{"id":"2f781793-bb27-406e-8f0a-dc2567d9399b","shortId":"2kH7ed","kind":"skill","title":"goal-analyzer","tagline":"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。","description":"# 健康目标分析器技能\n\n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。\n\n## When to Use\n- 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。\n- 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。\n- 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。\n\n## 功能\n\n### 1. SMART目标验证\n\n验证设定的新目标是否符合SMART原则。\n\n**验证维度**:\n- **S**pecific(具体性)\n  - 目标是否明确具体\n  - 是否有清晰的定义\n  - 是否避免模糊表述\n\n- **M**easurable(可衡量性)\n  - 是否有可量化的指标\n  - 是否有明确的衡量标准\n  - 是否可以追踪进度\n\n- **A**chievable(可实现性)\n  - 目标是否现实可行\n  - 是否考虑了当前状况\n  - 是否在合理时间范围内\n  - 减重目标:建议每周0.5-1公斤\n  - 运动目标:建议每周3-5次,每次30-60分钟\n\n- **R**elevant(相关性)\n  - 目标是否与健康相关\n  - 是否符合用户整体健康计划\n  - 是否与现有目标协调\n\n- **T**ime-bound(有时限)\n  - 是否有明确的截止日期\n  - 时间框架是否合理\n  - 是否有阶段性里程碑\n\n**输出**:\n- SMART评分(每个维度1-5分)\n- 总体评分和等级(S级/A级/B级/C级)\n- 改进建议\n- 目标优化方案\n\n**示例评估**:\n```json\n{\n  \"goal\": \"6个月内减重5公斤\",\n  \"smart_scores\": {\n    \"specific\": 5,\n    \"measurable\": 5,\n    \"achievable\": 4,\n    \"relevant\": 5,\n    \"time_bound\": 5\n  },\n  \"overall_score\": 4.8,\n  \"grade\": \"A\",\n  \"assessment\": \"优秀的SMART目标\",\n  \"suggestions\": [\n    \"建议设定阶段性里程碑(每2个月减重1.5-2公斤)\",\n    \"建议配合运动计划和饮食调整\"\n  ]\n}\n```\n\n---\n\n### 2. 目标进度追踪\n\n追踪和分析目标的完成进度。\n\n**追踪内容**:\n- **当前进度**\n  - 完成百分比\n  - 当前数值vs目标数值\n  - 剩余差距\n\n- **时间进度**\n  - 已用时间占比\n  - 剩余时间\n  - 进度超前/落后判断\n\n- **速度分析**\n  - 平均进度速度(每周/每月)\n  - 预计完成时间\n  - 是否需要调整计划\n\n- **趋势识别**\n  - 进度趋势(加速/稳定/减速)\n  - 周期性模式\n  - 异常波动检测\n\n**输出**:\n- 进度可视化(进度条、百分比)\n- 完成概率预测\n- 时间预估(乐观/中性/悲观)\n- 调整建议\n\n**进度评级**:\n- 🟢 **优秀** - 进度超前,预计提前完成\n- 🟡 **正常** - 进度符合预期\n- 🟠 **落后** - 进度略慢,需要加快\n- 🔴 **严重落后** - 进度严重滞后,建议调整目标\n\n---\n\n### 3. 习惯养成分析\n\n分析习惯的养成情况和连续性。\n\n**分析内容**:\n- **连续天数追踪**\n  - 当前连续天数\n  - 历史最长连续天数\n  - 平均连续天数\n\n- **完成率统计**\n  - 总体完成率\n  - 每周完成率\n  - 每月完成率\n  - 特定星期几完成率\n\n- **习惯强度评估**\n  - 习惯固化程度(1-10分)\n  - 习惯稳定性评分\n  - 自动化程度评估\n\n- **习惯模式识别**\n  - 最佳触发时间\n  - 常见中断原因\n  - 成功因素识别\n\n**习惯养成阶段**:\n- **第1-7天** - 启动期(最容易放弃)\n- **第8-21天** - 形成期(逐渐稳定)\n- **第22-30天** - 巩固期(接近自动化)\n- **第31-66天** - 习惯期(基本养成)\n- **第67天+** - 自动化期(完全自动化)\n\n**输出**:\n- 习惯热图(日历视图)\n- 连续天数统计\n- 完成率趋势图\n- 习惯强度评分\n- 习惯堆叠建议\n\n**示例分析**:\n```json\n{\n  \"habit\": \"morning-stretch\",\n  \"current_streak\": 21,\n  \"longest_streak\": 21,\n  \"completion_rate\": 95.2,\n  \"strength_score\": 7.5,\n  \"stage\": \"巩固期\",\n  \"assessment\": \"习惯即将形成,继续保持!\",\n  \"next_milestone\": 30,\n  \"suggestions\": [\n    \"继续保持,即将达到30天里程碑\",\n    \"可以尝试添加新的相关习惯\"\n  ]\n}\n```\n\n---\n\n### 4. 