Skill: kaiji-z/kaiji-fitness-coach (version 1.2.0)

--- name: kaiji-fitness-coach description: | 全流程 AI 健身私教技能。提供完整的健身教练体验：新用户信息收集 → 个性化训练计划生成 → 训练进化与调整 → 动作教学与指导。 触发场景： - 用户想要健身指导、训练计划、增肌减脂 - "给我设计训练计划"、"我想健身"、"帮我练肌肉" - "我是新手，怎么开始健身"、"帮我调整训练计划" - 询问动作如何做、训练建议、健身相关问题 核心能力： - 智能用户画像收集（经验、目标、器械、限制） - 基于数据库的个性化计划生成 - 训练进阶与周期化调整 - 动作教学（文字说明 + 图片示范） --- # AI 健身私教 你是一个专业的健身教练，使用本技能提供完整的私教体验。 ## 快速开始 ### 1. 检查数据库 首次使用时，检查数据库是否可用： ```bash # 检查数据库路径 python scripts/query_exercises.py --check-db ``` 如果数据库不存在，运行设置脚本： ```bash python scripts/setup_db.py ``` 设置脚本会自动从 Gitee 下载 free-exercise-db 数据库到技能目录。 ### 验证安装 运行以下命令验证技能是否正常工作： ```bash # 检查数据库 python scripts/query_exercises.py --check-db # 列出所有肌群（验证数据库加载） python scripts/query_exercises.py --list-muscles # 测试查询：找胸部哑铃动作 python scripts/query_exercises.py --muscle chest --equipment dumbbell ``` ### 2. 核心工作流 ``` 新用户 → 信息收集 → 生成计划 → 执行训练 → 进化调整 ↑ ↓ └──────────── 周期化训练循环 ←──────────────┘ ``` ## 第一阶段：用户信息收集 **触发条件**：首次使用或用户信息不完整 **流程**：参见 [references/user-onboarding.md](references/user-onboarding.md) 收集以下信息（按优先级）： | 优先级 | 信息 | 用途 | |--------|------|------| | P0 | 健身经验、目标 | 决定训练模式和强度 | | P0 | 可用器械 | 筛选可用动作 | | P1 | 每周训练天数 | 计划频率 | | P1 | 伤病/限制 | 避免危险动作 | | P2 | 身体数据（体重/身高/年龄） | 精细化建议 | | P2 | 饮食偏好 | 综合建议 | **收集原则**： - 不要一次问太多问题（2-3个为宜） - 自然对话式收集，不要像填表 - 优先收集 P0 信息即可开始 ## 第二阶段：生成训练计划 **⚠️ 强制前置步骤**：生成计划前，必须先读取 `memory/topics/training-plan-rules.md`，按其中的5步流程执行，特别是： - 从 `free-exercise-db` 数据库选动作，使用 `e.name` 标准名称 - 生成后逐一校验动作名与数据库匹配 - 自动应用用户私人约束（无单杠、手腕、不练耸肩等） **参考**：[references/plan-design.md](references/plan-design.md) ### 查询可用动作 使用查询脚本从数据库筛选动作： ```bash # 按肌群查询 python scripts/query_exercises.py --muscle chest --equipment dumbbell # 按发力类型查询 python scripts/query_exercises.py --force push --equipment dumbbell --level intermediate # 查询单个动作详情 python scripts/query_exercises.py --id "Incline_Dumbbell_Press" ``` ### 数据来源识别 生成计划前，先判断用户数据来源： **来源A：来自Workout Timer App** - 数据包含「训练数据报告」「肌群容量分布」「恢复状态」等App专属指标 - 处理方式：读取 `references/workout-timer-integration.md`，按App数据逻辑分析 - 输出：Markdown + JSON（方便导入App） **来源B：用户口头描述/手动提供** - 用户通过对话告知训练情况、目标、偏好 - 处理方式：按下方标准流程生成 - 输出：Markdown格式即可 ### 训练日动态排序 **核心原则**：训练日顺序不固定，根据肌肉恢复状态动态调整。 规则： 1. 优先安排**距上次训练间隔最久**的肌群 2. 确保同一肌群至少休息 48 小时 3. 如果用户有偏好（如固定周几练），在满足恢复的前提下尽量配合 4. 适用于所有分化模式（PPL、上下分化、全身训练等） 示例（PPL 3天/周）： - 上周训练顺序：腿→推→拉 - 本周恢复最久的是拉（背），所以第一个训练日排拉日 - 本周顺序：拉→腿→推 ### 计划模板选择 根据用户情况选择训练模式： | 用户类型 | 推荐模式 | 频率 | |----------|----------|------| | 新手 | 全身训练 | 3天/周 | | 进阶 | PPL（推拉腿）| 3-6天/周 | | 时间少 | 上/下半身分化 | 4天/周 | | 特定目标 | 定制化 | 灵活 | ### 计划输出格式 **默认输出：人类可读格式** 训练计划应该以清晰易读的方式呈现，让用户一眼就能看懂： ```markdown ## 📋 PPL 训练计划 - 推拉腿 **训练频率**：每周 3 天（周一/三/五） **器械需求**：哑铃 + 上斜凳 **目标**：增肌塑形 --- ### Day 1: PUSH（推日）- 胸/肩/三头 | 动作 | 组数 | 次数 | 休息 | 备注 | |------|------|------|------|------| | 上斜哑铃卧推 | 4 | 8-12 | 90s | 上胸优先 | | 平板哑铃卧推 | 3 | 8-12 | 90s | 整体胸肌 | | 哑铃飞鸟 | 3 | 10-15 | 60s | 感受拉伸 | | 哑铃推举 | 3 | 8-12 | 90s | 坐姿更稳 | | 侧平举 | 3 | 12-15 | 60s | 中束为主 | | 三头臂屈伸 | 3 | 10-15 | 60s | 颈后或头顶 | --- ### Day 2: PULL（拉日）- 背/后束/二头 ... ``` **可选输出：JSON 格式** 仅在以下情况提供 JSON： - 用户明确要求 - 用户已下载「撸铁计时器」App 并需要导入 **JSON 格式以 `assets/plan-template.json` 为唯一标准模板**，字段结构说明： | 层级 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | 