Skill: liningg/glucose-manager (version 1.0.0)

--- name: 血糖管理助手 description: 管理个人血糖数据，支持手动记录、文件导入、血糖趋势预测和健康建议。当用户提到血糖、糖尿病管理、血糖记录、血糖预测、饮食建议、运动建议时使用此技能。 --- # 血糖管理助手 ## 概述 这是一个综合性的血糖管理技能，帮助用户记录、分析和预测血糖数据，并提供个性化的健康建议。支持手动输入、文件导入等多种数据记录方式，提供血糖趋势预测、风险评估以及饮食、运动、用药和就医建议。 ## 核心功能 ### 1. 血糖数据管理 **手动录入** - 记录血糖值、时间戳、餐前/餐后状态和备注 - 支持不同血糖单位（mmol/L 和 mg/dL） - 自动单位转换和标准化 **文件导入** - 从 CSV 文件导入血糖数据 - 从 Excel 电子表格导入血糖数据 - 验证数据格式并处理缺失值 **数据存储** - 所有血糖数据以 JSON 格式存储于 `~/.workbuddy/data/glucose_readings.json` - 每次修改前自动备份 - 数据结构包含：时间戳、血糖值、单位、餐前/餐后状态、备注、标签 ### 2. 趋势分析与可视化 **统计分析** - 计算日、周、月血糖统计数据 - 识别血糖模式（达标率、低血糖/高血糖频率） - 生成血糖波动指标（标准差、变异系数） **可视化报告** - 使用 matplotlib/plotly 创建血糖趋势图表 - 生成基于时间的血糖分布图 - 导出 PNG 或 HTML 格式的报告 ### 3. 预测建模 **短期预测** - 基于近期读数预测未来 2-4 小时血糖水平 - 识别潜在低血糖/高血糖风险时段 **模式识别** - 检测周期性血糖模式（如餐后峰值、黎明现象） - 识别与血糖波动相关的因素 **风险评估** - 计算血糖异常风险评分 - 基于趋势生成早期预警提醒 ### 4. 个性化建议 **饮食指导** - 根据血糖模式建议碳水化合物管理策略 - 推荐用餐时间调整 - 提供血糖指数（GI）相关指导 **运动建议** - 根据血糖模式建议最佳运动时间 - 推荐运动强度和持续时间 - 警告运动诱发的低血糖风险 **健康提醒** - 当血糖模式提示需要就医时发出提醒 - 建议何时需要更频繁监测血糖 - 识别可能需要调整用药的模式 ## 交互示例 以下是与用户的真实对话示例，展示了如何使用本技能： ### 📝 血糖记录场景 **场景 1：简单记录** ``` 用户: 我血糖7.2 助手: ✅ 血糖记录已保存！ 🩸 血糖: 7.2 mmol/L 📅 时间: 2026-03-24 16:30 📊 状态: 略高于正常范围，建议关注 ``` **场景 2：空腹血糖** ``` 用户: 今天早餐前血糖6.9 助手: ✅ 已记录空腹血糖！ 🩸 血糖: 6.9 mmol/L 🍽️ 状态: 空腹（早餐前） 📊 空腹血糖参考: • 正常: 3.9-6.1 mmol/L • 糖前期: 6.1-7.0 mmol/L • 您处于糖前期临界，建议控制饮食 ``` **场景 3：餐后血糖** ``` 用户: 刚吃完午饭两小时，血糖9.5 助手: ✅ 餐后血糖已记录！ 🩸 血糖: 9.5 mmol/L 🍽️ 状态: 餐后2小时 📊 餐后血糖参考: • 正常: <7.8 mmol/L • 糖耐量受损: 7.8-11.1 mmol/L • 餐后偏高，建议减少精制碳水摄入 ``` **场景 4：带备注记录** ``` 用户: 刚运动完，血糖5.2，跑了30分钟 助手: ✅ 血糖记录已保存！ 🩸 血糖: 5.2 mmol/L 📝 备注: 运动30分钟后 ⚠️ 提示: 运动后血糖略低，注意补充能量 ``` ### 📊 数据查询场景 **场景 5：查看报告** ``` 用户: 看看这周的血糖报告 助手: 📊 本周血糖报告（3/18-3/24） 📈 数据概览: • 平均血糖: 7.2 mmol/L • 最高值: 11.2 mmol/L • 最低值: 5.4 mmol/L • 达标率: 72% • 监测次数: 27次 💡 建议: 餐后血糖波动较大，建议控制碳水摄入 ``` **场景 6：趋势分析** ``` 用户: 最近血糖趋势怎么样 助手: 📈 血糖趋势分析 🟢 好的方面: • 空腹血糖稳定，平均6.4 mmol/L • 无低血糖事件 🟡 需关注: • 餐后血糖波动大，峰值达11.2 • 3/22晚餐后血糖偏高 💡 建议: 晚餐减少主食，增加蔬菜 ``` **场景 7：对比分析** ``` 用户: 这周和上周比怎么样 助手: 📊 周对比分析 | 指标 | 上周 | 本周 | 变化 | |-----|------|------|-----| | 平均血糖 | 7.8 | 7.2 | ↓0.6 | | 达标率 | 65% | 72% | ↑7% | | 监测次数 | 21 | 27 | +6 | ✅ 本周血糖控制有进步，继续保持！ ``` ### 🔮 预测场景 **场景 8：风险评估** ``` 用户: 今晚会不会低血糖 助手: 🔮 血糖风险评估 📊 当前状态: 16:30 血糖 7.2 mmol/L 🔮 今晚预测: • 18:00 预计 6.5 mmol/L • 21:00 预计 5.8 mmol/L • 睡前 预计 5.5 mmol/L ⚠️ 低血糖风险: 低 💡 建议: 正常晚餐即可，睡前可适当加餐 ``` **场景 9：趋势预测** ``` 用户: 预测一下明天的血糖 助手: 🔮 血糖趋势预测（基于近期数据） 📅 明日预测: • 空腹: 6.2-6.8 mmol/L • 早餐后: 8.5-9.5 mmol/L • 午餐后: 8.0-9.0 mmol/L • 晚餐后: 8.5-10.0 mmol/L 💡 建议: 早餐注意控制碳水，预计餐后偏高 ``` ### 💡 健康建议场景 **场景 10：饮食建议** ``` 用户: 晚餐吃什么比较好 助手: 🍽️ 晚餐建议（基于今日血糖） 📊 今日血糖回顾: • 空腹: 6.9 mmol/L（略高） • 午餐后: 9.5 mmol/L（偏高） 🥗 推荐晚餐: • 主食: 杂粮饭 1小碗（约100g） • 蛋白质: 清蒸鱼/鸡胸肉 • 蔬菜: 西兰花、菠菜等绿叶菜 ⚠️ 避免: 白米饭、面条、高糖水果 ``` **场景 11：运动建议** ``` 用户: 什么时候运动比较好 助手: 🏃 运动时间建议（基于您的血糖模式） 📊 最佳运动时间: 1. 早餐后1小时 (8:00-9:00) → 血糖约 8.0 mmol/L，适合运动 2. 晚餐后1小时 (19:00-20:00) → 血糖约 9.0 mmol/L，适合运动 ⚠️ 避免时间: • 空腹晨练（血糖偏低风险） • 睡前运动（影响睡眠质量） 💡 建议运动: 快走30分钟或慢跑20分钟 ``` **场景 12：异常预警** ``` 用户: 帮我分析一下最近血糖 助手: ⚠️ 血糖异常预警 🔴 发现以下问题: 1. 空腹血糖连续3天 >7.0 mmol/L 2. 餐后血糖波动大，最高达 12.5 mmol/L 3. 达标率仅 55%，低于目标 💡 紧急建议: 1. 建议增加监测频率，每日4次以上 2. 严格控制碳水摄入，选择低GI食物 3. 考虑就医咨询，调整治疗方案 ``` ## 技术示例 以下为开发参考的技术调用示例： ### 记录血糖读数 **示例 1：简单录入** ``` 用户: "我血糖 7.2 mmol/L" → 执行: scripts/record_glucose.py --value 7.2 --unit mmol/L ``` **示例 2：详细录入** ``` 用户: "今天早上空腹血糖 5.8，早餐前测的" → 执行: scripts/record_glucose.py --value 5.8 --unit mmol/L --meal-context fasting --time "2026-03-24 07:00" ``` ### 导入数据 **示例 3：从 CSV 导入** ``` 用户: "从 readings.csv 导入我的血糖数据" → 执行: scripts/import_glucose_data.py --file readings.csv --format csv ``` **示例 4：从 Excel 导入** ``` 用户: "加载我的 Excel 血糖记录" → 执行: scripts/import_glucose_data.py --file glucose_log.xlsx --format excel ``` ### 分析趋势 **示例 5：周报告** ``` 用户: "看看我这周的血糖趋势" → 执行: scripts/analyze_glucose.py --period week --output