Claude Code Plugins

Community-maintained marketplace

Feedback

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。

Install Skill

1Download skill
2Enable skills in Claude

Open claude.ai/settings/capabilities and find the "Skills" section

3Upload to Claude

Click "Upload skill" and select the downloaded ZIP file

Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

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

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。

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:

  • Specific(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
  • Measurable(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
  • Achievable(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
  • Relevant(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
  • Time-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:

{
  "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
    • 平均连续天数
  • 完成率统计

    • 总体完成率
    • 每周完成率
    • 每月完成率
    • 特定星期几完成率
  • 习惯强度评估

    • 习惯固化程度(1-10分)
    • 习惯稳定性评分
    • 自动化程度评估
  • 习惯模式识别

    • 最佳触发时间
    • 常见中断原因
    • 成功因素识别

习惯养成阶段:

  • 第1-7天 - 启动期(最容易放弃)
  • 第8-21天 - 形成期(逐渐稳定)
  • 第22-30天 - 巩固期(接近自动化)
  • 第31-66天 - 习惯期(基本养成)
  • 第67天+ - 自动化期(完全自动化)

输出:

  • 习惯热图(日历视图)
  • 连续天数统计
  • 完成率趋势图
  • 习惯强度评分
  • 习惯堆叠建议

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"
  ]
}

4. 动机评估与管理

评估和管理用户的动机水平。

评估内容:

  • 动机评分追踪

    • 当前动机水平(1-10分)
    • 动机变化趋势
    • 动机波动周期
  • 动机因素分析

    • 内在动机(健康、自我实现)
    • 外在动机(奖励、认可)
    • 社会支持(家人朋友鼓励)
  • 动机低谷识别

    • 动机下降信号
    • 常见低谷时间点
    • 风险时段预警

动机提升策略:

  • 第2-3周 - 动机下降,需要强调已完成进度
  • 第1-2个月 - 疲劳期,需要调整目标和奖励
  • 3个月后 - 倦怠期,需要新鲜感和挑战

输出:

  • 动机趋势图
  • 动机低谷预警
  • 个性化激励建议
  • 奖励机制建议

激励建议示例:

  • 当动机<5分:回顾初心,降低短期目标
  • 当动机5-7分:强调进步,设置小奖励
  • 当动机>7分:设定挑战,追求卓越

5. 成就系统管理

管理基础成就系统的解锁和进度。

成就类型:

  • 目标相关成就

    • 🏆 首次目标 - 完成第一个健康目标
    • 🎯 半程达成 - 任意目标完成50%
    • 🎉 目标达成 - 完成一个健康目标
    • ⚡ 提前完成 - 提前完成目标
    • 📈 超额完成 - 超额完成目标
  • 习惯相关成就

    • 🔥 连续7天 - 任意习惯连续7天打卡
    • 💪 连续21天 - 任意习惯连续21天打卡
    • ⭐ 连续30天 - 任意习惯连续30天打卡
    • 🌟 连续66天 - 任意习惯连续66天打卡(完全养成)
  • 综合成就

    • 🏅 多目标并行 - 同时完成3个目标
    • 💎 完美坚持 - 30天习惯完成率100%
    • 🚀 快速进步 - 单周进步最大
    • 👑 长期坚持 - 持续追踪180天

成就追踪:

  • 已解锁成就列表
  • 未解锁成就进度
  • 成就解锁时间
  • 成就相关建议

输出:

  • 成就徽章展示
  • 成就完成进度
  • 下一个可解锁成就
  • 成就达成建议

6. 障碍识别与建议

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

    • 忙碌、时间不足
    • 建议:缩短单次时长,增加频率;利用碎片时间
  • 动机障碍

    • 缺乏动力、拖延
    • 建议:设置提醒;寻找伙伴;调整目标
  • 环境障碍

    • 缺乏支持、诱惑过多
    • 建议:改变环境;寻找替代方案;建立支持系统
  • 能力障碍

    • 目标太难、缺乏知识
    • 建议:降低难度;学习知识;寻求专业帮助
  • 身体障碍

    • 疲劳、不适、受伤
    • 建议:休息恢复;调整计划;咨询医生

输出:

