Guizang Sports Skill
Claude Code / Codex skill for FIT & KML sports analysis — cycling, running, hiking, sensor and grade insights, local 3D route reports, PNG & H.264 MP4 exports. 运动轨迹分析与 3D 路线故事
Install
npx skills add https://github.com/op7418/guizang-sports-skill --skill fit-ride-studioInstall command taken from the project's README or registry entry. Always review code before running it.
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Read full README on GitHub →Guizang Sports Skill · FIT/KML 运动分析与 3D 路线故事
一个面向 Claude Code、Codex 等本地 Agent 环境的运动轨迹 Skill。把一个或多个 .fit / .kml 文件交给 Agent,它会分析骑行、跑步或徒步数据,生成有依据的结论与建议,并自动打开本地可视化报告页。需要分享时,还能继续制作带 3D 路线、数据卡片和沿途照片的 PNG / H.264 MP4。
Ride Relief 是这个 Skill 自带的本地报告网页,不需要另装软件。 它只监听本机地址,轨迹和分析通过系统临时目录交给页面,不会复制进仓库。
30 秒开始
npx skills add https://github.com/op7418/guizang-sports-skill --skill fit-ride-studio
安装后直接对 Agent 说:
帮我分析一次运动。
如果还没有收到轨迹文件,Agent 会请你把文件拖进对话,或直接告诉它本地路径(例如 ~/Downloads/ride.fit)。收到后会自动检查运行依赖、完成分析并打开报告页,不需要你手动安装网页依赖或启动服务。
没有现成文件也可以立即体验:
用示例数据演示一遍。
仓库内的 samples/demo.kml 是完全合成的闭环骑行,不包含真实运动者或住址数据;坐标仅供界面演示,不代表实际可骑行路线。
也可以把需求和文件一起发过去:
分析这份 FIT,重点看看踏频、爬坡和数据质量。
把这几次骑行做一个综合分析,找出最长、爬升最多和传感器最完整的一次。
这是两步路导出的徒步 KML,分析路线强度和主要爬坡。
把最长的那次做成一个 9:16 的 3D 路线演示视频。
用这些沿途照片做路线故事,每张停留 2.5 秒。
使用流程
- 索要轨迹:请求里没有文件时,Agent 会请你把一个或多个 FIT / KML 拖进对话,或提供本地路径,不会让你先配置项目。
- 自动分析:收到文件后,Agent 会用锁定版本准备缺失依赖,解析轨迹并给出单次报告或多活动综合报告。
- 打开报告页:分析完成后,Agent 会生成临时链接并打开 Ride Relief;链接会自动加载轨迹,不依赖浏览器操作文件选择框。
- 按需导出:只有你提出图片、动画或视频需求时,Agent 才进入导出创作器,配置比例、背景、照片、图层和水印。
本地浏览器不可用时,Agent 会降级交付文字报告和分析 JSON;云端环境里的 127.0.0.1 通常无法从你的电脑访问,因此不会假装已经打开页面。
如何取得 FIT / KML
不同 App 的菜单会随版本调整,优先选择保留原始传感器数据的 FIT;只有路线几何时再用 KML。
| 来源 | 常见取得方式 |
|---|---|
| Garmin Connect | 在网页版打开活动,点右上角齿轮并选择 Export Original / 导出原始文件;多数设备会得到 FIT。见 Garmin 官方说明 |
| 行者码表 | 用 USB 连接电脑,打开设备中的 activities 文件夹并取出 FIT。见 行者帮助中心 |
| 两步路 | 在轨迹详情使用“下载轨迹 / 本地下载”,选择 KML;下载自己的轨迹时注意可见范围与隐私设置 |
