workout-tracker
一个专为Clawdbot设计的AI原生健身追踪技能，支持自然语言记录与分析。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：workout-tracker。 它的用途是：一个专为Clawdbot设计的AI原生健身追踪技能，支持自然语言记录与分析。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/workout-tracker/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“记录一下，我今天练了腿，深蹲120公斤做了3组8次，腿举做了4组12次。”，它会自动解析动作、重量、组数和次数，并存入数据库。之后你可以说：“展示我这个月的深蹲进步情况。”，它会调用脚本生成一张清晰的深蹲重量与次数趋势图并发送给你。
介绍
这个Skill解决了健身爱好者手动记录训练数据繁琐、难以追踪长期趋势的问题。它通过自然语言交互，让你像和朋友聊天一样轻松记录每一次训练，并自动生成可视化的历史报告。
使用时，你只需对Clawdbot说出你的训练内容，例如“我做了5组100磅的卧推”，它便会自动解析并存储到本地数据库。你还可以随时查询特定动作的历史记录，它会生成一张美观的手机竖屏图表，方便在Discord或WhatsApp等社交平台上分享。
它非常适合有规律健身习惯、希望量化进步的个人用户，特别是那些追求效率、不喜欢在训练中频繁操作手机或纸笔记录的人。对于健身教练或内容创作者，它也是生成客户进度报告或个人内容素材的便捷工具。
使用前请确保已安装uv包管理器。所有数据均存储在本地，确保了隐私性，但也意味着更换设备时需要手动迁移数据库文件。
核心特点
核心区别在于深度集成LLM实现真正的自然语言健身记录，无需记忆固定命令格式；同时，其“智能休息计时”功能能根据用户历史习惯为不同动作推荐休息时间，这是多数同类工具不具备的个性化特性。
注意事项
不适合需要复杂社交功能、多用户协同训练或实时在线数据同步的场景。
常见问题
数据存储在哪里？安全吗？
所有数据都加密存储在您本地的SQLite数据库文件中，完全私有，不上传云端。
支持识别哪些健身动作？
支持主流力量训练动作，并能通过照片识别健身器材来建议动作，覆盖胸、背、腿等主要肌群。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/workout-tracker/raw/index.md 读取 workout-tracker 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/workout-tracker/raw/index.md（查看排版版本）