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SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | run |
| description | 러닝 훈련 데이터 한 세션을 Q&A 핑퐁 방식으로 분석하고 Bakken 노르웨이 모델 기반 코칭 피드백을 제공합니다 |
| argument-hint | [날짜 또는 세션 ID] |
데이터만 보고 추론하지 않는다. 데이터에서 "왜?"가 떠오르는 지점은 사용자에게 묻고, 답을 받은 뒤 코칭을 합성한다. 같은 데이터가 답변에 따라 정반대 코칭으로 갈 수 있다.
한 번의 호출은 한 세션만 다룬다. 배치 분석은 이 도구의 가치를 무너뜨린다.
훈련 컨텍스트는 training-context.md를 참조합니다.
| 존 | 심박 범위 | 용도 |
|---|---|---|
| Z1 (Easy) | <145 bpm | 회복, 이지런 |
| Z1.5 (MP) | 145~158 bpm | MP 세션, Progression 후반 |
| Z2 (Threshold) | 158~165 bpm | 역치 인터벌 핵심 영역 |
| Z3 (Supra) | >165 bpm | 제한적 사용 |
results/{인자}/data.json 또는 해당 날짜로 시작하는 폴더의 데이터 로드results/ 디렉토리 정렬 마지막)데이터 동기화/분석은 별도 파이프라인(pnpm sync)이 책임진다. skill은 이미 분석된 data.json을 읽기만 한다.
데이터를 기반으로 세션 유형을 정확히 분류합니다:
| 세션 유형 | 평균 심박 | 특징 |
|---|---|---|
| Pure Easy Run | <135 bpm | Z1 중심, 회복 목적 |
| Easy Run | 135~145 bpm | Z1, 이지런 |
| Progression Easy | 시작 Z1 → 후반 Z1.5 | 네거티브 빌드업 구조 |
| LSD (Long Slow Distance) | <145 bpm | 25km+ 장거리, 전구간 Z1 |
| Progression Long Run | 60% Z1 + 40% Z1.5 | 특화기 롱런, MP 적응 |
| Threshold Interval | 145~160 bpm | 5분/1분 인터벌 구조, Z2 체류 핵심 |
| MP Tempo | 148~155 bpm | 연속 템포, 마라톤 특화 |
| 경사도 역치 세션 | 경사 8%, 저속 고심박 | 충격 최소화 + 심혈관 자극 |
데이터를 훑으면서 다음과 같은 "묻고 싶어지는 지점"을 1~3개 추린다.
이상점이 없으면(예: 일관된 Easy Run, 데이터 깨끗) 질문 없이 짧게 정리하고 6단계로 직행한다. 모든 세션에 의무적으로 묻지 않는다.
식별한 지점에 대해 1~3개 질문을 한 번에 던진다 (트레드밀 인터벌 등 rep 마이크로 디자인이 결정적인 경우 4개까지 허용). 데이터 사실을 먼저 인용하고, 가능한 해석을 선택지로 제시한 뒤, 사용자가 빠르게 답할 수 있게 한다.
답변이 분류 가능한 질문(의도/실수, 외부요인/내부요인 등)은 (a)(b)(c) 선택지를 함께 제시한다. 자유서술만 요구하면 응답률이 낮아진다.
종합 정리 전에 몇 가지 확인할게요 (a/b/c로 답해주셔도 되고, 자유서술도 환영):
1. **19km 5:32 페이스** —
(a) 화장실/사진/대기 (b) 다리에 문제 (c) 외부 요인 (신호등 등) (d) 기타
2. **8~12km 평균 4:47** (전체 평균 대비 -9s/km) —
(a) 의도된 빌드업 (b) 페이스 자제 안 됨 (c) 다른 페이서 따라감 (d) 기타
3. **마지막 2km HR 165 도달** —
(a) 마무리 킥 (의도) (b) 한계 직전 푸시 (c) 막판 스파이크 (실수) (d) 기타
답변: 예) 1a, 2a, 3b
트레드밀 threshold/interval 세션은 사용자가 속도 통제로 rep 디자인을 표현하므로, 기본 질문에 더해 rep 안의 페이스 패턴을 묻는다 (4번째 질문 허용 케이스):
4. **각 rep 안에서의 속도 패턴** — N분 동안 어떻게 달리셨나요?
(a) Steady (한 속도로 전 구간)
(b) Fast start → settle (빠르게 시작 후 감속)
(c) Progression (점진적 가속)
(d) 기타 (서술)
선택 시 가능하면 km/h 숫자 함께. 예: "Steady 13.4" / "13.8 → 13.1 감속"
왜 중요한가: rep 안의 페이스 패턴이 instant max HR과 회복 비용을 좌우. "찍기 → 감속"은 매 rep마다 작은 supra-threshold spike를 만들어 결국 Z3 침범 위험을 키움. Bakken "역치 아래에서 가장 오래" 원칙은 rep 안에서도 동일하게 작동 — Steady at LT2-pace가 정통.
답변을 받은 뒤, 데이터 + 답변을 함께 통합해 잘한 점 / 개선점 / 다음 훈련을 작성한다.
원칙: 답변이 데이터 해석을 바꾸면 코칭도 바꾼다. 답변에 따라 잘한점이 개선점이 되거나 그 반대가 될 수 있다.
답변이 코칭에 영향을 미친 부분은 명시한다:
"19km 일시 슬로우는 화장실로 확인 — 페이스 관리 문제 아님."
1. Z2 체류 시간 (역치 세션의 핵심)
2. Z3 침범 여부 (Bakken 원칙 핵심)
3. 페이스 일관성
4. 스플릿 전략
5. Cardiac Drift
6. 후반부 체력 (20km+)
코칭 합성 결과를 results/{세션ID}/feedback.md에 저장. 세션ID는 폴더명(예: 2026-05-10_1700).
화면 출력과 동시에 results/{세션ID}/feedback.md 파일에 저장:
## Coaching Feedback
**확인된 컨텍스트** (질문이 있었던 경우만):
- 19km 슬로우: 화장실 (다리 컨디션 정상)
- 8~12km 빠른 페이스: 의도된 빌드업
- 마지막 2km HR 상승: 마무리 킥 (계획됨)
### 세션 유형
**[세션 유형]** - [한 줄 요약]
### 훈련 평가
- **[지표]**: [값] - [평가]
- **[지표]**: [값] - [평가]
### 잘한 점
1. **[강점]**: [구체 설명, 답변 반영]
2. **[강점]**: [구체 설명]
### 개선할 점
1. **[개선점]**
- [현상 + 답변 컨텍스트]
- **Bakken 관점**: [원칙 연결]
### 다음 훈련 제안
- **내일**: [권장]
- **이틀 후**: [권장]
---
> 💡 **핵심 인사이트**: [실행 가능한 구체 조언]
데이터 섹션(요약, 랩별 분석)은 웹 대시보드에서 이미 표시하므로 feedback.md에 중복 저장하지 않는다.