fitness-analyzer

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

# 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
-