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分析减肥数据、计算代谢率、追踪能量缺口、管理减肥阶段
AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。
分析家族病史、评估遗传风险、识别家庭健康模式、提供个性化预防建议
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
分析心理健康数据、识别心理模式、评估心理健康状况、提供个性化心理健康建议。支持与睡眠、运动、营养等其他健康数据的关联分析。
| name | goal-analyzer |
| description | 分析健康目标数据、识别目标模式、评估目标进度,并提供个性化目标管理建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。 |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Write |
分析健康目标数据,识别目标模式和进度,评估目标达成情况,并提供个性化目标管理建议。
验证设定的新目标是否符合SMART原则。
验证维度:
Specific(具体性)
Measurable(可衡量性)
Achievable(可实现性)
Relevant(相关性)
Time-bound(有时限)
输出:
示例评估:
{
"goal": "6个月内减重5公斤",
"smart_scores": {
"specific": 5,
"measurable": 5,
"achievable": 4,
"relevant": 5,
"time_bound": 5
},
"overall_score": 4.8,
"grade": "A",
"assessment": "优秀的SMART目标",
"suggestions": [
"建议设定阶段性里程碑(每2个月减重1.5-2公斤)",
"建议配合运动计划和饮食调整"
]
}
追踪和分析目标的完成进度。
追踪内容:
当前进度
时间进度
速度分析
趋势识别
输出:
进度评级:
分析习惯的养成情况和连续性。
分析内容:
连续天数追踪
完成率统计
习惯强度评估
习惯模式识别
习惯养成阶段:
输出:
示例分析:
{
"habit": "morning-stretch",
"current_streak": 21,
"longest_streak": 21,
"completion_rate": 95.2,
"strength_score": 7.5,
"stage": "巩固期",
"assessment": "习惯即将形成,继续保持!",
"next_milestone": 30,
"suggestions": [
"继续保持,即将达到30天里程碑",
"可以尝试添加新的相关习惯"
]
}
评估和管理用户的动机水平。
评估内容:
动机评分追踪
动机因素分析
动机低谷识别
动机提升策略:
输出:
激励建议示例:
管理基础成就系统的解锁和进度。
成就类型:
目标相关成就
习惯相关成就
综合成就
成就追踪:
输出:
识别阻碍目标达成的因素,提供解决方案。
障碍类型:
时间障碍
动机障碍
环境障碍
能力障碍
身体障碍
输出:
将健康目标与其他健康数据进行关联分析。
关联维度:
减重目标关联
运动目标关联
饮食目标关联
睡眠目标关联
分析方法:
输出:
示例关联:
{
"goal": "weight-loss",
"correlations": [
{
"factor": "daily_calories",
"correlation": -0.75,
"strength": "强负相关",
"insight": "每日卡路里摄入与减重进度呈强负相关,降低摄入加速进度"
},
{
"factor": "exercise_frequency",
"correlation": 0.68,
"strength": "强正相关",
"insight": "运动频率与减重进度呈强正相关,建议保持每周4次以上"
},
{
"factor": "sleep_duration",
"correlation": 0.45,
"strength": "中等正相关",
"insight": "睡眠时长影响减重,建议保证7-8小时睡眠"
}
],
"recommendations": [
"重点控制卡路里摄入,保持当前运动频率",
"优化睡眠时长,以提升减重效果"
]
}
生成包含ECharts图表的HTML交互式报告。
报告类型:
报告特点:
ECharts图表配置:
// 进度趋势折线图
{
type: 'line',
xAxis: { type: 'category', data: ['1月', '2月', '3月', ...] },
yAxis: { type: 'value', name: '完成%' },
series: [{
name: '目标进度',
type: 'line',
data: [0, 15, 35, 50, 70, 85, 100],
smooth: true,
markLine: {
data: [{ yAxis: 50, name: '50%里程碑' }]
}
}]
}
// 习惯热图
{
type: 'heatmap',
xAxis: { type: 'category', data: ['周一', '周二', ...] },
yAxis: { type: 'category', data: ['第1周', '第2周', ...] },
visualMap: {
min: 0, max: 1,
inRange: { color: ['#ebedf0', '#216e39'] }
},
series: [{
type: 'heatmap',
data: [[0, 0, 1], [1, 0, 1], [2, 0, 0], ...]
}]
}
// 目标达成率环形图
{
type: 'pie',
radius: ['50%', '70%'],
series: [{
type: 'pie',
radius: ['50%', '70%'],
data: [
{ value: 70, name: '已完成' },
{ value: 30, name: '未完成' }
],
label: { formatter: '{b}: {c}%' }
}]
}
输出:
✅ 辅助设定健康目标
✅ 追踪和分析目标进度
✅ 识别健康行为模式
✅ 提供一般性健康改善建议
✅ 生成可视化报告
❌ 不提供医疗诊断
❌ 不开具治疗处方
❌ 不替代专业医疗建议
❌ 不处理进食障碍或强迫行为
极端目标警告:
不健康行为迹象:
转介建议:
# 健康目标分析报告
## 目标概览
- 目标: 6个月内减重5公斤
- 开始日期: 2025-01-01
- 目标日期: 2025-06-30
- 当前日期: 2025-03-20
## SMART评估
- 具体性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 可衡量性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 可实现性: ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
- 相关性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 有时限: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
**总体评分: A (4.8/5)**
## 进度分析
- 当前进度: 70%
- 已完成: 3.5公斤 / 5.0公斤
- 时间进度: 27% (79天/180天)
- 进度评级: 🟢 优秀 (进度超前)
### 趋势分析
- 平均速度: 0.77公斤/月
- 预计完成: 2025-05-20 (提前40天)
- 进度趋势: 稳定上升
## 习惯追踪
### 早上拉伸习惯
- 当前连续: 21天 🔥
- 历史最长: 21天
- 完成率: 95.2%
- 习惯阶段: 巩固期
- 下一个里程碑: 30天 ⭐
## 动机评估
- 当前动机: 8/10
- 动机趋势: 稳定
- 动机状态: 良好
## 数据关联分析
### 强相关因素(影响度>60%)
1. 每日卡路里摄入 (负相关 -0.75)
2. 每周运动频次 (正相关 +0.68)
3. 睡眠时长 (正相关 +0.45)
### 建议
- 保持当前卡路里摄入水平
- 继续保持每周4次运动频率
- 优化睡眠时长至7-8小时
## 障碍识别
主要障碍: 社交活动饮食控制
解决方案:
- 社交活动前提前规划饮食
- 选择健康餐厅
- 适量控制份量
## 成就解锁
🔥 连续21天 - 早上拉伸习惯达成!
🎯 半程达成 - 减重目标完成50%!
## 下一步行动
1. 保持当前进度
2. 关注社交活动饮食控制
3. 继续养成早操习惯
4. 准备达成30天里程碑
data-example/health-goals-tracker.jsondata-example/health-goals-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.jsondata-example/nutrition-tracker.json, fitness-tracker.json 等(current_value / target_value) * 100(days_elapsed / total_days) * 100(completed_days / total_days) * 100def validate_smart_goal(goal):
scores = {
'specific': check_specificity(goal),
'measurable': check_measurability(goal),
'achievable': check_achievability(goal),
'relevant': check_relevance(goal),
'time_bound': check_time_bound(goal)
}
overall = sum(scores.values()) / len(scores)
grade = get_grade(overall)
return scores, overall, grade
使用此技能时,始终优先考虑用户的健康和安全!