| name | plan-training |
| description | 生成個人化訓練飲食菜單。支援單日（1d）、週計劃（1w）、月計劃（1m）。根據健康檔案、Garmin 數據，由健身教練和營養師合作規劃，並用腳本輸出格式化 Markdown 菜單。 |
| argument-hint | ["1d|1w|1m"] |
| allowed-tools | Read Glob Bash Agent mcp__health-coach__get_today_stats mcp__health-coach__get_stats_range mcp__health-coach__get_recent_activities mcp__health-coach__get_sleep |
生成訓練飲食菜單
使用者輸入：$ARGUMENTS
步驟 1：解析參數
從 $ARGUMENTS 判斷計劃類型：
1d 或 day → 單日計劃1w 或 week 或空白 → 週計劃（預設）1m 或 month → 月計劃（以 4 週結構呈現）
若參數不清楚，詢問使用者。
步驟 2：讀取使用者資料
- 用 Read 工具讀取
data/profile.md
- 用 MCP 工具取得近期健康數據：
get_today_stats：今日狀態get_recent_activities：最近運動記錄（了解目前實際水平）get_sleep：最近睡眠（評估恢復狀態）
步驟 3：委派訓練計劃
用 Agent 工具呼叫 fitness-coach，傳入：
請根據以下資料，設計一份 [計劃類型] 的訓練計劃，輸出為 JSON 格式。
【使用者資料】
[profile.md 全文]
【近期 Garmin 數據】
[活動記錄摘要]
【JSON 格式要求】
回傳 workout 物件，包含：
- days: 陣列，每天包含：
- name: "Day 1" 或 "週一" 等
- focus: 訓練重點（如"上半身力量"、"有氧"、"休息"）
- is_rest: true/false
- warmup: 暖身說明（字串）
- exercises: 陣列，每個動作包含 name、sets、reps、rest、rpe、notes
- cooldown: 收操說明（字串）
- progression: 漸進超負荷原則說明
注意：
- 依據 Body Battery 和睡眠狀態調整強度
- 考慮使用者的舊傷和器材限制
- 難度標記為：初學者 / 中階 / 進階
步驟 4：委派飲食計劃
用 Agent 工具呼叫 nutritionist，傳入：
請根據以下資料，設計一份 [計劃類型] 的飲食計劃，輸出為 JSON 格式。
【使用者資料】
[profile.md 全文]
【訓練計劃摘要】
[步驟 3 的運動量和強度摘要]
【JSON 格式要求】
回傳 diet 物件，包含：
- daily_targets: { calories, protein, carbs, fat }（數字，單位 g / kcal）
- notes: 飲食原則（一段話）
- days: 陣列，每天包含：
- name: "Day 1" 或 "週一"
- meals: 陣列，每餐包含：
- type: "早餐" | "午餐" | "晚餐" | "點心"
- foods: 具體食物和份量（字串）
- protein、carbs、fat、calories（數字）
注意：
- 根據使用者的飲食取得便利性（外食 / 自煮）給實際可執行的建議
- 考慮飲食限制和過敏
- 配合訓練日 vs 休息日調整碳水
步驟 5：組合 JSON 並執行腳本
將兩個 agent 的回傳結果組合成完整 JSON：
{
"plan_type": "[1d|1w|1m]",
"title": "[使用者名稱] 的 [類型] 訓練飲食計劃",
"goal": "[從 profile 取得的目標]",
"start_date": "[今天日期 YYYY-MM-DD]",
"difficulty": "[難度]",
"equipment": ["[器材列表]"],
"workout": { ... },
"diet": { ... }
}
決定輸出路徑：data/plans/YYYY-MM-DD-[1d|1w|1m].md
用 Bash 工具執行腳本（注意 JSON 用單引號包覆、特殊字元跳脫）：
echo '<JSON 內容>' | uv run --no-project python .claude/skills/plan-training/generate_plan.py data/plans/<檔名>
步驟 6：告知使用者
腳本執行成功後，告訴使用者菜單已儲存，並提供重點摘要：
