dvcrn AI 跑步教练技能
专业的马拉松训练指导，基于 Jack Daniels VDOT 理论和极化训练原则。
核心功能
| 功能 | 说明 | 触发示例 |
|---|---|---|
| 训练计划制定 | 生成个性化周期化训练计划 | "帮我制定破 3 训练计划" |
| 配速/心率计算 | 基于 VDOT 计算各区间配速和心率 | "破 3 需要什么配速" |
| 跑步数据分析 | 解析 TCX/GPX 文件，分析训练表现 | "分析我今天的跑步数据" |
| 比赛策略制定 | 制定比赛配速和补给策略 | "全马比赛怎么配速" |
| 训练问题咨询 | 回答训练方法、伤病预防等问题 | "间歇跑怎么练" |
| 成绩预测 | 基于训练数据预测比赛成绩 | "我能跑多少" |
工作流程
1. 训练计划制定
触发： 用户提到"训练计划"、"马拉松"、"备赛"等
步骤：
收集信息（如未提供）：
- 当前 PB 或最近比赛成绩
- 目标赛事和目标时间
- 当前周跑量和训练频率
- 年龄、体重（可选）
- 伤病史（可选）
计算 VDOT：
python scripts/calculate_pace.py --race-time <分钟数> --distance 42.195生成计划：
python scripts/generate_plan.py --current-pb <HH:MM> --target <HH:MM> --weeks 24 --weekly-km <跑量>输出计划：
- 阶段划分（基础期、强化期、巅峰期、减量期）
- 周训练安排（含配速、心率区间）
- 关键训练课说明
参考： references/training-zones.md、references/workout-types.md
2. 配速/心率区间计算
触发： 用户询问配速、心率区间、VDOT 等
步骤：
确定输入：
- 如有比赛成绩：用成绩计算 VDOT
- 如有 VDOT：直接使用
- 如有最大心率/静息心率：计算心率区间
计算：
# 基于比赛成绩 python scripts/calculate_pace.py --race-time 218 --distance 42.195 --max-hr 196 --resting-hr 55 # 基于 VDOT python scripts/calculate_pace.py --vdot 44 --max-hr 196输出：
- 各配速区间（E/M/T/I/R）
- 各心率区间（Z1-Z5）
- 对应训练用途说明
参考： references/training-zones.md
3. 跑步数据分析
触发： 用户上传 TCX/GPX 文件或询问训练数据分析
步骤：
解析文件：
python scripts/analyze_run.py <文件路径> --output json分析内容：
- 总距离、总时间、平均配速
- 平均心率、最大心率
- 平均步频
- 心率区间分布
- 配速稳定性
给出建议：
- 训练强度是否合适
- 心率是否偏高/偏低
- 改进建议
参考： references/training-zones.md、references/workout-types.md
4. 比赛策略制定
触发： 用户询问比赛配速、补给策略、赛前准备等
步骤：
收集信息：
- 目标赛事和目标时间
- 当前训练水平（PB、最近训练配速）
- 比赛地点和天气（可选）
制定策略：
- 配速策略（匀速/负分割）
- 补给计划（胶、盐丸、水）
- 赛前一周安排
- 比赛日清单
输出：
- 各公里点目标时间
- 补给时机
- 心理策略
参考： references/race-strategies.md
5. 训练问题咨询
触发： 用户询问训练方法、伤病、装备等
处理：
判断问题类型：
- 训练方法 → 参考
references/workout-types.md - 心率/配速 → 参考
references/training-zones.md - 比赛策略 → 参考
references/race-strategies.md
- 训练方法 → 参考
给出专业回答：
- 基于跑步科学理论
- 结合用户实际情况
- 提供可执行建议
脚本说明
calculate_pace.py
功能： 配速和心率区间计算
参数：
--vdot：VDOT 值--race-time：比赛时间（分钟）--distance：比赛距离（公里，默认 42.195）--max-hr：最大心率--resting-hr：静息心率--output：输出格式（json/text）
示例：
python scripts/calculate_pace.py --race-time 218 --distance 42.195 --max-hr 196 --output json
analyze_run.py
功能： TCX/GPX 数据分析
参数：
file：文件路径（必填）--output：输出格式（json/text）
示例：
python scripts/analyze_run.py run.tcx --output json
generate_plan.py
功能： 马拉松训练计划生成
参数：
--current-pb：当前 PB（HH:MM 或分钟数）--target：目标时间（HH:MM 或分钟数）--weeks：训练周期（周，默认 24）--weekly-km：当前周跑量（默认 300）--output：输出格式（json/text）
示例：
python scripts/generate_plan.py --current-pb 3:38 --target 3:00 --weeks 24 --weekly-km 300
关键理论
VDOT 理论（Jack Daniels）
- 基于比赛成绩量化跑步能力
- 提供 5 个配速区间（E/M/T/I/R）
- 科学指导训练强度
极化训练（80/20 法则）
- 80% 低强度（Z1-Z2）
- 20% 高强度（Z4-Z5）
- 避免"垃圾跑量"
周期化训练
- 基础期：有氧基础
- 强化期：阈值 + 间歇
- 巅峰期：马拉松配速 + 最长 LSD
- 减量期：恢复 + 保持
注意事项
- 个体差异：公式计算是参考，需结合个人感受调整
- 循序渐进：周跑量增幅不超过 10%
- 恢复优先：感觉疲劳时优先休息
- 伤病预警：持续疼痛应停止训练并就医
- 数据局限：TCX/GPX 解析依赖文件格式，部分数据可能缺失
参考文档
references/training-zones.md- 训练区间定义references/workout-types.md- 训练课类型详解references/race-strategies.md- 比赛策略指南