🏋️ 极地教练AI
基于Polar Flow数据、InfluxDB、Grafana和Claude AI的智能运动教练和分析系统。
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📋 概述
Polar Coach AI是一个完整的数据管道，它：
- 从以下位置获取训练数据 极地流 （历史导出+通过AccessLink API实时）
- 将其存储在 InfluxDB （时间序列数据库）
- 将其可视化 格拉法纳 （交互式仪表板）
- 用以下方式分析 克劳德AI 通过带有集成图表的网络聊天机器人
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🏗️ 建筑
Polar Flow / AccessLink API
↓
ETL Python (utils/)
↓
InfluxDB
↙ ↘
Grafana Flask + Claude API
Dashboard AI Coach Chatbot______________________________________________________________________
📁 项目结构
polar/
├── polar_coach.sh # 🚀 Main launcher script
├── api/
│ └── polar_exercises.py # Fetch new sessions via AccessLink
├── utils/
│ ├── 01_pre_ingest_polar_training.py # JSONL preparation
│ ├── 02_supp_anomalies_fichier_historique.py # Data cleaning
│ ├── 03_delete_bucket.py # InfluxDB bucket purge
│ ├── 04_ingest_polar_final.py # Historical data ingestion
│ ├── 05_post_ingest_polar_training.py # Quality control
│ └── 06_generate_grafana_dashboard.py # Grafana dashboard generation
├── mcp/
│ ├── polar_mcp_server.py # MCP server (Claude tools)
│ └── test_mcp_server.py # MCP function tests
├── flask/
│ ├── app.py # Flask backend + Claude API
│ └── templates/
│ └── index.html # Web chatbot interface
├── claude/
│ └── chatbot_polar.py # Command-line chatbot
├── data/
│ └── extracted/ # JSON session files
└── .env # Configuration (not committed)______________________________________________________________________
⚙️ 安装
先决条件
- Python 3.10+
- InfluxDB 2.x
- 图形 10.x
- Polar Flow帐户+注册的AccessLink应用程序
- 无烟煤API键（Claude）
1.克隆存储库
git clone
cd polar2.创建虚拟环境
python3 -m venv pol
source pol/bin/activate
pip install -r requirements.txt3.配置 .env
cp .env.example .env
# Edit with your values所需变量：
# Polar AccessLink
POLAR_ACCESS_TOKEN=your_token
POLAR_USER_ID=your_user_id
# InfluxDB
INFLUX_URL=http://localhost:8086
INFLUX_TOKEN=your_influx_token
INFLUX_ORG=your_org
INFLUX_BUCKET=polar_metrics
# Grafana
GRAFANA_URL=http://localhost:3000
GRAFANA_API_KEY=your_grafana_key
# Claude API
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your_key______________________________________________________________________
🚀 初始管道（历史数据）
运行一次以加载您的Polar历史记录：
source pol/bin/activate
# 1. Extract Polar Flow ZIP into data/extracted/
# 2. Prepare JSONL files
python3 utils/01_pre_ingest_polar_training.py
# 3. Clean anomalies
python3 utils/02_supp_anomalies_fichier_historique.py
# 4. Purge InfluxDB bucket (if reloading)
python3 utils/03_delete_bucket.py
# 5. Ingest into InfluxDB
python3 utils/04_ingest_polar_final.py
# 6. Quality control
python3 utils/05_post_ingest_polar_training.py
# 7. Generate Grafana dashboard
python3 utils/06_generate_grafana_dashboard.py______________________________________________________________________
📅 日常使用
一个命令可以完成所有事情：
cd /home/datascientest/cde/polar
./polar_coach.sh此脚本：
- 📡 通过AccessLink获取新会话
- 💾 将它们保存为JSON格式
data/extracted/ - 📊 将它们摄入InfluxDB
- 🌐 显示界面URL
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🌐 接口
| 接口 | URL | 描述 |
|---|---|---|
| 🤖 极地教练AI | http://:5001 | 克劳德聊天机器人+图表 |
| 📊 伯爵 | http://:3000 | 实时仪表板 |
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🤖 Polar Coach AI-功能
聊天机器人用自然语言分析你的训练数据：
- “分析我本月的进展”
- “我训练过度了吗？”
- “提高心率的技巧”
- “下周培训计划”
- “总结我的游泳表现”
可用的Claude工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_recent_sessions | 包含所有指标的最新会话 |
get_stats_by_sport | 每项运动的平均统计数据 |
get_weekly_load | 每周训练负荷 |
get_hr_zones | 按运动项目划分的心率区域 |
get_user_profile | 运动员简介 |
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📊 Grafana仪表板
可用面板：
- 关键绩效指标：会话、距离、卡路里、时间、平均心率、最大心率
- 运动距离 （时间序列）
- 按体育项目划分的平均人力资源 （时间序列）
- 按运动分类的卡路里 （时间序列）
- 按运动项目划分的持续时间 （时间序列）
- 最近50次会议历史 （表格）
运动型动态过滤器。
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🔧 系统化服务
Flask接口在启动时自动启动：
# Status
sudo systemctl status polar-coach
# Restart
sudo systemctl restart polar-coach
# Logs
sudo journalctl -u polar-coach -f______________________________________________________________________
📦 主要依赖关系
anthropic
flask
flask-cors
influxdb-client
plotly
python-dotenv
requests
mcp______________________________________________________________________
🗺️ 路线图
第1版 极地流摄入 Grafana仪表板
第2版 AI培训见解
第3版 疲劳预测模型
v4 培训推荐系统
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👤 作者
迪迪埃·乔塞芬 --应用于运动表现的个人数据科学项目
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📄 许可证
MIT许可证