| Keep | 如果当前活动页没有 FIT/KML 导出入口,从记录活动的手表、码表或关联平台导出原始文件;分享图片不能代替轨迹文件 |
能做什么
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 单次活动分析 | 距离、时间、速度或配速、爬升、海拔、暂停、热量与路线特征 |
| 多活动综合分析 | 总量、日期范围、逐次对比、最长活动、最大爬升、同类运动趋势与异常 |
| 专业传感器分析 | 踏频、步频、心率、功率、温度、坡度分布和字段覆盖率;未记录的数据不会伪装成 0 |
| 爬坡识别 | 距离加权坡度分布、平滑 P99 代表坡度和最多三段连续爬坡 |
| 地点信息增强 | 先确认公开地名,再查询路线背景、补给、交通、天气与安全信息;不使用精确轨迹公开搜索 |
| 本地可视化报告 | 展示核心指标、坡度、主要爬坡、深度分析、行动建议和 3D 路线 |
| 图片与视频导出 | 1080 级 PNG;H.264 MP4、30 FPS、12 Mbps;支持多种社交媒体比例 |
| 沿途照片故事 | 照片可按 GPS / 拍摄时间匹配路线,也可手动定位、排序和选择封面 |
数据解释原则
- 缺失值和数值 0 严格分开;没有心率带时显示“未记录”,不会显示“0 bpm”。
- 综合平均速度使用总距离除以总移动时间,不直接平均每次活动的平均值。
- 不同运动类型分组比较,不用骑行速度和徒步配速得出统一“进步”结论。
- KML 没有时间戳时,不推测时长、速度、配速、停留或照片时间匹配。
- 不凭轨迹虚构 FTP、心率区间、VO₂max、训练负荷、恢复状态或医疗结论。
- 原始最大坡度保留为设备记录;路线难度优先参考平滑代表坡度和连续爬坡。
导出规格
| 比例 | 输出尺寸 | 推荐用途 |
|---|---|---|
| 9:16 | 1080 × 1920 | 小红书、Reels、短视频竖屏 |
| 3:4 | 1080 × 1440 | 小红书图文封面、运动卡片 |
| 1:1 | 1080 × 1080 | 社交平台方形分享 |
| 16:9 | 1920 × 1080 | 横屏视频、桌面展示 |
视频输出为 H.264 MP4、30 FPS、12 Mbps。单背景默认约 10 秒完成一圈地图旋转;多照片故事默认每张停留 2.5 秒,总时长按照片数量计算。
平台支持
| 平台 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| Claude Code | 支持 | 可读取本地轨迹、执行分析并打开报告页 |
| Codex | 支持 | 适合完整分析、浏览器操作和导出流程 |
| Cursor / 其他本地 Agent | 可用 | 需要具备文件读写、Shell 和本地浏览器能力 |
| 普通 Chatbot | 不推荐 | 无法稳定读取轨迹、运行解析器或打开本地报告 |
运行分析器需要 Node.js ^20.19.0 或 >=22.12.0。Skill 会给出明确的版本或依赖状态,不会把安装失败误报为分析成功。
隐私
- FIT、KML、照片和视频默认只在本机与本地浏览器中处理。
- 对外分享闭环路线前,建议隐藏起终点前后 300–500 米。
- 地点增强使用用户确认的公开地名,不把精确 GPS 轨迹上传到搜索服务。
- 文件名可能出现在报告和导出水印中;如包含隐私信息,导出前请修改水印。
- 报告页使用随机会话 ID 从系统临时目录读取轨迹;链接在 24 小时后失效,过期副本会在下次准备报告时清理,不随仓库更新保存。
常见问题
需要自己安装网页依赖吗?
不需要。Skill 会在首次分析时检查关键模块;缺失时由 Agent 根据 package-lock.json 自动执行 npm ci。只有 Node 版本、权限、只读目录或网络失败时才会请你介入。
一次可以分析多个文件吗?
可以。Agent 会自动进入综合分析,识别疑似重复活动,分别报告损坏或跳过的文件,并只在同类运动之间比较速度、配速和踏频。
分析后一定会导出视频吗?
不会。分析后默认只打开本地报告页;只有你明确要求图片、动画或视频时才开始导出。
本地报告会一直在后台运行吗?
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