动机评估与管理\n\n评估和管理用户的动机水平。\n\n**评估内容**:\n- **动机评分追踪**\n  - 当前动机水平(1-10分)\n  - 动机变化趋势\n  - 动机波动周期\n\n- **动机因素分析**\n  - 内在动机(健康、自我实现)\n  - 外在动机(奖励、认可)\n  - 社会支持(家人朋友鼓励)\n\n- **动机低谷识别**\n  - 动机下降信号\n  - 常见低谷时间点\n  - 风险时段预警\n\n**动机提升策略**:\n- **第2-3周** - 动机下降,需要强调已完成进度\n- **第1-2个月** - 疲劳期,需要调整目标和奖励\n- **3个月后** - 倦怠期,需要新鲜感和挑战\n\n**输出**:\n- 动机趋势图\n- 动机低谷预警\n- 个性化激励建议\n- 奖励机制建议\n\n**激励建议示例**:\n- 当动机<5分:回顾初心,降低短期目标\n- 当动机5-7分:强调进步,设置小奖励\n- 当动机>7分:设定挑战,追求卓越\n\n---\n\n### 5. 成就系统管理\n\n管理基础成就系统的解锁和进度。\n\n**成就类型**:\n- **目标相关成就**\n  - 🏆 首次目标 - 完成第一个健康目标\n  - 🎯 半程达成 - 任意目标完成50%\n  - 🎉 目标达成 - 完成一个健康目标\n  - ⚡ 提前完成 - 提前完成目标\n  - 📈 超额完成 - 超额完成目标\n\n- **习惯相关成就**\n  - 🔥 连续7天 - 任意习惯连续7天打卡\n  - 💪 连续21天 - 任意习惯连续21天打卡\n  - ⭐ 连续30天 - 任意习惯连续30天打卡\n  - 🌟 连续66天 - 任意习惯连续66天打卡(完全养成)\n\n- **综合成就**\n  - 🏅 多目标并行 - 同时完成3个目标\n  - 💎 完美坚持 - 30天习惯完成率100%\n  - 🚀 快速进步 - 单周进步最大\n  - 👑 长期坚持 - 持续追踪180天\n\n**成就追踪**:\n- 已解锁成就列表\n- 未解锁成就进度\n- 成就解锁时间\n- 成就相关建议\n\n**输出**:\n- 成就徽章展示\n- 成就完成进度\n- 下一个可解锁成就\n- 成就达成建议\n\n---\n\n### 6. 障碍识别与建议\n\n识别阻碍目标达成的因素,提供解决方案。\n\n**障碍类型**:\n- **时间障碍**\n  - 忙碌、时间不足\n  - 建议:缩短单次时长,增加频率;利用碎片时间\n\n- **动机障碍**\n  - 缺乏动力、拖延\n  - 建议:设置提醒;寻找伙伴;调整目标\n\n- **环境障碍**\n  - 缺乏支持、诱惑过多\n  - 建议:改变环境;寻找替代方案;建立支持系统\n\n- **能力障碍**\n  - 目标太难、缺乏知识\n  - 建议:降低难度;学习知识;寻求专业帮助\n\n- **身体障碍**\n  - 疲劳、不适、受伤\n  - 建议:休息恢复;调整计划;咨询医生\n\n**输出**:\n- 主要障碍识别\n- 障碍频率统计\n- 个性化解决方案\n- 预防性建议\n\n---\n\n### 7. 数据关联分析\n\n将健康目标与其他健康数据进行关联分析。\n\n**关联维度**:\n- **减重目标关联**\n  - 营养摄入(卡路里、宏量营养素)\n  - 运动消耗(频率、强度、时长)\n  - 睡眠质量(时长、深度)\n  - 体重变化趋势\n\n- **运动目标关联**\n  - 睡眠质量(恢复情况)\n  - 营养摄入(蛋白质、碳水)\n  - 身体指标(体重、体脂率)\n\n- **饮食目标关联**\n  - 营养素摄入(维生素、矿物质)\n  - 身体指标(血压、血糖)\n  - 运动表现\n\n- **睡眠目标关联**\n  - 运动时间(晚间运动影响)\n  - 饮食时间(晚餐时间、咖啡因)\n  - 屏幕时间(蓝光影响)\n\n**分析方法**:\n- 相关性分析(Pearson相关系数)\n- 回归分析(预测模型)\n- 趋势匹配(趋势同步性)\n- 因果推断(潜在因果关系)\n\n**输出**:\n- 关联强度(强/中/弱)\n- 正/负相关关系\n- 因果关系推断\n- 优化建议\n\n**示例关联**:\n```json\n{\n  \"goal\": \"weight-loss\",\n  \"correlations\": [\n    {\n      \"factor\": \"daily_calories\",\n      \"correlation\": -0.75,\n      \"strength\": \"强负相关\",\n      \"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\"\n    },\n    {\n      \"factor\": \"exercise_frequency\",\n      \"correlation\": 0.68,\n      \"strength\": \"强正相关\",\n      \"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\"\n    },\n    {\n      \"factor\": \"sleep_duration\",\n      \"correlation\": 0.45,\n      \"strength\": \"中等正相关\",\n      \"insight\": \"睡眠时长影响减重,建议保证7-8小时睡眠\"\n    }\n  ],\n  \"recommendations\": [\n    \"重点控制卡路里摄入,保持当前运动频率\",\n    \"优化睡眠时长,以提升减重效果\"\n  ]\n}\n```\n\n---\n\n### 8. 