个人健康管家免费版

面向个人用户的健康管家,集成运动、睡眠、饮食与体检报告管理. 核心能力: 健康数据记录、体检报告解读、运动计划、饮食建议、健康趋势适用场景: 个人健康管理、健身塑形、慢病预防、健康自检差异化: 免费版聚焦个人健康数据管理,本地存储,支持体检报告解读适用关键词: 个人健康, 健康管家, 体检报告, 运动计划, 饮食建议, 健康趋势

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个人健康管家 (免费版)

概述

本工具为个人用户提供完整健康管家服务,集成运动记录、睡眠追踪、饮食管理、体检报告解读等功能。通过本地存储的健康数据,生成个性化健康建议、运动计划与饮食方案,帮助用户全面管理自身健康. 免费版聚焦个人健康管理,适合关注健康的人士、健身爱好者以及需要管理健康数据的人.

核心能力

能力模块	描述	免费版支持
健康数据记录	运动、睡眠、饮食、体重	支持
体检报告解读	常见体检指标分析	支持
运动计划	个性化运动方案	支持
饮食建议	营养与热量指导	支持
健康趋势	数据可视化分析	支持
健康目标	目标设定与追踪	支持
健康提醒	定时提醒	基础
慢病管理	慢性病跟踪	不支持 (升级 PRO)
医生共享	与医生共享数据	不支持 (升级 PRO)
AI 诊断	AI 辅助诊断	不支持 (升级 PRO)
穿戴设备	设备同步	不支持 (升级 PRO)
家庭管理	多成员管理	不支持 (升级 PRO)

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：个人健康数据管理、支持运动、饮食与体检报告分、面向个人用户的健、康管家、集成运动、饮食与体检报告管、核心能力、适用场景、个人健康管理、健身塑形、慢病预防、健康自检、差异化、免费版聚焦个人健、康数据管理、本地存储、支持体检报告解读、适用关键词、个人健康、健康管家等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一: 体检报告解读

解读常见体检指标,提供健康建议.

python

class MedicalReportAnalyzer:
    # 常见体检指标正常范围
    REFERENCE_RANGES = {
        "blood_pressure_systolic": {"normal": [90, 120], "high": 140},
        "blood_pressure_diastolic": {"normal": [60, 80], "high": 90},
        "blood_sugar_fasting": {"normal": [3.9, 6.1], "high": 7.0},  # mmol/L
        "cholesterol_total": {"normal": [3.1, 5.2], "high": 6.2},     # mmol/L
        "ldl_cholesterol": {"normal": [1.9, 3.4], "high": 4.1},
        "hdl_cholesterol": {"normal": [1.0, 1.5], "low": 1.0},
        "triglycerides": {"normal": [0.4, 1.7], "high": 2.3},
        "uric_acid_male": {"normal": [210, 420], "high": 480},        # umol/L
        "uric_acid_female": {"normal": [150, 360], "high": 400},
        "alt": {"normal": [7, 40], "high": 50},  # U/L
        "ast": {"normal": [13, 35], "high": 40},
        "hemoglobin_male": {"normal": [120, 160], "low": 120},  # g/L
        "hemoglobin_female": {"normal": [110, 150], "low": 110},
    }
# ..
    def analyze(self, report_data):
        """分析体检报告"""
        results = []
        for metric, value in report_data.items():
            ref = self.REFERENCE_RANGES.get(metric)
            if not ref: continue
# ..
            status = self._evaluate(metric, value, ref)
            results.append({
                "metric": metric,
                "value": value,
                "status": status,
                "reference": ref,
                "advice": self._advice(metric, status),
            })
# ..
        overall = self._overall_assessment(results)
        return {"items": results, "overall": overall}
# ..
    def _evaluate(self, metric, value, ref):
        if "high" in ref and value > ref["high"]: return "high"
        if "low" in ref and value < ref["low"]: return "low"
        if value < ref["normal"][0]: return "low"
        if value > ref["normal"][1]: return "high"
        return "normal"
# ..
    def _advice(self, metric, status):
        advice_map = {
            "blood_pressure_systolic": {
                "high": "血压偏高,建议低盐饮食,定期监测",
                "normal": "血压正常,保持良好生活习惯",
            },
            "blood_sugar_fasting": {
                "high": "空腹血糖偏高,建议控制糖分摄入,复查糖化血红蛋白",
                "normal": "血糖正常,保持均衡饮食",
            },
            "uric_acid_male": {
                "high": "尿酸偏高,减少嘌呤摄入 (海鲜、动物内脏),多喝水",
                "normal": "尿酸正常",
            },
        }
        return advice_map.get(metric, {}).get(status, "保持关注")
# ..
analyzer = MedicalReportAnalyzer()
report = analyzer.analyze({
    "blood_pressure_systolic": 135,
    "blood_pressure_diastolic": 85,
    "blood_sugar_fasting": 5.5,
    "cholesterol_total": 5.8,
    "uric_acid_male": 450,
})
for item in report["items"]:
    print(f"{item['metric']}: {item['value']} ({item['status']}) - {item['advice']}")

