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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ibragimov-oasis/oasis-languages-jp --skill sleep-analyzerコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or browser required.
Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.
"6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching."
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | sleep-analyzer |
| description | 分析睡眠数据、识别睡眠模式、评估睡眠质量，并提供个性化睡眠改善建议。支持与其他健康数据的关联分析。 |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Write |
| risk | unknown |
| source | community |
| tags | ["domain/skills","artifact/skill","source/skills-antigravity"] |
分析睡眠数据，识别睡眠模式，评估睡眠质量，并提供个性化睡眠改善建议。
分析睡眠时长、质量、效率的变化趋势，识别改善或需要关注的方面。
分析维度：
输出：
综合评估睡眠质量，识别影响睡眠质量的关键因素。
评估内容：
输出：
识别常见的睡眠问题和风险因素。
识别内容：
失眠模式：
呼吸暂停风险：
其他问题：
输出：
分析睡眠与其他健康指标的相关性。
支持的相关性分析：
睡眠 ↔ 运动：
睡眠 ↔ 饮食：
睡眠 ↔ 情绪：
睡眠 ↔ 慢性病：
输出：
基于用户数据生成个性化睡眠改善建议。
建议类型：
作息调整建议：
睡前准备建议：
睡眠环境优化：
生活方式调整：
CBT-I元素：
输出：
当用户请求以下内容时触发本技能：
明确用户请求的分析类型和时间范围：
主要数据源：
data-example/sleep-tracker.json - 睡眠追踪主数据data-example/sleep-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 每日睡眠记录关联数据源：
data-example/fitness-tracker.json - 运动数据data-example/hypertension-tracker.json - 血压数据data-example/diabetes-tracker.json - 血糖数据data-example/diet-records/ - 饮食记录data-example/mood-tracker.json - 情绪数据根据分析类型执行相应的分析算法：
趋势分析算法：
相关性分析算法：
模式识别算法：
按照标准格式输出分析报告（见"输出格式"部分）
# 睡眠质量分析报告
## 分析周期
2025-03-20 至 2025-06-20（3个月）
---
## 睡眠时长趋势
- **趋势**：⬆️ 改善
- **开始**：平均6.2小时/晚
- **当前**：平均7.1小时/晚
- **变化**：+0.9小时 (+14.5%)
- **解读**：睡眠时长显著增加，接近理想目标（7.5小时）
**趋势线**：
6.5h ┤ ╭╮ 6.0h ┤ ╭─╯╰╮ 5.5h ┤ ╭─╯ ╰─╮ 5.0h ┼─┘ ╰─ └─────────── 3月 4月 5月 6月
---
## 睡眠效率
- **平均睡眠效率**：85.3%
- **效率范围**：78%-92%
- **达标率**：63%（>85%为达标）
- **解读**：睡眠效率正常，仍有提升空间
**效率分布**：
- 优秀（>90%）：15晚
- 良好（85-90%）：28晚
- 需改善（<85%）：47晚
---
## 作息规律性
- **平均上床时间**：23:15（范围：22:30-01:00）
- **平均起床时间**：07:05（范围：06:30-08:30）
- **作息一致性评分**：72/100
- **社交时差**：45分钟（周末比工作日晚睡晚起）
- **解读**：作息基本规律，但周末波动较大
**建议**：
- 🎯 保持一致的起床时间，包括周末
- 🎯 逐步调整上床时间，避免周末过度延迟
---
## 睡眠质量分布
| 质量等级 | 天数 | 占比 | 趋势 |
|---------|------|------|------|
