腰椎保护训练计划（30分钟/天 × 3天/周）
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatALL 热身模块（5分钟）
- 猫牛式 10次呼吸
- 骨盆倾斜 15次
- 靠墙站立伸展 2分钟（文心一言特别推荐）
核心训练（20分钟）
- 死虫式 3组×12次/侧（GPT-4o强调控制呼吸）
- 改良超人式 3组×10次（Gemini建议的手臂前平举变式）
- 侧平板支撑 3组×30秒/侧
- 桥式 3组×15次（ChatGLM4建议抬起时停顿2秒）
放松模块（5分钟）
- 婴儿式 1分钟
- 下犬式 1分钟
- 坐姿扭转 30秒/侧
## 高级技巧：打造你的AI健身专家团
### 1. 模型组合策略
**黄金三角配置**：
- **计划生成**：GPT-4o + Claude 3 Opus（超长上下文支持）
- **动作矫正**：Gemini 1.5 Flash + 讯飞星火（多模态理解）
- **营养规划**：ERNIE Bot + Llama 3（中文饮食数据库）
### 2. 数据追踪与迭代
```javascript
// 训练日志模板（可保存为JSON导入ChatALL）
{
"date": "2025-09-11",
"workout": "上肢推",
"exercises": [
{"name": "俯卧撑", "sets": 3, "reps": [12, 10, 8], "rpe": 8},
{"name": "哑铃肩推", "sets": 3, "reps": [10, 10, 8], "weight": 12.5}
],
"feedback": "右侧肩部有轻微刺痛（动作3）"
}
将此日志导入后，ChatALL会自动发送给所有AI，生成调整建议：
- Claude 3 Opus分析RPE数据，建议将第三组哑铃肩推重量降至10kg
- Kimi对比历史数据，发现"右侧刺痛"已出现2次，建议增加肩部外旋热身
3. 本地知识库构建
将你的体检报告、过往受伤史、偏好运动类型整理为PDF，通过ChatALL的文件导入功能，让所有AI获得专属你的完整健康档案。例如上传骨密度检测报告后，所有训练建议都会自动避开高冲击动作。
隐私与安全：你的数据只属于你
ChatALL采用本地优先架构：所有训练日志、身体数据、AI对话历史均存储在以下路径，不会上传至云端：
- Windows:
C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\chatall\ - macOS:
/Users/<用户名>/Library/Application Support/chatall/ - Linux:
/home/<用户名>/.config/chatall/
未来展望：AI健身教练的进化方向
即将实现的功能
- 动作视频分析：上传训练视频，多AI同步评估动作角度误差
- 心率数据整合：接入Apple Watch心率数据，动态调整训练强度
- 3D训练计划可视化：通过Mermaid生成训练周期甘特图
终极形态：个性化AI健身生态
graph TD
A[用户身体数据] -->|实时同步| B(ChatALL核心引擎)
C[训练日志] -->|本地存储| B
D[医疗报告] -->|加密导入| B
B -->|并行处理| E[GPT-4o: 周期规划]
B -->|并行处理| F[Gemini: 动作分析]
B -->|并行处理| G[ERNIE: 营养建议]
E --> H{综合训练方案}
F --> H
G --> H
H --> I[同步至Apple Health/华为运动健康]创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
