{"repo":"op7418/guizang-sports-skill","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/op7418/guizang-sports-skill","clone":"git clone https://github.com/op7418/guizang-sports-skill.git","description":"🚴 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","language":"JavaScript","stars":129,"topics":["activity-tracker","agent-skill","ai-agent","claude-code","claude-skill","codex","cycling","data-visualization","fit","fit-file"],"license":"AGPL-3.0","category":"ai-agents","readme_excerpt":"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 安装后直接对 Agent 说： 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： 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： 使用流程 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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 M","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/op7418","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/op7418/guizang-sports-skill/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}