| 优秀 | 8 | 9% | ⬆️ |
| 很好 | 12 | 13% | ➡️ |
| 好 | 15 | 17% | ⬆️ |
| 一般 | 42 | 47% | ⬇️ |
| 差 | 10 | 11% | ⬇️ |
| 很差 | 3 | 3% | ➡️ |
**解读**：睡眠质量以"一般"为主，但"好"及以上质量的天数在增加
---
## 夜间觉醒分析
- **平均觉醒次数**：1.8次/晚
- **平均觉醒时长**：18分钟
- **主要原因**：
1. 尿意（45%）
2. 噪音（25%）
3. 温度过热（15%）
4. 其他（15%）
**建议**：
- 🎯 睡前2小时限制液体摄入
- 🎯 优化卧室温度（18-22℃）
- 🎯 使用白噪音机器遮蔽背景噪音
---
## PSQI 评估趋势
- **最新分数**：8分（睡眠质量一般）
- **上次分数**：10分（2025-03-20）
- **变化**：-2分（改善）
- **趋势**：⬆️ 持续改善
**历史趋势**：
12 ┤ ● 10 ┤ ● 8 ┤ ● 6 ┤ └────── 12月 3月 6月
**各成分变化**：
- 主观睡眠质量：2→2（稳定）
- 入睡时间：2→2（稳定）
- 睡眠时长：2→1（改善）
- 睡眠效率：2→1（改善）
- 睡眠障碍：2→1（改善）
---
## 睡眠问题识别
### 失眠评估
- **类型**：混合型失眠
- **频率**：4-5晚/周
- **持续时间**：18个月
- **主要症状**：
- ✗ 入睡困难（潜伏期>30分钟）
- ✗ 睡眠维持困难（夜间觉醒>2次）
- ✓ 无早醒问题
- **影响**：
- 白天疲劳：中度
- 情绪烦躁：是
- 注意力困难：是
- 工作表现：轻度影响
- **建议**：🏥 持续>3个月，建议就医咨询睡眠专科
### 呼吸暂停筛查（STOP-BANG）
- **评分**：3/8
- **风险等级**：中等风险
- **阳性项目**：
- ✗ Snoring（打鼾）
- ✗ Tired（白天疲劳）
- ✓ Observed apnea（未观察到呼吸暂停）
- ✗ Pressure（高血压）
- ✓ BMI > 28
- ✓ Age > 50
- ✗ Neck size > 40cm
- ✓ Gender = male
- **建议**：⚠️ 建议进行睡眠检查（PSG）
---
## 相关性分析
### 睡眠 ↔ 运动
**运动日 vs 休息日**：
- 运动日平均睡眠：7.3小时
- 休息日平均睡眠：6.8小时
- 差异：+0.5小时（+7.4%）
**运动时间对睡眠的影响**：
- 早晨运动：睡眠时长7.5小时，质量评分7.8/10
- 下午运动：睡眠时长7.2小时，质量评分7.5/10
- 晚间运动：睡眠时长6.8小时，质量评分6.8/10
**相关性**：中等正相关（r = 0.42）
**结论**：规律运动有助于改善睡眠，但应避免睡前2-3小时剧烈运动
**建议**：
- 🎯 保持规律运动习惯
- 🎯 将运动时间移至早晨或下午
- 🎯 睡前2-3小时避免剧烈运动
---
### 睡眠 ↔ 咖啡因
**咖啡因摄入时间分析**：
- 下午2点前摄入：平均睡眠7.2小时，入睡潜伏期25分钟
- 下午2点后摄入：平均睡眠6.7小时，入睡潜伏期40分钟
- 差异：-0.5小时时长，+15分钟潜伏期
**相关性**：中等负相关（r = -0.38）
**结论**：下午2点后摄入咖啡因显著影响睡眠
**建议**：
- 🎯 避免下午2点后摄入咖啡因
- 🎯 睡前6小时完全避免咖啡因
---
### 睡眠 ↔ 情绪
**睡眠质量对次日情绪的影响**：
- 睡眠好：次日情绪积极概率82%
- 睡眠一般：次日情绪积极概率45%
- 睡眠差：次日情绪积极概率18%
**睡前情绪对入睡的影响**：
- 睡前压力高：入睡潜伏期45分钟
- 睡前压力低：入睡潜伏期20分钟
- 差异：+25分钟
**相关性**：强双向相关（r = 0.65）
**结论**：睡眠与情绪存在显著的相互影响
**建议**：
- 🎯 睡前进行压力管理（冥想、深呼吸）
- 🎯 建立放松的睡前例行程序
- 🎯 记录情绪日记，识别压力模式
---
## 洞察与建议
### 关键洞察
1. **作息不一致是主要问题**
- 社交时差45分钟
- 周末作息显著偏离工作日
- 影响：生物钟紊乱，周一"时差反应"
2. **晚间运动影响入睡**
- 晚间运动日入睡潜伏期延长15分钟
- 建议：调整运动时间
3. **睡眠环境可优化**
- 噪音觉醒占25%
- 温度过热占15%
- 建议针对性改善
---
### 优先级行动计划
#### Priority 1：建立一致作息（2周）
**目标**：提高作息一致性评分至85分
**具体行动**：
1. 固定起床时间07:00（包括周末）
