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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。

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# 健康目标分析器技能 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。 ## When to Use - 你需要评估健康目标是否符合 SMART 原则,并识别目标设定中的薄弱点。 - 你想跟踪目标进度,并结合营养、运动、睡眠等健康数据做关联分析。 - 你需要面向个人健康管理的目标优化建议、风险提示和阶段性调整方案。 ## 功能 ### 1. SMART目标验证 验证设定的新目标是否符合SMART原则。 **验证维度**: - **S**pecific(具体性) - 目标是否明确具体 - 是否有清晰的定义 - 是否避免模糊表述 - **M**easurable(可衡量性) - 是否有可量化的指标 - 是否有明确的衡量标准 - 是否可以追踪进度 - **A**chievable(可实现性) - 目标是否现实可行 - 是否考虑了当前状况 - 是否在合理时间范围内 - 减重目标:建议每周0.5-1公斤 - 运动目标:建议每周3-5次,每次30-60分钟 - **R**elevant(相关性) - 目标是否与健康相关 - 是否符合用户整体健康计划 - 是否与现有目标协调 - **T**ime-bound(有时限) - 是否有明确的截止日期 - 时间框架是否合理 - 是否有阶段性里程碑 **输出**: - SMART评分(每个维度1-5分) - 总体评分和等级(S级/A级/B级/C级) - 改进建议 - 目标优化方案 **示例评估**: ```json { "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" ] } ``` --- ### 2. 目标进度追踪 追踪和分析目标的完成进度。 **追踪内容**: - **当前进度** - 完成百分比 - 当前数值vs目标数值 - 剩余差距 - **时间进度** - 已用时间占比 - 剩余时间 - 进度超前/落后判断 - **速度分析** - 平均进度速度(每周/每月) - 预计完成时间 - 是否需要调整计划 - **趋势识别** - 进度趋势(加速/稳定/减速) - 周期性模式 - 异常波动检测 **输出**: - 进度可视化(进度条、百分比) - 完成概率预测 - 时间预估(乐观/中性/悲观) - 调整建议 **进度评级**: - 🟢 **优秀** - 进度超前,预计提前完成 - 🟡 **正常** - 进度符合预期 - 🟠 **落后** - 进度略慢,需要加快 - 🔴 **严重落后** - 进度严重滞后,建议调整目标 --- ### 3. 习惯养成分析 分析习惯的养成情况和连续性。 **分析内容**: - **连续天数追踪** - 当前连续天数 - 历史最长连续天数 - ...

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Author
sickn33
Repository
sickn33/antigravity-awesome-skills
Created
4 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
MIT

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