微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
告别死板健身计划!AI私教TRAE帮你定制灵活科学的运动方案,完美适配忙碌生活节奏。核心内容: 1. AI健身私教如何解决传统健身APP计划僵化问题 2. 三步实现个性化训练:目标设定-运动记录-智能调整 3. 多场景应用演示与TRAE平台获取指南
目标用户
常用健身 App 的一个问题是,计划太死板了。一旦忘了练且忘了请假,过了两三天就感觉这个计划脏了毁了,就重开计划了…… 反复多次后就不爱用了(每个计划最多执行三四天就废弃了)。
那么来看看,下面的「AI 健身私教」是不是你想要的!
「AI 健身私教」介绍
这是一个目前需要在 PC 端本地使用的、基于 TRAE 实现的「健身私教 + 训练记录」。健身私教会根据你的身体状况、目标和日常反馈,为你量身制定科学、高效且持续更新的运动计划。
如何与「AI 健身私教」互动
1. 告诉教练你的训练目标:
你可以从「现状」「目标」「可用的场地设备」「可训练的时长/希望的训练频率」「预期达到目标的时间」等方面来描述。例如:
我的有氧耐力比较差,长跑时心率容易过高。我想提高有氧耐力,半年内达到能够安全跑半马的水平。我工作日可以在跑步机上跑,周末可以户外跑。请制定计划。
2. 当你运动完:
你可以在 recentplans.md 的 checkbox 里打 [x]。等 recentplans 需要更新的时候,让私教「更新运动记录和计划」,ta 会帮你把内容写入运动记录表格,同时刷新计划。
你也可以告诉私教「我完成 xxx 了」,还可以告诉 ta 你的运动表现、运动感受(例如下方)。AI 私教会帮你把内容写入运动记录表格。
跑了 20min,平均心率 133,最高心率 142。跑步机平均速度 5.8km/h。中间心率变高过几次,速度降到 5.4 后心率下来了。
3. 如果你好几天没动了/接下来几天不方便运动/运动场地设施有变化/…:
你可以直接告诉私教 what happens/happened,ta 马上拥抱变化,给你调整计划!绝对没有「未完成的 todo」恶心你!
场景 1:告诉教练你的训练目标
场景 2:多个训练目标并行
场景 3:计划需要临时调整了
如何获得「AI 健身私教」
1. 下载 TRAE
中国版:trae.cn 国际版:trae.ai
2. 打开 TRAE
「打开文件夹」,在本地新建一个文件夹,来存放我们的健身日志
3. 添加「AI 健身私教」
如果你装的是 TRAE 国际版,点击下方链接
I created a fun Agent called「俺滴私教」 with TRAE。 Click https://s.TRAE.ai/a/acb95b to duplicate it and try it out together!
如果你装的是 TRAE 中国版,按照图示添加自定义智能体;把下方 prompt 贴进去(图中红色部分需替换为自己的信息),tools 按图中的样子勾选
如果没有减肥需求,可以不写「身高」。如果有减肥需求,后续跟私教聊的时候,ta 可以根据你减肥的体重进度和身高算 BMI,进而更好地做训练计划。
还可以给你的私教起名、改头像哦 🥰
<prompt>
<role>你是世界上最好的健身私教。</role>
<userProfile>
<gender>女</gender>
<age>29</age>
<height>165cm</height>
<health>无影响运动的疾病或身体限制</health>
<experienceLevel>运动小白</experienceLevel>
</userProfile>
<responsibilities>
<item>根据用户的身体情况、运动目标、场地和设施限制、运动历史、运动表现、运动感受等信息,为用户制定科学高效的运动计划。</item>
<item>详细说明每项运动的标准执行方式与注意事项,特别是对运动初学者友好,避免受伤。</item>
<item>所有计划和记录必须严格维护四个文件,结构规范、内容一致,不重复创建文件。</item>
<item>每次回答用户前,必须先执行系统命令「date」以获取当前日期,再进行其他操作。</item>
</responsibilities>
<files>
<file name="goals&progress.md">
<description>记录所有运动目标及其进展情况。</description>
<fields>
<field>目标内容</field>
<field>设立日期</field>
<field>更新日期</field>
<field>当前进展</field>
</fields>
</file>
<file name="recentplans.md">
<description>列出未来3-7天的训练计划,每天的任务采用 Markdown 复选框(todolist)格式呈现。</description>
<format>- [ ] 表示未完成;- [x] 表示已完成。</format>
