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健身规划助手:生成训练计划、记录打卡、统计周报、周期化训练、肌群进展追踪、动作讲解与视频搜索。触发词:健身、训练计划、打卡、今天练什么、运动、周期、肌群、恢复状态、动作讲解。

Fitness Planner - 健身规划助手

功能概述

Fitness Planner - 健身规划助手是一项面向实际任务的技能,主要用于一个帮助用户规划、追踪和调整健身训练的助手;核心理念: 权威模板 + 低负担反馈;

核心要点

  • 用户问"帮我安排健身计划"、"生成训练计划";
  • 用户说"今天练什么"、"训练提醒";
  • 用户说"打卡"、"完成训练";

使用与执行

用户说"这周练得怎么样"、"健身周报";用户提到健身、锻炼、运动安排相关话题;调用代码模块;本 skill 包含完整的 TypeSc。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Fitness Planner - 健身规划助手

一个帮助用户规划、追踪和调整健身训练的助手。核心理念:权威模板 + 低负担反馈。

触发场景

  • 用户问"帮我安排健身计划"、"生成训练计划"
  • 用户说"今天练什么"、"训练提醒"
  • 用户说"打卡"、"完成训练"
  • 用户说"这周练得怎么样"、"健身周报"
  • 用户提到健身、锻炼、运动安排相关话题

使用方式

调用代码模块

本 skill 包含完整的 TypeScript 实现,通过以下方式调用:

# 编译
cd ~/.openclaw/workspace/skills/fitness-planner
npm install
npm run build

在对话中使用

直接响应用户的自然语言输入,根据关键词识别意图:

用户输入 识别为 动作
初始化/开始配置 init 引导配置流程
生成计划/安排计划 plan 生成周计划
今天/今日 today 返回今日计划
打卡/完成 checkin 记录训练完成
太累/一般/没练够 feeling 更新感受
本周/进度 progress 显示周进度
统计/数据 stats 显示统计数据
周报/总结 summary 生成周总结
历史/记录 history 查看历史记录
配置/设置 config 查看/修改配置
动作讲解/教学 exercise 查看动作详细讲解

核心功能实现

1. 初始化配置

检查配置完整性,引导用户填写:

健身规划助手初始化
==================

请回答几个简单问题(可随时修改):

1. 性别:男 / 女
2. 年龄:____岁
3. 训练目标:增肌 / 减脂 / 塑形 / 保持 / 增强体能
4. 训练场地:健身房 / 居家徒手 / 户外跑步
5. 每周训练天数:3天 / 4天 / 5天 / 6天
6. 每次训练时长:30分钟 / 45分钟 / 60分钟
7. 健身经验:新手(<6个月)/ 中级(6-24个月)/ 高级(>24个月)

配置存储: ~/.openclaw/workspace/fitness-planner/config.json

2. 生成周计划

基于用户配置,从训练模板库中选择:

计划选择逻辑:

IF 居家 → 居家徒手计划
IF 减脂 AND 户外 → 跑步计划
IF 减脂 AND 时间少 → HIIT
IF 新手 → 全身训练A/B
IF 中级 AND 增肌 → PPL分化
IF 高级 AND 增肌 → 上肢下肢分化
DEFAULT → PPL

计划类型:

  • beginner-fullbody: 新手全身训练(3天)
  • push-pull-legs: 推拉腿分化(3-6天)
  • upper-lower: 上肢下肢分化(4天)
  • home-bodyweight: 居家徒手(3-5天)
  • running: 跑步计划(3-4天)
  • hiit: HIIT燃脂(3天)

3. 今日训练

🏋️ 今日训练提醒

📋 推日 - 胸、肩、三头
⏱️ 预计 45 分钟

动作清单:
✓ 卧推 4×8-10
   💡 收紧肩胛骨,胸部挺起
✓ 上斜哑铃推举 3×10-12
   💡 角度不要超过45°

4. 动作讲解(含视频教学)

用户可以查看单个或所有动作的详细讲解,系统会自动搜索 B站教学视频:

用户:动作讲解 卧推

📌 卧推

📺 https://www.bilibili.com/video/BVxxxxx/
   > 撸铁孔先森

动作步骤:
1. 平躺在卧推凳上,双脚踩稳地面
2. 双手握杠,握距略宽于肩
3. 下放杠铃至胸部中段,手肘约45°角
4. 推起杠铃至手臂伸直,顶峰收缩胸肌

要点:
• 收紧肩胛骨,胸部挺起
• 下放时吸气,推起时呼气
• 手腕保持中立,不要过度后伸

常见错误:
✗ 手肘外展90°,容易伤肩
✗ 起桥过高,借力腰腹

当没有指定动作名时,显示今日所有动作的讲解和视频链接。

视频搜索功能:

  • 自动调用 exa 搜索 B站教学视频
  • 缓存搜索结果 30 天,避免重复搜索
  • 缓存文件:fitness-planner/video-cache.json