可视化报告生成\n\n生成包含ECharts图表的HTML交互式报告。\n\n**报告类型**:\n\n#### A. 进度趋势报告\n- 折线图展示目标进度随时间变化\n- 里程碑标注\n- 预测完成时间区间\n- 进度速度分析\n\n#### B. 习惯热图报告\n- 日历热图展示习惯完成情况\n- 颜色深浅表示完成频率\n- 连续天数标注\n- 完成率统计\n\n#### C. 多目标对比报告\n- 环形图展示多个目标完成率\n- 优先级排序\n- 资源分配建议\n- 进度同步性分析\n\n#### D. 动机趋势报告\n- 折线图展示动机变化\n- 动机与进度相关性\n- 动机低谷预警\n- 激励建议\n\n#### E. 综合报告\n- 包含以上所有图表\n- 整体健康状况评估\n- 综合改进建议\n- 下阶段目标建议\n\n**报告特点**:\n- 响应式设计,支持移动端\n- 深色/浅色主题切换\n- 交互式图表(缩放、筛选)\n- 数据表格展示\n- 导出PDF功能\n- 完全本地化,无需联网\n\n**ECharts图表配置**:\n```javascript\n// 进度趋势折线图\n{\n  type: 'line',\n  xAxis: { type: 'category', data: ['1月', '2月', '3月', ...] },\n  yAxis: { type: 'value', name: '完成%' },\n  series: [{\n    name: '目标进度',\n    type: 'line',\n    data: [0, 15, 35, 50, 70, 85, 100],\n    smooth: true,\n    markLine: {\n      data: [{ yAxis: 50, name: '50%里程碑' }]\n    }\n  }]\n}\n\n// 习惯热图\n{\n  type: 'heatmap',\n  xAxis: { type: 'category', data: ['周一', '周二', ...] },\n  yAxis: { type: 'category', data: ['第1周', '第2周', ...] },\n  visualMap: {\n    min: 0, max: 1,\n    inRange: { color: ['#ebedf0', '#216e39'] }\n  },\n  series: [{\n    type: 'heatmap',\n    data: [[0, 0, 1], [1, 0, 1], [2, 0, 0], ...]\n  }]\n}\n\n// 目标达成率环形图\n{\n  type: 'pie',\n  radius: ['50%', '70%'],\n  series: [{\n    type: 'pie',\n    radius: ['50%', '70%'],\n    data: [\n      { value: 70, name: '已完成' },\n      { value: 30, name: '未完成' }\n    ],\n    label: { formatter: '{b}: {c}%' }\n  }]\n}\n```\n\n**输出**:\n- HTML文件(包含完整的CSS、JS、ECharts)\n- 图表交互功能\n- 数据表格\n- 分析文本\n- 建议列表\n\n---\n\n## 医学安全边界\n\n### 能力范围声明\n- ✅ 辅助设定健康目标\n- ✅ 追踪和分析目标进度\n- ✅ 识别健康行为模式\n- ✅ 提供一般性健康改善建议\n- ✅ 生成可视化报告\n\n- ❌ 不提供医疗诊断\n- ❌ 不开具治疗处方\n- ❌ 不替代专业医疗建议\n- ❌ 不处理进食障碍或强迫行为\n\n### 危险信号识别\n**极端目标警告**:\n- 减重目标>每周1公斤\n- 增重目标>每周0.5公斤\n- 极端卡路里限制(<1200卡/天)\n- 过度运动(>2小时/天,7天/周)\n\n**不健康行为迹象**:\n- 完成率<30%持续3周\n- 动机评分<3分持续2周\n- 身体不适报告\n- 强迫性行为模式\n\n**转介建议**:\n- 出现危险信号时,建议咨询医生\n- 有慢性疾病时,建议咨询相关专科\n- 设定饮食目标时,建议咨询营养师\n- 设定运动目标时,建议咨询健身教练\n\n---\n\n## 输出格式\n\n### 目标分析报告\n```markdown\n# 健康目标分析报告\n\n## 目标概览\n- 目标: 6个月内减重5公斤\n- 开始日期: 2025-01-01\n- 目标日期: 2025-06-30\n- 当前日期: 2025-03-20\n\n## SMART评估\n- 具体性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)\n- 可衡量性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)\n- 可实现性: ⭐⭐⭐⭐ (4/5)\n- 相关性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)\n- 有时限: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)\n\n**总体评分: A (4.8/5)**\n\n## 进度分析\n- 当前进度: 70%\n- 已完成: 3.5公斤 / 5.0公斤\n- 时间进度: 27% (79天/180天)\n- 进度评级: 🟢 优秀 (进度超前)\n\n### 趋势分析\n- 平均速度: 0.77公斤/月\n- 预计完成: 2025-05-20 (提前40天)\n- 进度趋势: 稳定上升\n\n## 习惯追踪\n### 早上拉伸习惯\n- 当前连续: 21天 🔥\n- 历史最长: 21天\n- 完成率: 95.2%\n- 习惯阶段: 巩固期\n- 下一个里程碑: 30天 ⭐\n\n## 动机评估\n- 当前动机: 8/10\n- 动机趋势: 稳定\n- 动机状态: 良好\n\n## 数据关联分析\n### 强相关因素(影响度>60%)\n1. 