2. 固定上床时间23:00
3. 限制午睡<30分钟，且下午3点前
4. 逐步调整周末作息（每次提前15分钟）
**预期效果**：
- 作息一致性评分：72 → 85
- 睡眠效率提升：+3-5%
- 周一疲劳感减轻
---
#### Priority 2：创建睡前例行程序（3周）
**目标**：建立稳定的睡前例行程序
**具体行动**：
1. 提前1小时开始例行程序（22:00）
2. 关闭电子设备（22:30）
3. 调暗卧室灯光
4. 进行放松活动（阅读、冥想、温水澡）
5. 保持卧室安静、黑暗、凉爽（18-22℃）
**预期效果**：
- 入睡潜伏期缩短：30 → 20分钟
- 睡眠质量提升：一般 → 好
- 睡前压力降低
---
#### Priority 3：优化睡眠环境（1周）
**目标**：消除环境对睡眠的干扰
**具体行动**：
1. 安装遮光窗帘
2. 使用白噪音机器遮蔽背景噪音
3. 优化温度至18-22℃
4. 移除卧室时钟
5. 更换舒适的枕头和床垫
**预期效果**：
- 夜间觉醒减少：1.8 → 1.2次/晚
- 睡眠连续性提升
- 晨起状态改善
---
#### Priority 4：生活方式调整（4周）
**目标**：消除影响睡眠的生活习惯
**具体行动**：
1. 将运动移至早晨或下午
2. 下午2点后停止咖啡因摄入
3. 睡前3小时避免酒精
4. 睡前2小时避免大餐
5. 睡前1小时避免工作相关讨论
**预期效果**：
- 睡眠时长增加：+0.3小时
- 睡眠质量评分提升：+1分
- PSQI分数改善：8 → 6
---
## 长期目标
- **睡眠时长**：达到7.5小时/晚（当前7.1小时）
- **睡眠效率**：提升至>90%（当前85%）
- **PSQI分数**：降至≤5分（当前8分）
- **作息一致性**：提升至≥85分（当前72分）
- **入睡潜伏期**：缩短至<20分钟（当前28分钟）
---
## 医学安全提醒
⚠️ **就医建议**：
- 🏥 失眠持续>3个月，建议咨询睡眠专科
- 🏥 STOP-BANG≥3分，建议进行睡眠检查（PSG）
- 🏥 严重嗜睡影响驾驶安全，需立即就医
---
**报告生成时间**：2025-06-20
**分析周期**：2025-03-20 至 2025-06-20（90天）
**数据记录数**：90晚
**睡眠分析器版本**：v1.0
{
"sleep_records": [
{
"id": "sleep_20250620001",
"date": "2025-06-20",
"sleep_times": {
"bedtime": "23:00",
"sleep_onset_time": "23:30",
"wake_time": "07:00",
"out_of_bed_time": "07:15"
},
"sleep_metrics": {
"sleep_duration_hours": 7.0,
"time_in_bed_hours": 8.25,
"sleep_latency_minutes": 30,
"sleep_efficiency": 84.8
},
"sleep_quality": {
def calculate_sleep_quality_score(record):
"""
计算睡眠质量评分（0-10分）
因素权重：
- 睡眠时长：30%
- 睡眠效率：25%
- 入睡潜伏期：20%
- 夜间觉醒：15%
- 主观质量：10%
"""
score = 0
# 睡眠时长评分（理想7-9小时）
duration = record['sleep_duration_hours']
if 7 <= duration <= 9:
duration_score = 10
elif 6 <= duration < 7 or 9 < duration <= 10:
duration_score = 7
else:
duration_score = 4
score += duration_score * 0.30
# 睡眠效率评分（>90%优秀）
efficiency = record['sleep_efficiency']
efficiency_score = min(efficiency / 90 * 10, 10)
score += efficiency_score * 0.25
# 入睡潜伏期评分（<15分钟优秀）
latency = record['sleep_latency_minutes']
if latency <= 15:
latency_score = 10
elif latency <= 30:
latency_score = 7
elif latency <= 45:
latency_score = 4
else:
latency_score = 1