  • 主要障碍识别
  • 障碍频率统计
  • 个性化解决方案
  • 预防性建议

7. 数据关联分析

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

    • 营养摄入(卡路里、宏量营养素)
    • 运动消耗(频率、强度、时长)
    • 睡眠质量(时长、深度)
    • 体重变化趋势
  • 运动目标关联

    • 睡眠质量(恢复情况)
    • 营养摄入(蛋白质、碳水)
    • 身体指标(体重、体脂率)
  • 饮食目标关联

    • 营养素摄入(维生素、矿物质)
    • 身体指标(血压、血糖)
    • 运动表现
  • 睡眠目标关联

    • 运动时间(晚间运动影响)
    • 饮食时间(晚餐时间、咖啡因)
    • 屏幕时间(蓝光影响)

分析方法:

  • 相关性分析(Pearson相关系数)
  • 回归分析(预测模型)
  • 趋势匹配(趋势同步性)
  • 因果推断(潜在因果关系)

输出:

  • 关联强度(强/中/弱)
  • 正/负相关关系
  • 因果关系推断
  • 优化建议

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"
  ]
}

8. 可视化报告生成

生成包含ECharts图表的HTML交互式报告。

报告类型:

A. 进度趋势报告

  • 折线图展示目标进度随时间变化
  • 里程碑标注
  • 预测完成时间区间
  • 进度速度分析

B. 习惯热图报告

  • 日历热图展示习惯完成情况
  • 颜色深浅表示完成频率
  • 连续天数标注
  • 完成率统计

C. 多目标对比报告

  • 环形图展示多个目标完成率
  • 优先级排序
  • 资源分配建议
  • 进度同步性分析

D. 动机趋势报告

  • 折线图展示动机变化
  • 动机与进度相关性
  • 动机低谷预警
  • 激励建议

E. 综合报告

  • 包含以上所有图表
  • 整体健康状况评估
  • 综合改进建议
  • 下阶段目标建议

报告特点:

  • 响应式设计,支持移动端
  • 深色/浅色主题切换
  • 交互式图表(缩放、筛选)
  • 数据表格展示
  • 导出PDF功能
  • 完全本地化,无需联网

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:

  • HTML文件(包含完整的CSS、JS、ECharts)
  • 图表交互功能
  • 数据表格
  • 分析文本
  • 建议列表

医学安全边界

能力范围声明

  • ✅ 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

危险信号识别

极端目标警告:

  • 减重目标>每周1公斤
  • 增重目标>每周0.5公斤
  • 极端卡路里限制(<1200卡/天)
  • 过度运动(>2小时/天,7天/周)

不健康行为迹象:

  • 完成率<30%持续3周
  • 动机评分<3分持续2周
  • 身体不适报告
  • 强迫性行为模式

转介建议:

  • 出现危险信号时,建议咨询医生
  • 有慢性疾病时,建议咨询相关专科
  • 设定饮食目标时,建议咨询营养师
  • 设定运动目标时,建议咨询健身教练

输出格式

目标分析报告

# 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

技术实现要点

数据读取

  • 读取主数据文件: data-example/health-goals-tracker.json
  • 读取日志文件: data-example/health-goals-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json
  • 关联数据: data-example/nutrition-tracker.json, fitness-tracker.json

数据处理

  • 计算完成百分比: (current_value / target_value) * 100
  • 计算时间进度: (days_elapsed / total_days) * 100
  • 计算连续天数: 遍历日志,统计连续完成天数
  • 计算完成率: (completed_days / total_days) * 100
  • 计算习惯强度: 基于完成率和连续天数的复合评分

SMART验证算法

def 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

HTML报告生成

  • 使用ECharts 5.x CDN
  • 响应式CSS布局
  • JavaScript处理图表交互
  • 支持深色/浅色主题切换
  • 数据从JSON文件动态加载

使用此技能时,始终优先考虑用户的健康和安全!