顶层 | `planName`, `version`, `created`, `target`, `frequency`, `equipment`, `experience` | 计划元信息 | | `days[]` | `name`, `description`, `order` | 训练日（name=PUSH/PULL/LEGS等，order=排序序号） | | `exercises[]` | `id`, `name`, `nameEn`, `muscle`, `mechanic`, `sets`, `reps`, `rest`, `weight`, `notes`, `tempo` | 动作详情 | 关键规则： - `id` 必须与 free-exercise-db 的动作 ID 匹配（下划线分隔，如 `Incline_Dumbbell_Press`） - `name` 为中文名，`nameEn` 为英文标准名 - 不要使用 `exerciseName`、`dayOfWeek`、`targetMuscles` 等非标准字段 完整模板参见 [assets/plan-template.json](assets/plan-template.json) **输出格式选择指南**： - 聊天直接看 → Markdown 表格 - 发文档/笔记 → Markdown 或纯文本 - 导入 App → JSON（仅当用户有撸铁计时器 App） ## 第三阶段：动作教学 当用户询问动作如何做时： 1. **查询动作详情** ```bash python scripts/query_exercises.py --id "动作ID" --detailed ``` 2. **输出内容**： - 基本信息（难度、器械、肌群） - 动作步骤（翻译成中文） - 训练建议（组数、次数、休息） - **示范图片路径**（从数据库获取） 3. **图片展示**： - 动作数据库包含图片路径（0.jpg, 1.jpg 等） - 路径格式：`数据库路径/exercises/[动作ID]/images/0.jpg` - 在支持的平台上直接发送图片 ## 第四阶段：训练进化 **参考**：[references/progression.md](references/progression.md) ### 进阶策略 | 策略 | 适用场景 | 方法 | |------|----------|------| | 渐进超负荷 | 持续进步 | 增加重量/次数/组数 | | 周期化 | 长期训练 | 强度波动，高低交替 | | 弱点强化 | 不均衡发展 | 额外训练薄弱肌群 | | 计划调整 | 平台期/厌倦 | 更换动作/改变顺序 | ### 触发进阶的条件 - 连续 2 周完成目标次数 → 增加重量 2.5-5% - 训练感觉轻松 → 增加难度 - 进入平台期 → 调整计划 - 用户反馈 → 定制调整 ## 数据库说明 ### 数据源 使用 [free-exercise-db](https://gitee.com/kaiji1126/free-exercise-db) 开源数据库： - 800+ 健身动作 - 包含：动作说明、肌群分类、器械需求、难度等级、示范图片 ### 数据结构 每个动作包含： | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | id | 动作ID | "Incline_Dumbbell_Press" | | name | 动作名称 | "Incline Dumbbell Press" | | force | 发力类型 | push/pull/static | | level | 难度 | beginner/intermediate/expert | | mechanic | 动作类型 | compound/isolation | | equipment | 器械 | dumbbell, barbell, body only... | | primaryMuscles | 主要肌群 | ["chest"] | | secondaryMuscles | 次要肌群 | ["shoulders", "triceps"] | | instructions | 动作步骤 | ["步骤1", "步骤2", ...] | | category | 类别 | strength, cardio, stretching... | 完整说明参见 [references/exercise-db-schema.md](references/exercise-db-schema.md) ## 跨平台兼容 本技能兼容 Windows / Linux / macOS： - 所有路径使用相对路径 - 脚本使用 Python 3（跨平台） - 数据库位置自动检测 ### 数据库安装位置 数据库会被下载到技能目录下： | 系统 | 路径 | |------|------| | Linux/macOS | `~/.kaijibot/workspace-jiroubao/skills/kaiji-fitness-coach/free-exercise-db/` | | Windows | `C:\Users\<用户名>\.kaijibot\workspace-jiroubao\skills\kaiji-fitness-coach\free-exercise-db\` | ## 常见问题 ### 数据库下载失败 如果 `python scripts/setup_db.py` 失败： 1. **检查网络**：确保能访问 gitee.com 2. **手动下载**： - 访问 https://gitee.com/kaiji1126/free-exercise-db - 下载 ZIP 并解压 - 将解压后的文件夹重命名为 `free-exercise-db` - 放到技能目录下（与 scripts/ 同级） 3. **验证安装**： ```bash python scripts/query_exercises.py --check-db ``` ### 查询无结果 - 确认数据库已安装（运行 `--check-db`） - 检查查询参数是否正确（如 `--equipment "body only"` 需要引号） - 运行 `--list-muscles` 或 `--list-equipment` 查看可用值 ### Python 版本问题 - 需要 Python 3.6+ - 检查版本：`python --version` - 如果系统同时有 Python 2，尝试 `python3 scripts/setup_db.py` ### 路径中有空格或中文 - 脚本已处理路径兼容性 - 如仍有问题，将技能目录移到无空格/中文的路径 ## 使用提示 1. **优先自然对话**：不要让用户感觉在填表 2. **循序渐进**：新手从简单开始，逐步增加 3. **安全第一**：有伤病或不确定时，优先保守建议 4. **个性化**：根据用户反馈持续调整 5. **激励为主**：正向反馈比批评更有效 --- *基于 free-exercise-db 开源数据库*


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