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Lzheng Fitness Plan

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LZheng0411
lzheng-fitness-plan

基于用户当前状态、Skill 内置健身知识和最新官方指南,完成问诊、安全筛查、P0—L3 分层、固定器械与自由重量动作选择、完整训练计划、短期降级方案、时间快照及移动端友好 HTML 交付。用于用户要求制定、重做、解释或可视化增肌、减脂、体态重组、健康、基础力量或综合健身计划,以及询问一周练几次、如何分化、动作怎样选时;不用于单次训练复盘、医疗康复或未经用户确认的单项力量周期调用。

Overview

PublisherLZheng0411
RepositoryLzheng-fitness
Skill namelzheng-fitness-plan
Stars
137
Forks
10
Bundled files
16
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 16 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by LZheng0411 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Lzheng Fitness Plan AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/LZheng0411/Lzheng-fitness/tree/main/skills/lzheng-fitness-plan
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/LZheng0411/Lzheng-fitness.git /tmp/Lzheng-fitness
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Lzheng-fitness/skills/lzheng-fitness-plan .claude/skills/lzheng-fitness-plan
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Lzheng Fitness Plan in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Lzheng Fitness Plan on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Lzheng Fitness Plan is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Lzheng 个性化健身计划

把计划视为基于某一时间点用户状态的可验证训练假设。先建档、再分层、再选动作和训练变量,最后从同一份结构化数据生成文字与 HTML。

读取模式

从零建档、结构性重做,或目标、频率、训练条件、安全限制、动作选择、训练量发生变化时,依次读取:

  1. 知识路由:确定本次应读取的内置知识与联网来源。
  2. 问诊与状态快照:收集必要信息并生成不可覆盖的时间快照。
  3. 训练者分层:判断整体 P0—L3 和单动作等级。
  4. 动作适配:选择固定器械、自由重量、自重或绳索动作。
  5. 计划设计:确定目标、频率、分化、训练量、渐进和短期降级。
  6. 计划数据协议:建立唯一 plan_contract。
  7. 计划页面视觉契约:固定页面结构、导航、模板资产和设计边界。
  8. HTML 输出规范:生成和审计最终页面。
  9. 证据基础:核验安全、训练频率、器械选择和公共活动量的来源边界。
  10. 训练专家选择协议:仅在专家变量会改变计划时选择最少必要来源模块。

不要凭模型记忆代替 Skill 内置资料。只读取知识路由为当前问题指定的参考文件;涉及容易变化的安全或公共指南时再联网核验官方来源。

低 token 局部修订

如果只修改已确认的日期排程、计划版本、训练周次、工作重量、次数/RPE 或由正式复盘明确给出的下一次处方,并且目标、频率、器械、健康限制、动作结构和周训练量均不变,则使用局部修订模式:

  1. 先运行 lzheng-training-system inspect --root "<系统根目录或训练项目根目录>",不得读取整份 健身工作台.html。
  2. 只读取摘要中 authoritative_sources 指向的当前计划 JSON、当前执行基准和本次复盘/交接;不扫描历史计划、全部复盘、完整专家库或工作台模板。
  3. 必读 references/plan-contract.md;只有被修改变量涉及对应规则时,才读取动作、计划设计或证据参考。
  4. 在同一份当前计划结构上产生新版本 JSON,并重新运行完整 JSON 校验、HTML 渲染和 HTML 审计;校验完整不等于重新读取全部资料。
  5. 独立计划 HTML 只能写入计划目录,绝不得覆盖 健身工作台.html。创建 LZHENG_HANDOFF 后由 process-handoffs 刷新工作台数据块。

无法确认是否属于局部修订时,按结构性重做处理。出现疼痛、疾病、停训或训练条件变化时不得使用低 token 模式绕过安全分流。

专家知识路由

专家库是内部来源层,不是另一个处方系统。目标含营养、肌肥大、计划结构、专项力量、反复中断或已获专业允许活动后的返场变量时,先按专家选择协议读取 ../lzheng-training-expert-library/references/expert-registry.json,再进入对应模块。默认 1 位;只有独立变量或真实冲突才增加。专家只提供来源限定判断,计划事实、最终处方、版本和写入仍由本 Skill 所有。实际采用时按专家库输出协议展示;未采用时不增加专家区块。

执行流程

1. 确认任务边界

  • 用户只问原则或解释时,回答问题,不自动创建状态档案或计划文件。
  • 用户要求制定、重做或调整完整计划时,执行完整流程。
  • 用户明确要求单个力量动作的 8—12 周周期,或明确确认专项周期建议时,才调用 lzheng-strength-cycle-planner。
  • 不因用户只提到“力量提升”自动调用周期 Skill;没有确认时使用普通渐进。
  • 用户停训达到 7 天、连续漏练 3 次、疾病后恢复、训练条件明显改变或 4 周内反复中断时,路由到 lzheng-training-return。
  • 漏练 1—2 次、单日状态差或时间不足仍由本 Skill 处理。