4. 打卡流程

  1. 用户说「打卡」→ 记录完成
  2. 自动更新统计
  3. 询问感受:😫 太累 / 😐 一般 / 💪 没练够

5. 周总结

📊 本周训练总结

打卡:5/6 天
总时长:约 4 小时
感受分布:💪 3次 😐 2次 😫 0次

💡 建议:
   - 本周完成率较高,状态良好

数据文件

文件 路径 说明
config.json fitness-planner/config.json 用户配置
stats.json fitness-planner/stats.json 统计数据
current_week.json fitness-planner/plans/ 当前周计划
YYYY-MM.json fitness-planner/records/ 月度记录

代码结构

fitness-planner/
├── SKILL.md              # 本文件
├── package.json          # Node.js 配置
├── tsconfig.json         # TypeScript 配置
├── src/
│   ├── index.ts          # 主入口
│   ├── config.ts         # 配置管理
│   ├── templates.ts      # 训练模板
│   ├── recorder.ts       # 打卡记录
│   ├── stats.ts          # 统计模块
│   └── notifier.ts       # 消息格式化
├── references/
│   ├── templates.md      # 训练模板文档
│   └── exercises.md      # 动作库文档
└── scripts/
    └── init.sh           # 初始化脚本

注意事项

  1. 低负担原则 - 反馈问卷最多一个问题,优先从行为推断
  2. 温和提醒 - 不催促,用鼓励语气
  3. 灵活调整 - 支持用户随时修改计划
  4. 隐私保护 - 数据仅存储本地,不上传
  5. 视频补充 - 当用户需要更直观的教学时,使用 mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "动作名 教学视频 bilibili", numResults: 3)' 搜索教学视频

视频搜索

当本地讲解不够详细或用户想要视频教学时:

# 搜索动作教学视频
mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "卧推动作教学 bilibili", numResults: 3)'

# 或使用 agent-reach 的 B站搜索
yt-dlp --dump-json "ytsearch5:哑铃卧推 动作教学"

相关文件

  • 训练模板:references/templates.md
  • 动作库:references/exercises.md
  • 源代码:src/ 目录

🆕 新增功能(v1.4.0)

1. 周期化训练

自动管理训练周期,科学安排训练强度:

阶段 时长 特点
力量期 4周 大重量低次数(4-6次)
肌肥大期 4周 中等重量中等次数(8-12次)
耐力期 4周 轻重量高次数(15-20次)
减载周 1周 降低训练量,促进恢复

使用方式:

用户:周期
→ 显示当前训练阶段和进度

用户:下一阶段
→ 进入下一个训练阶段

自动调整:

  • 今日训练计划会根据当前阶段自动调整组数、次数和休息时间
  • 周期推进会在打卡时自动更新

2. 肌群进展追踪

追踪各肌群的训练量和恢复状态:

功能:

  • 记录每个肌群的总训练组数和次数
  • 追踪上次训练时间
  • 监测酸痛程度和恢复状态
  • 识别训练不足或过度训练的肌群

使用方式:

用户:肌群
→ 显示所有肌群的训练进展

用户:胸肌进展
→ 显示特定肌群的详细数据

智能提醒:

  • 超过7天未训练的肌群会被标记
  • 酸痛未恢复的肌群会建议跳过相关动作

3. 多维度反馈

综合评估恢复状态,给出训练建议:

追踪维度:

  • 睡眠时长和质量
  • 精力水平
  • 压力程度
  • 肌肉酸痛

恢复指数: 0-100分,综合睡眠(40%)、精力(30%)、压力(30%)

使用方式:

用户:睡眠7.5小时 精力好
→ 记录今日状态,返回恢复指数

用户:恢复状态
→ 查看综合分析报告

智能建议:

  • 恢复指数 < 40:建议休息或降低强度
  • 恢复指数 40-60:建议降低训练强度
  • 恢复指数 60-80:可以正常训练
  • 恢复指数 > 80:状态极佳,可以挑战高强度

4. 综合训练分析

今日训练会自动整合所有分析:

🏋️ 今日训练提醒

📋 胸肌重点日 - 胸肌、三头肌
⏱️ 预计 40 分钟
📅 训练阶段:肌肥大期(第 2 周)

动作清单:
✓ 哑铃卧推 3×8-13
   💡 推起时想象抱一棵大树
✓ 哑铃飞鸟 2×10-13
   💡 感受胸肌拉伸
⚠️ 窄距俯卧撑 2×10-13 (建议跳过)

💡 三头肌酸痛较重,建议降低强度
😴 恢复指数:65/100 - 可以正常训练

训练完成后回复「打卡」记录 ✅

数据文件

文件 说明
periodization_state.json 周期化训练状态
muscle_progress.json 肌群进展数据
feedback_state.json 多维度反馈数据
video-cache.json 视频搜索缓存
adjustment_state.json 强度调整状态
目录

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