score += latency_score * 0.20
# 夜间觉醒评分（0次优秀）
awakenings = record['awakenings']['count']
awakening_score = max( - awakenings * , )
score += awakening_score *
quality_map = {
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
:
}
subjective_score = quality_map.get(
record[][],
)
score += subjective_score *
(score, )
def calculate_sleep_consistency_score(records):
"""
计算作息规律性评分（0-100分）
因素：
- 上床时间标准差
- 起床时间标准差
- 睡眠时长标准差
- 工作日vs周末差异
"""
# 提取时间数据
bedtimes = [r['bedtime'] for r in records]
wake_times = [r['wake_time'] for r in records]
durations = [r['sleep_duration_hours'] for r in records]
# 计算标准差（分钟）
bedtime_std = time_to_minutes_std(bedtimes)
wake_std = time_to_minutes_std(wake_times)
duration_std = statistics.stdev(durations)
# 计算工作日vs周末差异
weekday_avg = avg([r['sleep_duration_hours']
for r in records if is_weekday(r)])
weekend_avg = avg([r['sleep_duration_hours']
for r in records if is_weekend(r)])
diff = abs(weekday_avg - weekend_avg)
# 综合评分
score = 100
score -= bedtime_std * 0.5 # 上床时间标准差影响
score -= wake_std * 0.5 # 起床时间标准差影响
score -= duration_std * 2 # 睡眠时长标准差影响
score -= diff * 10 # 工作日周末差异影响
return max(0, min(100, round(score)))
def calculate_correlation(sleep_data, other_data, lag_days=0):
"""
计算睡眠与其他指标的相关性
参数：
- sleep_data: 睡眠数据列表
- other_data: 其他指标数据列表
- lag_days: 滞后天数（考虑延迟效应）
返回：
- correlation_coefficient: 相关系数
- p_value: 统计显著性
- interpretation: 相关性解释
"""
# 对齐数据（考虑滞后）
aligned = align_data_with_lag(sleep_data, other_data, lag_days)
# 计算Pearson相关系数
from scipy import stats
corr, p_value = stats.pearsonr(
aligned['sleep_values'],
aligned['other_values']
)
# 解释相关性
if abs(corr) < 0.3:
strength = "弱"
elif abs(corr) < 0.7:
strength = "中等"
else:
strength = "强"
direction = "正相关" if corr > 0 else "负相关"
significant = p_value < 0.05
interpretation = f"{strength}{direction}"
if significant:
interpretation += "（统计学显著）"
return {
'correlation_coefficient': round(corr, 3),
'p_value': round(p_value, 4),
'interpretation': interpretation,
'significant': significant
}
本技能提供的分析和建议仅供参考，不构成医疗诊断或治疗方案。
本技能能够做到的：
本技能不能做的：
何时需要就医：
技能版本: v1.0 创建日期: 2026-01-02 维护者: WellAlly Tech