2. 读取当前事实与知识

先建立“用户本次确认 / 当前动态记录 / 本地长期知识 / 联网更新 / 未知”事实表。

  • 用户本次明确确认的当前事实优先。
  • 用户明确授权并且当前环境能够访问训练记录服务时,可查询最近 4—8 周训练、当前计划、恢复和体重;否则只使用用户本次提供的资料并明确限制。
  • 读取用户提供或可核验的当前有效计划和执行基准,不把历史计划、旧 PR 或其他用户数据当作当前事实。
  • 按知识路由读取 Skill 内置参考;安全和最新标准需要联网核验官方来源。
  • 把每条实际使用的来源写入 knowledge_sources,不能只写“参考相关资料”。

3. 完成最少必要问诊和安全分流

使用两轮问诊:首轮收集目标、困惑、近期训练、动作经验、场地时间、恢复和健康限制;第二轮只补会改变计划结构的缺失信息。用户已经提供的内容不要重复询问。减脂还要确认近期体重记录、日常步数或活动基线、可接受的有氧方式和频率;增肌还要确认重点肌群与能否持续记录每个重点动作的重量、次数和余力。没有这些事实时把相应追踪项标为待建立基线,不编造热量、步数或体重目标。

输出三种准备状态:

  • full:信息足够,可生成完整计划;
  • conservative:非关键数据缺失,使用 RPE/RIR 和保守起点并标明假设;
  • blocked:安全、目标、时间、场地或关键动作信息不足,暂不生成精确处方。

锐痛、麻木、放射痛、晕厥、胸部异常不适或持续加重症状不进入普通训练处方;停止高强度建议并提示寻求合适的线下专业评估。

4. 保存时间快照

完整问诊结束后,先按参考规范生成状态快照,再生成计划。

  • 用户指定输出目录时优先使用该目录。
  • 未指定时,先读取已初始化系统的 系统/lzheng-system.json,保存到 output_locations.profiles;只有尚未建立系统配置时,才使用 LZHENG_FITNESS_HOME/profiles/ 或当前工作目录的 lzheng-fitness-output/profiles/。
  • 使用 YYYY-MM-DD-HHmm-lzheng-training-profile.md;客户模式只使用代号和脱敏资料。
  • 新状态创建新文件,不覆盖历史;计划引用准确的 snapshot_id 和路径。
  • 不在快照记录完整病历、账号或无关隐私,只记录会影响训练决策的限制和来源。

5. 分层并选择动作

先判断整体 P0—L3,再逐个判断计划中的主要动作。允许“整体 L2、卧推 L2、深蹲 L1、硬拉 P0”。

动作选择必须经过:器械可用性与安全排除 → 目标和动作模式 → 当前可控难度 → 刺激/疲劳/学习成本 → 延续熟悉动作 → 替代与进阶标准。

  • P0 优先高稳定、易学习、容易调负荷的器械或支撑动作,但不禁止自由重量。
  • 高级训练者仍可使用固定器械;训练等级不等于器械等级。
  • 传统硬拉不是 P0、增肌、减脂或健康计划的必选动作。只有无痛髋铰链、基本躯干固定、合适器械和明确目标都成立时才安排学习路径。

6. 生成计划主体

写清:阶段目标、周期长度、每周频率、训练分化、休息日、每个动作的顺序、组次、RPE/RIR、休息、目的、替代动作、渐进方式和复盘节点。每个动作必须写固定动作模式,并按固定健美肌群标注 1.0 直接贡献或 0.5 间接贡献;周组数由渲染器按周频次自动汇总,禁止手填一份可能不一致的总表。

用户是 P0、L1 或明确不熟悉 RPE/RIR 时,在对话中第一次使用前主动解释:RPE 7 约等于还能做 3 次,RPE 8 约等于 2 次,RPE 9 约等于 1 次。教学属于 AI 建档和带练职责,不在计划 HTML 中插入术语课程;计划页优先显示“约留几次余力”的直白表达。

每个动作都必须给出明确的负荷状态。已有记录时写入工作重量、来源和下一次加重/保持/回退规则;没有记录时写入现场校准步骤和判断规则。禁止只写“按 RPE 自行选重量”。

同时生成:

