Health Tracking

Record health data (meals, weight, water, workout, sleep) to CSV files. Analyze food photos for nutrition.

Record health data to CSV files and analyze food photos for nutritional content.

Scripts

health_record.js — 健康データ記録

bash

# 朝の記録（体重・睡眠・気分・安静時心拍）
node scripts/health_record.js morning --weight=70 --sleep=7 --mood=4 --hr=60

# 夜の記録（体重・気分）
node scripts/health_record.js night --weight=69.5 --mood=3

# 水分記録
node scripts/health_record.js water --amount=500 --source=water

# 運動記録
node scripts/health_record.js workout --activity=running --duration=30 --intensity=3 --cal=300

# テキストベースの食事記録
node scripts/health_record.js meal --type=lunch --desc="鶏胸肉サラダ" --cal=450 --p=35 --c=20 --f=15

# 日報
node scripts/health_record.js report --text="今日は集中できた"

nutrition_append.js — 栄養データ追記（写真分析後）

食事画像を分析した後、推定値を記録する:

bash

node scripts/nutrition_append.js \
  --desc="鶏胸肉サラダ" \
  --cal=450 --p=35 --c=20 --f=15 \
  --fiber=5 --sugar=3 --sodium=800 --satfat=2 \
  --photo_ref=file_id \
  --notes="confidence=0.85"

食事画像分析ワークフロー

ユーザーが食事画像を送信した場合:

1. 画像をビジョン機能で分析
2. 以下のJSON形式で推定:
   • summary: 日本語で料理名と内容を2-3文で説明
   • estimated_kcal, estimated_protein_g, estimated_carbs_g, estimated_fat_g
   • estimated_fiber_g, estimated_sugar_g, estimated_sodium_mg, estimated_saturated_fat_g
   • confidence: 0-1（明確な画像は0.8以上、不鮮明なら0.5以下）
3. nutrition_append.js で記録
4. ユーザーに分析結果を返信

CSV スキーマ

• data/daily.csv: ts,date,weight_kg,sleep_hours,resting_hr,mood_1to5,notes
• data/hydration.csv: ts,date,time,amount_ml,source,notes
• data/workout.csv: ts,date,time,activity,duration_min,intensity_1to5,calories_estimate,notes
• data/nutrition_meals.csv: ts,date,time,meal_type,description,photo_ref,cal,p,c,f,water,notes

デイリースレッド管理

#health チャネルで日付ごとのスレッドを作成し、その日の食事記録をスレッド内にまとめる。 スレッドの親メッセージ例: :plate_with_cutlery: 2026-02-24 の食事記録

体調フィードバック

食事分析の返信後、ユーザーは以下の形式で体調を記録できる: 体調 睡眠:7h 疲労:2 水分:1500ml 運動:中 メモ:集中OK