Best use case
goal-analyzer is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt. It is especially useful for teams working in multi. 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。
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。
Users should expect a more consistent workflow output, faster repeated execution, and less time spent rewriting prompts from scratch.
Practical example
Example input
Use the "goal-analyzer" skill to help with this workflow task. Context: 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。
Example output
A structured workflow result with clearer steps, more consistent formatting, and an output that is easier to reuse in the next run.
When to use this skill
- Use this skill when you want a reusable workflow rather than writing the same prompt again and again.
When not to use this skill
- Do not use this when you only need a one-off answer and do not need a reusable workflow.
- Do not use it if you cannot install or maintain the related files, repository context, or supporting tools.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/goal-analyzer/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How goal-analyzer Compares
| Feature / Agent | goal-analyzer | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
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。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
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SKILL.md Source
# 健康目标分析器技能
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。
## When to Use
- 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。
- 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。
- 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。
## 功能
### 1. SMART目标验证
验证设定的新目标是否符合SMART原则。
**验证维度**:
- **S**pecific(具体性)
- 目标是否明确具体
- 是否有清晰的定义
- 是否避免模糊表述
- **M**easurable(可衡量性)
- 是否有可量化的指标
- 是否有明确的衡量标准
- 是否可以追踪进度
- **A**chievable(可实现性)
- 目标是否现实可行
- 是否考虑了当前状况
- 是否在合理时间范围内
- 减重目标:建议每周0.5-1公斤
- 运动目标:建议每周3-5次,每次30-60分钟
- **R**elevant(相关性)
- 目标是否与健康相关
- 是否符合用户整体健康计划
- 是否与现有目标协调
- **T**ime-bound(有时限)
- 是否有明确的截止日期
- 时间框架是否合理
- 是否有阶段性里程碑
**输出**:
- SMART评分(每个维度1-5分)
- 总体评分和等级(S级/A级/B级/C级)
- 改进建议
- 目标优化方案
**示例评估**:
```json
{
"goal": "6个月内减重5公斤",
"smart_scores": {
"specific": 5,
"measurable": 5,
"achievable": 4,
"relevant": 5,
"time_bound": 5
},
"overall_score": 4.8,
"grade": "A",
"assessment": "优秀的SMART目标",
"suggestions": [
"建议设定阶段性里程碑(每2个月减重1.5-2公斤)",
"建议配合运动计划和饮食调整"
]
}
```
---
### 2. 目标进度追踪
追踪和分析目标的完成进度。
**追踪内容**:
- **当前进度**
- 完成百分比
- 当前数值vs目标数值
- 剩余差距
- **时间进度**
- 已用时间占比
- 剩余时间
- 进度超前/落后判断
- **速度分析**
- 平均进度速度(每周/每月)
- 预计完成时间
- 是否需要调整计划
- **趋势识别**
- 进度趋势(加速/稳定/减速)
- 周期性模式
- 异常波动检测
**输出**:
- 进度可视化(进度条、百分比)
- 完成概率预测
- 时间预估(乐观/中性/悲观)
- 调整建议
**进度评级**:
- 🟢 **优秀** - 进度超前,预计提前完成