每日卡路里摄入 (负相关 -0.75)\n2. 每周运动频次 (正相关 +0.68)\n3. 睡眠时长 (正相关 +0.45)\n\n### 建议\n- 保持当前卡路里摄入水平\n- 继续保持每周4次运动频率\n- 优化睡眠时长至7-8小时\n\n## 障碍识别\n主要障碍: 社交活动饮食控制\n\n解决方案:\n- 社交活动前提前规划饮食\n- 选择健康餐厅\n- 适量控制份量\n\n## 成就解锁\n🔥 连续21天 - 早上拉伸习惯达成!\n🎯 半程达成 - 减重目标完成50%!\n\n## 下一步行动\n1. 保持当前进度\n2. 关注社交活动饮食控制\n3. 继续养成早操习惯\n4. 准备达成30天里程碑\n```\n\n---\n\n## 技术实现要点\n\n### 数据读取\n- 读取主数据文件: `data-example/health-goals-tracker.json`\n- 读取日志文件: `data-example/health-goals-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json`\n- 关联数据: `data-example/nutrition-tracker.json`, `fitness-tracker.json` 等\n\n### 数据处理\n- 计算完成百分比: `(current_value / target_value) * 100`\n- 计算时间进度: `(days_elapsed / total_days) * 100`\n- 计算连续天数: 遍历日志,统计连续完成天数\n- 计算完成率: `(completed_days / total_days) * 100`\n- 计算习惯强度: 基于完成率和连续天数的复合评分\n\n### SMART验证算法\n```python\ndef validate_smart_goal(goal):\n    scores = {\n        'specific': check_specificity(goal),\n        'measurable': check_measurability(goal),\n        'achievable': check_achievability(goal),\n        'relevant': check_relevance(goal),\n        'time_bound': check_time_bound(goal)\n    }\n    overall = sum(scores.values()) / len(scores)\n    grade = get_grade(overall)\n    return scores, overall, grade\n```\n\n### HTML报告生成\n- 使用ECharts 5.x CDN\n- 响应式CSS布局\n- JavaScript处理图表交互\n- 支持深色/浅色主题切换\n- 数据从JSON文件动态加载\n\n---\n\n**使用此技能时,始终优先考虑用户的健康和安全!**\n\n## Limitations\n- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.\n- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.\n- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.","tags":["goal","analyzer","antigravity","awesome","skills","sickn33","agent-skills","agentic-skills","ai-agent-skills","ai-agents","ai-coding","ai-workflows"],"capabilities":["skill","source-sickn33","skill-goal-analyzer","topic-agent-skills","topic-agentic-skills","topic-ai-agent-skills","topic-ai-agents","topic-ai-coding","topic-ai-workflows","topic-antigravity","topic-antigravity-skills","topic-claude-code","topic-claude-code-skills","topic-codex-cli","topic-codex-skills"],"categories":["antigravity-awesome-skills"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/sickn33/antigravity-awesome-skills/goal-analyzer","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add sickn33/antigravity-awesome-skills","source_repo":"https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.700","qualityRationale":"deterministic score 0.70 from registry signals: · indexed on github 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