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fitness-analyzer体能分析仪

Agent Skill

fitness-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,540

周安装

108

GitHub Stars

837

下载量

890
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fitness-analyzer(体能分析仪)
来源仓库:https://github.com/huifer/wellally-health
仓库路径:skills/fitness-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/huifer/wellally-health --skill fitness-analyzer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/huifer/wellally-health --skill fitness-analyzer

简介

fitness-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需确认权限与维护状态。
  • 使用前应核实是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。
  • 建议结合原始 README 进一步核验具体用法和功能边界。

SKILL.md

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。

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
- 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

## 强度分布

| 强度 | 占比 | 变化 |
|------|------|------|
| 低强度 | 25% | +5% |
| 中等强度 | 55% | -10% |
| 高强度 | 20% | +5% |

**分析**:强度分布合理,中等强度占主导,符合有氧运动建议。

## 运动类型分布

| 运动类型 | 占比 |
|---------|------|
| 跑步 | 50% |
| 瑜伽 | 25% |
| 力量训练 | 25% |

**建议**:可以适当增加力量训练比例至30-40%。

## 洞察与建议

### 优势
1. ✅ 运动量稳定增长,(+50%)
2. ✅ 运动频率稳定,每周4天
3. ✅ 休息日充足,恢复良好

### 改进建议
1. 📈 每周增加2次力量训练
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)

### 警示
1. ⚠️ 注意运动强度不宜过高,控制在中等强度为主

相关性分析报告

# 运动与血压相关性分析

## 数据来源
- 运动数据:fitness-logs (2025-03-20 至 2025-06-20)
- 血压数据:hypertension-tracker (同期)

## 分析结果

### 相关系数
- 变量:每周运动时长 ↔ 收缩压
- 相关系数:r = -0.68
- 相关性强度:**强负相关**
- 统计显著性:p < 0.01 **高度显著**

### 解读
运动时长与收缩压呈强负相关,意味着:
- 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

### 实践建议
1. ✅ 继续保持规律运动,每周5-7天
2. ✅ 每次运动30-60分钟,中等强度
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
- 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!

进步追踪报告

# 跑步进步追踪

## 分析周期
2025-01-01 至 2025-06-20(6个月)

## 配速进步

| 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

| 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

| 指标 | 开始 | 当前 | 改善 |
|------|------|------|------|
| 静息心率 | 78 bpm | 72 bpm | -6 bpm ⬇️ |
| 相同配速心率 | 155 bpm | 145 bpm | -10 bpm ⬇️ |

**分析**:心肺功能显著改善,相同配速下心率降低。

## 里程碑

- ✅ 2025-03-15:首次完成5公里跑
- ✅ 2025-05-20:首次完成10公里跑
- ✅ 2025-06-10:配速突破6:00 min/km

## 下一步目标

- 🎯 完成半程马拉松(21公里)
- 🎯 配速提升至5:30 min/km
- 🎯 尝试间歇训练提升速度

数据源

主要数据源

  1. 运动日志

- 路径:data/fitness-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 内容:运动记录(类型、时长、强度、心率、距离等) - 频率:每次运动后更新

  1. 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

  1. 健康数据关联

- data/hypertension-tracker.json(血压数据) - data/diabetes-tracker.json(血糖数据) - data/profile.json(体重、BMI等)

数据质量检查

  • 数据完整性:检查必要字段是否存在
  • 数据合理性:检查数值是否在合理范围内
  • 时间一致性:检查时间戳是否合理
  • 重复数据:检测并处理重复记录

算法说明

1. 线性回归趋势分析

使用线性回归分析运动数据的时间趋势。

公式: y = a + bx

其中:

  • y:运动指标(时长、卡路里、距离等)
  • x:时间
  • a:截距
  • b:斜率(趋势方向和速度)

解释

  • b > 0:上升趋势
  • b < 0:下降趋势
  • b ≈ 0:稳定

2. Pearson相关系数

用于分析两个变量之间的线性相关性。

公式: r = Σ[(xi - x̄)(yi - ȳ)] / √[Σ(xi - x̄)² × Σ(yi - ȳ)²]

范围:-1 ≤ r ≤ 1

解释

  • r = 1:完全正相关
  • 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

配速 = 运动时长 / 距离

单位:min/km 或 min/mile

示例

  • 30分钟跑5公里
  • 配速 = 30 / 5 = 6 min/km

4. MET能量代谢计算

卡路里消耗 = MET × 体重(kg) × 时间(小时)

常见运动的MET值

  • 走路(3-5 km/h):3.5-5 MET
  • 慢跑(8 km/h):8 MET
  • 快跑(10 km/h):10 MET
  • 游泳:6-10 MET
  • 骑行(休闲):4 MET
  • 力量训练:5 MET
  • 瑜伽:3 MET

医学安全边界

⚠️ 重要声明 本分析仅供健康参考,不构成医疗建议。

分析能力范围

能做到

  • 运动数据统计和分析
  • 趋势识别和可视化
  • 相关性计算和解释
  • 一般性运动建议

不做到

  • 疾病诊断
  • 运动风险评估
  • 具体运动处方设计
  • 运动损伤诊断和治疗

危险信号检测

在分析过程中检测以下危险信号:

  1. 心率异常

- 运动心率 > 95%最大心率 - 静息心率 > 100 bpm

  1. 血压异常

- 收缩压 ≥ 180 mmHg - 舒张压 ≥ 110 mmHg

  1. 过度训练迹象

- 连续7天高强度运动 - 运动感受持续下降(RPE > 17)

  1. 体重快速下降

- 每周减重 > 1kg(可能不健康)

建议分级

Level 1: 一般性建议

  • 基于WHO/ACSM指南
  • 适用于一般人群

Level 2: 参考性建议

  • 基于用户数据
  • 需结合个人情况

Level 3: 医疗建议

  • 涉及疾病管理
  • 需医生确认

使用示例

示例1:生成运动趋势报告

/fitness trend 3months

输出:

  • 3个月运动趋势分析
  • 运动量、频率、强度变化
  • 洞察和建议

示例2:追踪跑步进步

/fitness analysis progress running

输出:

  • 配速进步
  • 距离进步
  • 心率改善
  • 里程碑达成

示例3:分析运动与血压相关性

/fitness analysis correlation blood_pressure

输出:

  • 相关系数
  • 相关性强度
  • 显著性检验
  • 实践建议

技能版本: v1.0 最后更新: 2026-01-02 维护者: WellAlly Tech

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

30.41%
按下载量换算271

windsurf

22.56%
按下载量换算201

Antigravity

18.8%
按下载量换算167

Codex

12.15%
按下载量换算108

Gemini CLI

8.69%
按下载量换算77

OpenCode

3.28%
按下载量换算29

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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