- 🟡 **正常** - 进度符合预期
- 🟠 **落后** - 进度略慢,需要加快
- 🔴 **严重落后** - 进度严重滞后,建议调整目标
---
### 3. 习惯养成分析
分析习惯的养成情况和连续性。
**分析内容**:
- **连续天数追踪**
- 当前连续天数
- 历史最长连续天数
- 平均连续天数
- **完成率统计**
- 总体完成率
- 每周完成率
- 每月完成率
- 特定星期几完成率
- **习惯强度评估**
- 习惯固化程度(1-10分)
- 习惯稳定性评分
- 自动化程度评估
- **习惯模式识别**
- 最佳触发时间
- 常见中断原因
- 成功因素识别
**习惯养成阶段**:
- **第1-7天** - 启动期(最容易放弃)
- **第8-21天** - 形成期(逐渐稳定)
- **第22-30天** - 巩固期(接近自动化)
- **第31-66天** - 习惯期(基本养成)
- **第67天+** - 自动化期(完全自动化)
**输出**:
- 习惯热图(日历视图)
- 连续天数统计
- 完成率趋势图
- 习惯强度评分
- 习惯堆叠建议
**示例分析**:
```json
{
"habit": "morning-stretch",
"current_streak": 21,
"longest_streak": 21,
"completion_rate": 95.2,
"strength_score": 7.5,
"stage": "巩固期",
"assessment": "习惯即将形成,继续保持!",
"next_milestone": 30,
"suggestions": [
"继续保持,即将达到30天里程碑",
"可以尝试添加新的相关习惯"
]
}
```
---
### 4. 动机评估与管理
评估和管理用户的动机水平。
**评估内容**:
- **动机评分追踪**
- 当前动机水平(1-10分)
- 动机变化趋势
- 动机波动周期
- **动机因素分析**
- 内在动机(健康、自我实现)
- 外在动机(奖励、认可)
- 社会支持(家人朋友鼓励)
- **动机低谷识别**
- 动机下降信号
- 常见低谷时间点
- 风险时段预警
**动机提升策略**:
- **第2-3周** - 动机下降,需要强调已完成进度
- **第1-2个月** - 疲劳期,需要调整目标和奖励
- **3个月后** - 倦怠期,需要新鲜感和挑战
**输出**:
- 动机趋势图
- 动机低谷预警
- 个性化激励建议
- 奖励机制建议
**激励建议示例**:
- 当动机<5分:回顾初心,降低短期目标
- 当动机5-7分:强调进步,设置小奖励
- 当动机>7分:设定挑战,追求卓越
---
### 5. 成就系统管理
管理基础成就系统的解锁和进度。
**成就类型**:
- **目标相关成就**
- 🏆 首次目标 - 完成第一个健康目标
- 🎯 半程达成 - 任意目标完成50%
- 🎉 目标达成 - 完成一个健康目标
- ⚡ 提前完成 - 提前完成目标
- 📈 超额完成 - 超额完成目标
- **习惯相关成就**
- 🔥 连续7天 - 任意习惯连续7天打卡
- 💪 连续21天 - 任意习惯连续21天打卡
- ⭐ 连续30天 - 任意习惯连续30天打卡
- 🌟 连续66天 - 任意习惯连续66天打卡(完全养成)
- **综合成就**
- 🏅 多目标并行 - 同时完成3个目标
- 💎 完美坚持 - 30天习惯完成率100%
- 🚀 快速进步 - 单周进步最大
- 👑 长期坚持 - 持续追踪180天
**成就追踪**:
- 已解锁成就列表
- 未解锁成就进度
- 成就解锁时间
- 成就相关建议
**输出**:
- 成就徽章展示
- 成就完成进度
- 下一个可解锁成就
- 成就达成建议
---
### 6. 障碍识别与建议
识别阻碍目标达成的因素,提供解决方案。
**障碍类型**:
- **时间障碍**
- 忙碌、时间不足
- 建议:缩短单次时长,增加频率;利用碎片时间
- **动机障碍**
- 缺乏动力、拖延
- 建议:设置提醒;寻找伙伴;调整目标
- **环境障碍**
- 缺乏支持、诱惑过多
- 建议:改变环境;寻找替代方案;建立支持系统
- **能力障碍**
- 目标太难、缺乏知识
- 建议:降低难度;学习知识;寻求专业帮助
- **身体障碍**
- 疲劳、不适、受伤
- 建议:休息恢复;调整计划;咨询医生
**输出**:
- 主要障碍识别
- 障碍频率统计
- 个性化解决方案
- 预防性建议
---
### 7. 数据关联分析
将健康目标与其他健康数据进行关联分析。
**关联维度**:
- **减重目标关联**
- 营养摄入(卡路里、宏量营养素)
- 运动消耗(频率、强度、时长)
- 睡眠质量(时长、深度)
- 体重变化趋势
- **运动目标关联**
- 睡眠质量(恢复情况)
- 营养摄入(蛋白质、碳水)
- 身体指标(体重、体脂率)
- **饮食目标关联**
- 营养素摄入(维生素、矿物质)
- 身体指标(血压、血糖)
- 运动表现
- **睡眠目标关联**
- 运动时间(晚间运动影响)
- 饮食时间(晚餐时间、咖啡因)
- 屏幕时间(蓝光影响)
**分析方法**:
- 相关性分析(Pearson相关系数)
- 回归分析(预测模型)
- 趋势匹配(趋势同步性)
- 因果推断(潜在因果关系)
**输出**:
- 关联强度(强/中/弱)
- 正/负相关关系
- 因果关系推断
- 优化建议
**示例关联**:
```json
{
"goal": "weight-loss",
"correlations": [
{
"factor": "daily_calories",
"correlation": -0.75,
"strength": "强负相关",
"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"
},
{
"factor": "exercise_frequency",
"correlation": 0.68,
"strength": "强正相关",
"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"
},
{
"factor": "sleep_duration",
"correlation": 0.45,
"strength": "中等正相关",