  • 标准版;
  • 30 分钟版;
  • 20 分钟版;
  • 10 分钟最低版;
  • 状态差版;
  • 漏练 1—2 次接回规则。

在 plan_meta.goal_mode 明确写入 strength、hypertrophy、fat_loss 或 general_fitness,并在 tracking_targets 写入对应追踪项:增肌包含训练完成、重点肌群计划组数与双重渐进记录;减脂包含训练完成、体重趋势、日均步数与有氧时长;力量包含训练完成、关键动作实际表现与周期判定;综合健身至少包含训练完成。每一项要写明数据来源、状态和下一步记录动作;未知基线只能写 needs_baseline,不能省略目标追踪。

短版必须从原计划降级,优先保留当天主线;不得补课、加倍训练、惩罚性有氧或随机换成无关动作。

7. 建立并验证 plan_contract

先写 JSON,再生成用户可见计划。运行:

powershell
python scripts/validate_plan.py <plan.json>
python scripts/render_fitness_plan.py <plan.json> <output.html>
python scripts/audit_html_plan.py <output.html> --plan <plan.json>

任何错误都必须修正后再交付。警告需要在计划的假设或待确认项中处理。

8. 交付 HTML

除非用户明确只要口头分析或拒绝文件,制定/重做完整计划时同时交付独立 HTML。必须由 assets/fitness-plan-template.html 生成;页面只展示阶段目标、周结构、并排训练日简表、统一进阶与周期复盘表,以及可切换的动作模式/健美肌群覆盖。周结构卡补充当天训练重点;覆盖区只显示合计大于 0 的实际项目。复盘节点由 AI 主动向用户确认实际反馈,周期末确认后生成下一阶段计划。完整重量校准、动作理由和短版收进对应训练日的折叠说明;不展示“下一次训练”、完成状态、实时记录、安全筛查、追踪卡、漏练规则、AI 内部判断、来源或假设。

用户指定输出目录时优先使用;否则先读取已初始化系统的 系统/lzheng-system.json,把正式 JSON 与 HTML 写入 output_locations.plans,并通过 LZHENG_HANDOFF → process-handoffs 接入唯一当前计划;只有尚未建立系统配置时,才写入 LZHENG_FITNESS_HOME/plans/ 或当前工作目录的 lzheng-fitness-output/plans/。不得覆盖旧文件,实质修订使用 -v02、-v03;任何计划渲染器都不得写入或替换根目录 健身工作台.html。

与其他 Skill 的边界

  • lzheng-strength-cycle-planner:只在用户主动询问或确认后,为一个明确力量主项生成 8—12 周周期;返回结果后重新审核整周疲劳。
  • lzheng-strength-training-review:处理周期或无周期训练复盘、滚动渐进、基准训练、下一次处方和待确认结构调整。
  • lzheng-training-return:处理 7 天以上、连续多次、疾病后或条件改变后的中断恢复。

质量检查

  • 状态快照先于计划生成,计划引用准确快照;
  • 整体与单动作分层均有依据,不以训练年限或绝对重量机械分级;
  • 动作与器械来自用户条件,不幻想设备;
  • 固定器械和自由重量按适配选择,不暗含高低等级;
  • 所有重量可追溯到记录、RPE/RIR 或明确估算;
  • 新手在首次接触 RPE/RIR 时已由 AI 用余力次数解释,HTML 不承担术语教学;
  • 声明的每周训练频率、周计划中的训练次数和每个训练日的排程完全一致;
  • 动作模式、肌群贡献系数和周频次可计算,页面覆盖汇总不靠 AI 手填;
  • 每个训练日都有可执行短版;
  • 未获确认时没有调用单项力量周期;
  • 文字、JSON 与 HTML 的动作、组次、RPE、版本和来源一致;
  • HTML 无外部运行依赖,手机与打印可读;
  • 每条关键判断能追溯到用户事实、本地知识或当前官方来源。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Lzheng Fitness Plan AI skill do?

基于用户当前状态、Skill 内置健身知识和最新官方指南,完成问诊、安全筛查、P0—L3 分层、固定器械与自由重量动作选择、完整训练计划、短期降级方案、时间快照及移动端友好 HTML 交付。用于用户要求制定、重做、解释或可视化增肌、减脂、体态重组、健康、基础力量或综合健身计划,以及询问一周练几次、如何分化、动作怎样选时;不用于单次训练复盘、医疗康复或未经用户确认的单项力量周期调用。

Why use Lzheng Fitness Plan on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Lzheng Fitness Plan is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Lzheng Fitness Plan in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/LZheng0411/Lzheng-fitness/tree/main/skills/lzheng-fitness-plan. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Lzheng Fitness Plan?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Lzheng Fitness Plan?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Lzheng Fitness Plan with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Lzheng Fitness Plan AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by LZheng0411 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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