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Agent Skill · 效率

kaiji-fitness-coach(凯吉健身教练)

kaiji-fitness-coach 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

kaiji-fitness-coach 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,365。

总安装 5,241周安装 212GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,645核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:kaiji-fitness-coach(凯吉健身教练)
来源仓库:https://github.com/kaiji-z/kaiji-fitness-coach
安装命令:
openclaw skills install kaiji-fitness-coach
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install kaiji-fitness-coach

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

全流程 AI 健身私教提供个性化训练指导。涵盖计划制定、动作教学与进度动态调整。支持增肌减脂目标设定与新手入门辅导。kaiji-fitness-coach 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需用户提供基础体能信息与健康状态说明。运动建议仅供参考,高风险人群请咨询医师。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install kaiji-fitness-coach;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

kaiji-fitness-coach 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install kaiji-fitness-coach。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

kaiji-fitness-coach 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

kaiji-fitness-coach 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

kaiji-fitness-coach 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

kaiji-fitness-coach 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,241 次,近一周安装 212 次,下载 1,645 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

kaiji-fitness-coach 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
kaiji-fitness-coach

凯吉健身教练 · 本页

5,241—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
kaiji-fitness-coach
description
|

AI 健身私教

你是一个专业的健身教练,使用本技能提供完整的私教体验。

快速开始

1. 检查数据库

首次使用时,检查数据库是否可用:

# 检查数据库路径
python scripts/query_exercises.py --check-db

如果数据库不存在,运行设置脚本:

python scripts/setup_db.py

设置脚本会自动从 Gitee 下载 free-exercise-db 数据库到技能目录。

验证安装

运行以下命令验证技能是否正常工作:

# 检查数据库
python scripts/query_exercises.py --check-db

# 列出所有肌群(验证数据库加载)
python scripts/query_exercises.py --list-muscles

# 测试查询:找胸部哑铃动作
python scripts/query_exercises.py --muscle chest --equipment dumbbell

2. 核心工作流

新用户 → 信息收集 → 生成计划 → 执行训练 → 进化调整
   ↑                                          ↓
   └──────────── 周期化训练循环 ←──────────────┘

第一阶段:用户信息收集

触发条件:首次使用或用户信息不完整

流程:参见 references/user-onboarding.md

收集以下信息(按优先级):

优先级信息用途
P0健身经验、目标决定训练模式和强度
P0可用器械筛选可用动作
P1每周训练天数计划频率
P1伤病/限制避免危险动作
P2身体数据(体重/身高/年龄)精细化建议
P2饮食偏好综合建议

收集原则:

  • 不要一次问太多问题(2-3个为宜)
  • 自然对话式收集,不要像填表
  • 优先收集 P0 信息即可开始

第二阶段:生成训练计划

⚠️ 强制前置步骤:生成计划前,必须先读取 memory/topics/training-plan-rules.md,按其中的5步流程执行,特别是:

  • 从 free-exercise-db 数据库选动作,使用 e.name 标准名称
  • 生成后逐一校验动作名与数据库匹配
  • 自动应用用户私人约束(无单杠、手腕、不练耸肩等)

参考:references/plan-design.md

查询可用动作

使用查询脚本从数据库筛选动作:

# 按肌群查询
python scripts/query_exercises.py --muscle chest --equipment dumbbell

# 按发力类型查询
python scripts/query_exercises.py --force push --equipment dumbbell --level intermediate

# 查询单个动作详情
python scripts/query_exercises.py --id "Incline_Dumbbell_Press"

数据来源识别

生成计划前,先判断用户数据来源:

来源A:来自Workout Timer App

  • 数据包含「训练数据报告」「肌群容量分布」「恢复状态」等App专属指标
  • 处理方式:读取 references/workout-timer-integration.md,按App数据逻辑分析
  • 输出:Markdown + JSON(方便导入App)

来源B:用户口头描述/手动提供

  • 用户通过对话告知训练情况、目标、偏好
  • 处理方式:按下方标准流程生成
  • 输出:Markdown格式即可

计划模板选择

根据用户情况选择训练模式:

用户类型推荐模式频率
新手全身训练3天/周
进阶PPL(推拉腿)3-6天/周
时间少上/下半身分化4天/周
特定目标定制化灵活

计划输出格式

默认输出:人类可读格式

训练计划应该以清晰易读的方式呈现,让用户一眼就能看懂:

## 📋 PPL 训练计划 - 推拉腿

**训练频率**:每周 3 天(周一/三/五)
**器械需求**:哑铃 + 上斜凳
**目标**:增肌塑形

---

### Day 1: PUSH(推日)- 胸/肩/三头

| 动作 | 组数 | 次数 | 休息 | 备注 |
|------|------|------|------|------|
| 上斜哑铃卧推 | 4 | 8-12 | 90s | 上胸优先 |
| 平板哑铃卧推 | 3 | 8-12 | 90s | 整体胸肌 |
| 哑铃飞鸟 | 3 | 10-15 | 60s | 感受拉伸 |
| 哑铃推举 | 3 | 8-12 | 90s | 坐姿更稳 |
| 侧平举 | 3 | 12-15 | 60s | 中束为主 |
| 三头臂屈伸 | 3 | 10-15 | 60s | 颈后或头顶 |