"insight": "睡眠时长影响减重,建议保证7-8小时睡眠"
}
],
"recommendations": [
"重点控制卡路里摄入,保持当前运动频率",
"优化睡眠时长,以提升减重效果"
]
}
```
---
### 8. 可视化报告生成
生成包含ECharts图表的HTML交互式报告。
**报告类型**:
#### A. 进度趋势报告
- 折线图展示目标进度随时间变化
- 里程碑标注
- 预测完成时间区间
- 进度速度分析
#### B. 习惯热图报告
- 日历热图展示习惯完成情况
- 颜色深浅表示完成频率
- 连续天数标注
- 完成率统计
#### C. 多目标对比报告
- 环形图展示多个目标完成率
- 优先级排序
- 资源分配建议
- 进度同步性分析
#### D. 动机趋势报告
- 折线图展示动机变化
- 动机与进度相关性
- 动机低谷预警
- 激励建议
#### E. 综合报告
- 包含以上所有图表
- 整体健康状况评估
- 综合改进建议
- 下阶段目标建议
**报告特点**:
- 响应式设计,支持移动端
- 深色/浅色主题切换
- 交互式图表(缩放、筛选)
- 数据表格展示
- 导出PDF功能
- 完全本地化,无需联网
**ECharts图表配置**:
```javascript
// 进度趋势折线图
{
type: 'line',
xAxis: { type: 'category', data: ['1月', '2月', '3月', ...] },
yAxis: { type: 'value', name: '完成%' },
series: [{
name: '目标进度',
type: 'line',
data: [0, 15, 35, 50, 70, 85, 100],
smooth: true,
markLine: {
data: [{ yAxis: 50, name: '50%里程碑' }]
}
}]
}
// 习惯热图
{
type: 'heatmap',
xAxis: { type: 'category', data: ['周一', '周二', ...] },
yAxis: { type: 'category', data: ['第1周', '第2周', ...] },
visualMap: {
min: 0, max: 1,
inRange: { color: ['#ebedf0', '#216e39'] }
},
series: [{
type: 'heatmap',
data: [[0, 0, 1], [1, 0, 1], [2, 0, 0], ...]
}]
}
// 目标达成率环形图
{
type: 'pie',
radius: ['50%', '70%'],
series: [{
type: 'pie',
radius: ['50%', '70%'],
data: [
{ value: 70, name: '已完成' },
{ value: 30, name: '未完成' }
],
label: { formatter: '{b}: {c}%' }
}]
}
```
**输出**:
- HTML文件(包含完整的CSS、JS、ECharts)
- 图表交互功能
- 数据表格
- 分析文本
- 建议列表
---
## 医学安全边界
### 能力范围声明
- ✅ 辅助设定健康目标
- ✅ 追踪和分析目标进度
- ✅ 识别健康行为模式
- ✅ 提供一般性健康改善建议
- ✅ 生成可视化报告
- ❌ 不提供医疗诊断
- ❌ 不开具治疗处方
- ❌ 不替代专业医疗建议
- ❌ 不处理进食障碍或强迫行为
### 危险信号识别
**极端目标警告**:
- 减重目标>每周1公斤
- 增重目标>每周0.5公斤
- 极端卡路里限制(<1200卡/天)
- 过度运动(>2小时/天,7天/周)
**不健康行为迹象**:
- 完成率<30%持续3周
- 动机评分<3分持续2周
- 身体不适报告
- 强迫性行为模式
**转介建议**:
- 出现危险信号时,建议咨询医生
- 有慢性疾病时,建议咨询相关专科
- 设定饮食目标时,建议咨询营养师
- 设定运动目标时,建议咨询健身教练
---
## 输出格式
### 目标分析报告
```markdown
# 健康目标分析报告
## 目标概览
- 目标: 6个月内减重5公斤
- 开始日期: 2025-01-01
- 目标日期: 2025-06-30
- 当前日期: 2025-03-20
## SMART评估
- 具体性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 可衡量性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 可实现性: ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
- 相关性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 有时限: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
**总体评分: A (4.8/5)**
## 进度分析
- 当前进度: 70%
- 已完成: 3.5公斤 / 5.0公斤
- 时间进度: 27% (79天/180天)
- 进度评级: 🟢 优秀 (进度超前)
### 趋势分析
- 平均速度: 0.77公斤/月
- 预计完成: 2025-05-20 (提前40天)
- 进度趋势: 稳定上升
## 习惯追踪
### 早上拉伸习惯
- 当前连续: 21天 🔥
- 历史最长: 21天
- 完成率: 95.2%
- 习惯阶段: 巩固期
- 下一个里程碑: 30天 ⭐
## 动机评估
- 当前动机: 8/10
- 动机趋势: 稳定
- 动机状态: 良好
## 数据关联分析
### 强相关因素(影响度>60%)
1. 每日卡路里摄入 (负相关 -0.75)
2. 每周运动频次 (正相关 +0.68)
3. 睡眠时长 (正相关 +0.45)
### 建议
- 保持当前卡路里摄入水平
- 继续保持每周4次运动频率
- 优化睡眠时长至7-8小时
## 障碍识别
主要障碍: 社交活动饮食控制
解决方案:
- 社交活动前提前规划饮食
- 选择健康餐厅
- 适量控制份量
## 成就解锁
🔥 连续21天 - 早上拉伸习惯达成!
