km/h）：8 MET
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||
- 快跑（10 km/h）：10 MET
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||
- 游泳：6-10 MET
|
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- 骑行（休闲）：4 MET
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||
- 力量训练：5 MET
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- 瑜伽：3 MET
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## 医学安全边界
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⚠️ **重要声明**
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本分析仅供健康参考，不构成医疗建议。
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### 分析能力范围
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✅ **能做到**：
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- 运动数据统计和分析
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- 趋势识别和可视化
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- 相关性计算和解释
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- 一般性运动建议
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❌ **不做到**：
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- 疾病诊断
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- 运动风险评估
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- 具体运动处方设计
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- 运动损伤诊断和治疗
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### 危险信号检测
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在分析过程中检测以下危险信号：
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1. **心率异常**
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- 运动心率 > 95%最大心率
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- 静息心率 > 100 bpm
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2. **血压异常**
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||
- 收缩压 ≥ 180 mmHg
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- 舒张压 ≥ 110 mmHg
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3. **过度训练迹象**
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||
- 连续7天高强度运动
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||
- 运动感受持续下降（RPE > 17）
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4. **体重快速下降**
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||
- 每周减重 > 1kg（可能不健康）
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### 建议分级
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**Level 1: 一般性建议**
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- 基于WHO/ACSM指南
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- 适用于一般人群
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**Level 2: 参考性建议**
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- 基于用户数据
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- 需结合个人情况
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**Level 3: 医疗建议**
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- 涉及疾病管理
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- 需医生确认
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## 使用示例
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### 示例1：生成运动趋势报告
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```bash
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/fitness trend 3months
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```
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输出：
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- 3个月运动趋势分析
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- 运动量、频率、强度变化
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- 洞察和建议
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### 示例2：追踪跑步进步
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```bash
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/fitness analysis progress running
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```
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输出：
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- 配速进步
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- 距离进步
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||
- 心率改善
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||
- 里程碑达成
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||
### 示例3：分析运动与血压相关性
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||
```bash
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||
/fitness analysis correlation blood_pressure
|
||
```
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输出：
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||
- 相关系数
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||
- 相关性强度
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||
- 显著性检验
|
||
- 实践建议
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||
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**技能版本**: v1.0
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**最后更新**: 2026-01-02
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||
**维护者**: WellAlly Tech
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