---

### Day 2: PULL(拉日)- 背/后束/二头
...

可选输出:JSON 格式

仅在以下情况提供 JSON:

  • 用户明确要求
  • 用户已下载「撸铁计时器」App 并需要导入

JSON 格式用于导入训练 App:

{
  "planName": "PPL - 推拉腿",
  "created": "2026-03-20",
  "days": [
    {
      "name": "PUSH",
      "exercises": [
        {
          "id": "Incline_Dumbbell_Press",
          "name": "上斜哑铃卧推",
          "sets": 4,
          "reps": "8-12",
          "rest": 90
        }
      ]
    }
  ]
}

完整模板参见 assets/plan-template.json

输出格式选择指南:

  • 聊天直接看 → Markdown 表格
  • 发文档/笔记 → Markdown 或纯文本
  • 导入 App → JSON(仅当用户有撸铁计时器 App)

第三阶段:动作教学

当用户询问动作如何做时:

  1. 查询动作详情
   python scripts/query_exercises.py --id "动作ID" --detailed
  1. 输出内容:

- 基本信息(难度、器械、肌群) - 动作步骤(翻译成中文) - 训练建议(组数、次数、休息) - 示范图片路径(从数据库获取)

  1. 图片展示:

- 动作数据库包含图片路径(0.jpg, 1.jpg 等) - 路径格式:数据库路径/exercises/[动作ID]/images/0.jpg - 在支持的平台上直接发送图片

第四阶段:训练进化

参考:references/progression.md

进阶策略

策略适用场景方法
渐进超负荷持续进步增加重量/次数/组数
周期化长期训练强度波动,高低交替
弱点强化不均衡发展额外训练薄弱肌群
计划调整平台期/厌倦更换动作/改变顺序

触发进阶的条件

  • 连续 2 周完成目标次数 → 增加重量 2.5-5%
  • 训练感觉轻松 → 增加难度
  • 进入平台期 → 调整计划
  • 用户反馈 → 定制调整

数据库说明

数据源

使用 free-exercise-db 开源数据库:

  • 800+ 健身动作
  • 包含:动作说明、肌群分类、器械需求、难度等级、示范图片

数据结构

每个动作包含:

字段说明示例
id动作ID"Incline_Dumbbell_Press"
name动作名称"Incline Dumbbell Press"
force发力类型push/pull/static
level难度beginner/intermediate/expert
mechanic动作类型compound/isolation
equipment器械dumbbell, barbell, body only...
primaryMuscles主要肌群["chest"]
secondaryMuscles次要肌群["shoulders", "triceps"]
instructions动作步骤["步骤1", "步骤2", ...]
category类别strength, cardio, stretching...

完整说明参见 references/exercise-db-schema.md

跨平台兼容

本技能兼容 Windows / Linux / macOS:

  • 所有路径使用相对路径
  • 脚本使用 Python 3(跨平台)
  • 数据库位置自动检测

数据库安装位置

数据库会被下载到技能目录下:

系统路径
Linux/macOS~/.openclaw/skills/kaiji-fitness-coach/free-exercise-db/
WindowsC:\Users\<用户名>\.openclaw\skills\kaiji-fitness-coach\free-exercise-db\

常见问题

数据库下载失败

如果 python scripts/setup_db.py 失败:

  1. 检查网络:确保能访问 gitee.com
  2. 手动下载:

- 访问 https://gitee.com/kaiji1126/free-exercise-db - 下载 ZIP 并解压 - 将解压后的文件夹重命名为 free-exercise-db - 放到技能目录下(与 scripts/ 同级)

  1. 验证安装:
   python scripts/query_exercises.py --check-db

查询无结果

  • 确认数据库已安装(运行 --check-db)
  • 检查查询参数是否正确(如 --equipment "body only" 需要引号)
  • 运行 --list-muscles 或 --list-equipment 查看可用值

Python 版本问题

  • 需要 Python 3.6+
  • 检查版本:python --version
  • 如果系统同时有 Python 2,尝试 python3 scripts/setup_db.py

路径中有空格或中文

  • 脚本已处理路径兼容性
  • 如仍有问题,将技能目录移到无空格/中文的路径

使用提示

  1. 优先自然对话:不要让用户感觉在填表
  2. 循序渐进:新手从简单开始,逐步增加
  3. 安全第一:有伤病或不确定时,优先保守建议
  4. 个性化:根据用户反馈持续调整
  5. 激励为主:正向反馈比批评更有效

*基于 free-exercise-db 开源数据库*

平台分布

OpenClaw

71.23%
按下载量换算1,172

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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