chart ``` **示例 6：模式分析** ``` 用户: "分析我的餐后血糖模式" → 执行: scripts/analyze_glucose.py --type post-meal --output report ``` ### 预测 **示例 7：短期预测** ``` 用户: "预测接下来几小时的血糖" → 执行: scripts/predict_glucose.py --horizon 4h ``` **示例 8：风险评估** ``` 用户: "今晚我有低血糖风险吗？" → 执行: scripts/predict_glucose.py --risk-type hypoglycemia --period tonight ``` ### 获取建议 **示例 9：饮食建议** ``` 用户: "根据今天的血糖，晚餐该吃什么？" → 执行: scripts/generate_recommendations.py --type meal --meal dinner ``` **示例 10：运动规划** ``` 用户: "今天什么时候适合运动？" → 执行: scripts/generate_recommendations.py --type activity ``` ## 工作流程 1. **初始设置**：首次使用时，创建数据目录并初始化存储文件 2. **数据收集**：定期记录或导入血糖读数 3. **分析**：积累足够数据后运行趋势分析（建议 ≥7 天） 4. **预测**：数据积累 14 天以上后使用预测模型以获得更好准确性 5. **建议**：基于模式和预测生成个性化建议 ## 重要说明 **医疗免责声明** - 本技能仅供信息记录和追踪用途 - 不能替代专业医疗建议、诊断或治疗 - 在做出治疗决策前请务必咨询医疗保健提供者 - 预测结果为统计估计，非医疗诊断 **数据质量** - 预测准确性取决于数据质量和一致性 - 定期、一致的读数可改善模式识别 - 包含餐前/餐后状态和备注可获得更好的分析结果 **隐私保护** - 所有数据存储在用户本地设备 - 不向外部服务器传输任何数据 - 用户对自己的健康数据拥有完全控制权 ## 资源目录 ### scripts/ 脚本目录 **核心脚本** - `record_glucose.py` - 记录手动血糖录入 - `import_glucose_data.py` - 从 CSV/Excel 文件导入数据 - `analyze_glucose.py` - 执行统计分析并生成图表 - `predict_glucose.py` - 运行血糖预测模型 - `generate_recommendations.py` - 创建个性化健康建议 - `data_manager.py` - 处理数据存储、备份和检索 **工具脚本** - `convert_units.py` - 在 mmol/L 和 mg/dL 之间转换 - `validate_data.py` - 验证血糖数据格式和数值 - `export_report.py` - 导出各种格式的分析报告 ### references/ 参考资料 **医疗参考** - `glucose_ranges.md` - 正常、糖前期和糖尿病血糖水平参考范围 - `glycemic_index.md` - 常见食物的血糖指数值 - `exercise_guidelines.md` - 运动与血糖管理指南 **技术文档** - `data_schema.md` - JSON 数据结构规范 - `prediction_algorithms.md` - 预测方法文档 - `analysis_methods.md` - 趋势分析中使用的统计方法 ### assets/ 资源文件 **模板** - `glucose_log_template.csv` - CSV 血糖记录模板（示例数据） - `glucose_log_template.xlsx` - Excel 血糖记录模板（示例数据） - `data_template.json` - JSON 数据模板 **可视化** - `chart_styles.json` - 血糖图表默认样式 - `report_template.html` - 分析报告 HTML 模板


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