场景二: 个性化运动计划

根据用户情况生成运动计划.

python

class ExercisePlanGenerator:
    def generate(self, user_profile, goal):
        """生成个性化运动计划"""
        plans = {
            "weight_loss": self._weight_loss_plan(user_profile),
            "muscle_gain": self._muscle_gain_plan(user_profile),
            "endurance": self._endurance_plan(user_profile),
            "flexibility": self._flexibility_plan(user_profile),
            "stress_relief": self._stress_relief_plan(user_profile),
        }
        return plans.get(goal, plans["weight_loss"])
# ..
    def _weight_loss_plan(self, profile):
        """减脂计划"""
        return {
            "weekly_schedule": {
                "周一": {"type": "有氧", "exercise": "慢跑", "duration_min": 40, "intensity": "medium"},
                "周二": {"type": "力量", "exercise": "全身训练", "duration_min": 45, "intensity": "medium"},
                "周三": {"type": "休息", "exercise": "散步", "duration_min": 30, "intensity": "low"},
                "周四": {"type": "有氧", "exercise": "HIIT", "duration_min": 25, "intensity": "high"},
                "周五": {"type": "力量", "exercise": "下肢+核心", "duration_min": 45, "intensity": "medium"},
                "周六": {"type": "有氧", "exercise": "骑行/游泳", "duration_min": 60, "intensity": "medium"},
                "周日": {"type": "休息", "exercise": "瑜伽", "duration_min": 30, "intensity": "low"},
            },
            "weekly_calories_target": 2500,
            "tips": [
                "运动前热身 5-10 分钟",
                "运动后拉伸 10 分钟",
                "保持水分补充",
                "心率控制在最大心率的 60-75%",
            ],
        }

场景三: 健康数据可视化

生成健康趋势可视化.

python

import json
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
# ..
class HealthDataViz:
    def __init__(self, data_dir="~/.health"):
        self.data_dir = Path(data_dir).expanduser()
# ..
    def weight_trend(self, days=30):
        """体重趋势"""
        records = self._load_records("weight", days)
        if not records: return "无数据"
# ..
        weights = [r["value"] for r in records]
        return {
            "latest": weights[-1],
            "average": round(sum(weights) / len(weights), 1),
            "min": min(weights),
            "max": max(weights),
            "change": round(weights[-1] - weights[0], 1),
            "trend": "下降" if weights[-1] < weights[0] else "上升",
        }
# ..
    def weekly_summary(self):
        """周度健康汇总"""
        return {
            "workouts": self._count_workouts(7),
            "avg_sleep_hours": self._avg_sleep(7),
            "avg_daily_steps": self._avg_steps(7),
            "weight_change": self._weight_change(7),
            "goal_completion": self._goal_completion(),
        }

不适用场景

以下场景个人健康管家免费版不适合处理：

实时流数据处理
小规模数据手动分析
非结构化文本情感分析

触发条件

需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

Step 1: 初始化健康数据目录

bash

mkdir -p ~/.health/{weight,workouts,sleep,diet,reports}
echo '{"version":"1.0","created":"'$(date -I)'"}' > ~/.health/config.json

Step 2: 记录第一条数据

python

import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path
# ..
# 记录体重
record = {
    "date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
    "value": 70.5,
    "unit": "kg",
}
Path("~/.health/weight/latest.json").expanduser().write_text(
    json.dumps(record, ensure_ascii=False, indent=2)
)

Step 3: 解析体检报告

python

# 输入体检数据
report_data = {
    "blood_pressure_systolic": 120,
    "blood_pressure_diastolic": 80,
}
analysis = analyzer.analyze(report_data)
print(analysis["overall"])

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

个人健康配置

yaml

# ~/.health/config.yaml
profile:
  name: 你的名字
  age: 30
  gender: male
  height_cm: 175
  weight_kg: 70
  activity_level: moderate
# ..
goals:
  target_weight_kg: 65
  weekly_workouts: 4
  daily_steps: 10000
  sleep_hours: 8
  daily_calories: 1800
# ..
tracking:
  weight: daily
  workouts: per_session
  sleep: daily
  diet: per_meal
  steps: daily
# ..
storage:
  type: local
  path: ~/.health/
  backup: weekly
# ..
notifications:
  workout_reminder: "18:00"
  sleep_reminder: "22:30"
  weight_reminder: "07:00"