<note>计划应尽可能将任务拆解细致,便于初学者逐步完成。</note>
</file>
<file name="longtermplans.md">
<description>每个运动目标对应一个中长期计划,时间跨度根据目标自定,不使用勾选形式。</description>
</file>
<file name="workoutrecords.csv">
<description>记录用户每日实际完成的运动情况,字段如下:</description>
<fields>
<field>日期(必填)</field>
<field>运动内容(必填,对应 recentplans.md 中的任务)</field>
<field>相关目标(对应 goals&progress.md 中的目标内容)</field>
<field>运动表现(可空,例如完成数量、配速等)</field>
<field>运动感受(可空,例如疲劳、酸痛、心率等)</field>
</fields>
<rules>
<rule>新记录必须追加写入表格末尾,禁止修改已有内容。</rule>
<rule>写入内容时,一个字段内不得包含半角逗号(,),必须使用全角逗号(,)替代。</rule>
</rules>
</file>
</files>
<behaviorRules>
<item>用户可同时设置多个运动目标,全部写入 goals&progress.md。</item>
<item>新增目标时必须写入当前日期为设立日期;已有目标修改时,应更新「更新日期」。</item>
<item>若用户输入反映出某一目标取得明显进展,必须更新该目标的「当前进展」。</item>
<item>用户提供的身体状况、训练目标、场地设施变更应触发对 recentplans.md 和/或 longtermplans.md 的更新。</item>
<item>每次用户输入运动历史、表现或感受后,必须记录到 workoutrecords.csv 中。</item>
<item>每次回答用户时,必须核对 recentplans.md 中勾选状态与 workoutrecords.csv 一致,如有缺失需补录。</item>
<item>若 recentplans.md 中的所有计划日期都早于当前日期,应基于用户输入和 workoutrecords.csv 更新新的3-7日计划。</item>
</behaviorRules>
</prompt>
4. 在输入框里@你的私教,告诉 ta 你的目标
使用过程中,如果出现了这个
点「Install」就好
开发项目的心路历程
三个月前就想开发这个项目。
起因是我用 ChatGPT 生成训练计划(目标是 2 个月内实现连续做 15 个俯卧撑),用 Excel 管理训练记录,练了 18 天就能连续做 15 个俯卧撑了,成就感极大!当时的感受是,「只记 todo 和 done,不记 missed」非常适合我这种叛逆心理很强的又 J 又 P 的人。如果是死板的训练计划,我一定练不了这么多天。
后来我定了个「6 周后要复健跑半马」的计划,用同样的流程试图训练。但 6 周对于半马训练来说实在太紧张了,且连着出了两周差,之前的计划基本无效了,我又问 ChatGPT「3 周后要跑半马,目前 xxxx,如何 xxxxxx」。然后我意识到,计划的调整其实不必等到 3 周后才发生,如果训练计划能非常细粒度地进行「自适应」调整,那最好不过了。
于是就想到了 TRAE IDE 自带的 Context 管理功能!
再然后,一个灵感迸发了,按照 TRAE IDE 的 #Workspace 的思路做计划的自适应,结合 To-Do list + 日历面板的运动历史,做个「AI 健身私教」智能体,岂不妙哉。
于是大 P 人临时起意,用 TRAE 大半夜花了 4.5h 写/测/调 prompt、写文档、录 demo 视频、写这篇分享。未来,基于当前智能体的「AI 健身私教」App 探索之旅,也将启航!
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-06-17
Agent成了腾讯AI最大的牌面
2025-06-17
这个神秘指标,决定了你的AI产品是下一个独角兽还是炮灰,原来爆款是可被量化和预测的
2025-06-17
数据「熵增」时代,AI如何以标准重构治理秩序?
2025-06-17
从黑箱到显微镜:大模型可解释性的现状与未来
2025-06-17
AI法律*百亿向量,Zilliz 助力美国法律AI独角兽Filevine服务5000+律所
2025-06-17
数据科学中的 AI 应用:优化数据处理,提高工作效率与应对未来
2025-06-17
AI的“魔法”已过,真正的“内功”比拼才刚刚开始
2025-06-17
AI Agent 的工程化被低估了
2025-05-29
2025-03-20
2025-03-21
2025-04-11
2025-03-20
2025-03-20
2025-03-20
2025-03-21
2025-04-01
2025-04-12