🎯 半程达成 - 减重目标完成50%!
## 下一步行动
1. 保持当前进度
2. 关注社交活动饮食控制
3. 继续养成早操习惯
4. 准备达成30天里程碑
```
---
## 技术实现要点
### 数据读取
- 读取主数据文件: `data-example/health-goals-tracker.json`
- 读取日志文件: `data-example/health-goals-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json`
- 关联数据: `data-example/nutrition-tracker.json`, `fitness-tracker.json` 等
### 数据处理
- 计算完成百分比: `(current_value / target_value) * 100`
- 计算时间进度: `(days_elapsed / total_days) * 100`
- 计算连续天数: 遍历日志,统计连续完成天数
- 计算完成率: `(completed_days / total_days) * 100`
- 计算习惯强度: 基于完成率和连续天数的复合评分
### SMART验证算法
```python
def validate_smart_goal(goal):
scores = {
'specific': check_specificity(goal),
'measurable': check_measurability(goal),
'achievable': check_achievability(goal),
'relevant': check_relevance(goal),
'time_bound': check_time_bound(goal)
}
overall = sum(scores.values()) / len(scores)
grade = get_grade(overall)
return scores, overall, grade
```
### HTML报告生成
- 使用ECharts 5.x CDN
- 响应式CSS布局
- JavaScript处理图表交互
- 支持深色/浅色主题切换
- 数据从JSON文件动态加载
---
**使用此技能时,始终优先考虑用户的健康和安全!**Related Skills
weightloss-analyzer
分析减肥数据、计算代谢率、追踪能量缺口、管理减肥阶段
travel-health-analyzer
分析旅行健康数据、评估目的地健康风险、提供疫苗接种建议、生成多语言紧急医疗信息卡片。支持WHO/CDC数据集成的专业级旅行健康风险评估。
tcm-constitution-analyzer
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
sleep-analyzer
分析睡眠数据、识别睡眠模式、评估睡眠质量,并提供个性化睡眠改善建议。支持与其他健康数据的关联分析。
skin-health-analyzer
Analyze skin health data, identify skin problem patterns, assess skin health status. Supports correlation analysis with nutrition, chronic diseases, and medication data.
sexual-health-analyzer
Sexual Health Analyzer
rehabilitation-analyzer
分析康复训练数据、识别康复模式、评估康复进展,并提供个性化康复建议
oral-health-analyzer
分析口腔健康数据、识别口腔问题模式、评估口腔健康状况、提供个性化口腔健康建议。支持与营养、慢性病、用药等其他健康数据的关联分析。
occupational-health-analyzer
分析职业健康数据、识别工作相关健康风险、评估职业健康状况、提供个性化职业健康建议。支持与睡眠、运动、心理健康等其他健康数据的关联分析。
nutrition-analyzer
分析营养数据、识别营养模式、评估营养状况,并提供个性化营养建议。支持与运动、睡眠、慢性病数据的关联分析。
ai-analyzer
AI驱动的综合健康分析系统,整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。
nextjs-best-practices
Next.js App Router principles. Server Components, data fetching, routing patterns.