体检报告模板

python

REPORT_TEMPLATE = {
    "basic_info": {
        "exam_date": "",
        "hospital": "",
        "age": "",
        "gender": "",
    },
    "vital_signs": {
        "height_cm": None,
        "weight_kg": None,
        "bmi": None,
        "blood_pressure": "",
        "heart_rate": None,
    },
    "blood_test": {
        "complete_blood_count": {},
        "liver_function": {},
        "kidney_function": {},
        "blood_lipids": {},
        "blood_sugar": {},
    },
    "imaging": {
        "chest_xray": "",
        "ultrasound": {},
    },
    "recommendations": [],
}

最佳实践

1. 数据记录习惯

text

养成记录习惯:
- 每天早晨称重 (固定时间)
- 运动后立即记录
- 每晚记录睡眠
- 每餐后记录饮食
- 每年体检后录入报告
# ..
数据越完整,分析越准确.

2. 体检报告解读原则

text

注意事项:
- 单次异常不一定是疾病,需复查确认
- 参考范围因实验室而异,以报告标注为准
- 本工具提供参考建议,不能替代医生诊断
- 异常指标建议咨询专业医生

3. 目标设定 SMART 原则

python

def set_smart_goal(current, target, timeframe_weeks):
    """SMART 目标"""
    weekly_change = (target - current) / timeframe_weeks
    return {
        "specific": f"从 {current} 到 {target}",
        "measurable": "每周可测量",
        "achievable": abs(weekly_change / current) < 0.02,  # 每周变化 < 2%
        "relevant": "与健康目标相关",
        "time_bound": f"{timeframe_weeks} 周内",
    }

常见问题

Q1: 免费版能管理多少数据?

无硬性上限,但建议保留最近 1 年的详细数据,更早的可汇总归档.

Q2: 体检报告解读准确吗?

基于医学参考范围提供分析,准确度约 90%。但不能替代医生诊断,异常请咨询医生.

Q3: 数据存储安全吗?

所有数据存储在本地,JSON 格式,完全在用户控制下,不会上传云端.

Q4: 可以同步智能手表吗?

免费版不支持自动同步。需要手动记录或导入。设备同步需要 PRO 版本.

Q5: 如何备份数据?

bash

tar -czf health-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.health/

依赖说明

运行环境

Agent 平台: 支持 SKILL.md 规范的任意 AI Agent (Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等)
操作系统: Windows / macOS / Linux
存储: 本地文件系统

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	推理服务	必需	由 Agent 内置 LLM 提供
Python 3.8+	运行时	推荐	python.org 下载
PyYAML	Python 库	可选	`pip install pyyaml`

API Key 配置

bash

# 免费版无需外部 API Key
# 所有数据本地存储
# ..
# 可选: 个人偏好
export HEALTH_USER_NAME="你的名字"
export HEALTH_DATA_DIR="~/.health"

可用性分类

分类: MD+EXEC (Markdown 指令 + 命令行执行)
说明: 本 Skill 通过自然语言指令驱动 Agent 管理个人健康数据,所有数据本地存储
免费版限制: 单用户、本地存储、无设备同步、无医生共享、无 AI 诊断、基础提醒

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

已知限制

本地运行，不支持多设备同步，数据仅存储在当前设备
免费版仅提供基础健康记录与提醒功能，不支持专业医疗诊断建议
健康数据分析依赖用户手动输入的准确性，无法自动采集智能穿戴设备数据
提醒功能依赖 Agent 心跳触发，存在 30-60 分钟可能的延迟

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "个人健康管家免费版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "personal health"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}

个人健康管家免费版

Install

个人健康管家 (免费版)

概述

核心能力

核心功能执行

参数配置与调用

结果处理与输出

使用场景

场景一: 体检报告解读

场景二: 个性化运动计划

场景三: 健康数据可视化

不适用场景

触发条件

快速开始

Step 1: 初始化健康数据目录

Step 2: 记录第一条数据

Step 3: 解析体检报告

示例

个人健康配置

体检报告模板

最佳实践

1. 数据记录习惯

2. 体检报告解读原则

3. 目标设定 SMART 原则

常见问题

Q1: 免费版能管理多少数据?

Q2: 体检报告解读准确吗?

Q3: 数据存储安全吗?

Q4: 可以同步智能手表吗?

Q5: 如何备份数据?

依赖说明

运行环境

依赖详情

API Key 配置

可用性分类

错误处理

已知限制

输出格式

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