workout-tracker

ワークアウトトラッカー

ローカルの SQLite データベースを使って、フィットネス活動を記録、追跡するスキルです。

機能

1. ワークアウトの記録： エクササイズの詳細を記録します。
2. 履歴の表示： 過去のパフォーマンスを確認します。
3. 休憩時間の自動設定： 指定がない場合、以前のセッションに基づいて休憩時間を自動入力します。
4. 画像認識： 画像からジムの器具を特定し、エクササイズを提案できます。

使用方法

1. ワークアウトの記録

ユーザーが「ベンチプレスを60kgで8レップ、5セットやりました」と言った場合、詳細を解析して次を実行します。

cd skills/workout-tracker/scripts && uv run log.py \
  --exercise "Bench Press" \
  --weight 60 \
  --unit kg \
  --sets 5 \
  --reps 8 \
  --body_part "Chest" \
  --rest_time 90  # Optional: User provided or leave empty to auto-fill
  --notes "Optional notes"

パラメーター：

• --exercise（必須）：動作の名前。
• --body_part：（新規） 対象となる筋肉群（例：Chest、Back、Legs）。指定されていない場合は、エクササイズから推測してください（例：Bench → Chest）。
• --weight（必須）：重量。
• --unit：'kg' または 'lb'（デフォルトは kg）。
• --sets：セット数。
• --reps：1セットあたりのレップ数。
• --rest_time：秒数。ユーザーが指定していない場合は、省略してください。スクリプトが履歴から自動入力します。

2. 履歴の表示

ユーザーが「スクワットの進捗はどう？」または「直近のワークアウトを見せて」と尋ねた場合：

cd skills/workout-tracker/scripts && uv run render.py --exercise "Squat"

次に、生成された画像を送信します： message(action="send", filePath="/tmp/workout_report.png", message="Here is your report:")

3. 画像認識（ビジョン）

ユーザーが画像（例：マシンの画像）をアップロードした場合：

1. ビジョン機能を使って画像を解析します。
2. 器具を特定します（例：「レッグプレスマシン」、「ダンベル」）。
3. ユーザーに尋ねます：「これはレッグプレスのようです。セットを記録しますか？重量はいくつですか？」
4. ユーザーの返答後、通常どおり log.py スクリプトを使用します。

設計と動作のルール（ユーザー設定）

1. ユーザープロフィール

• タイプ： 一般ユーザー（カジュアル）。
• やり取り： 自然な言葉を使います。曖昧な場合を除き、質問せずにエクササイズ名から body_part を自動的に推測します（例：「ベンチプレス」→「Chest」）。

2. 表示形式（モバイル縦向き）

• 推奨される出力： レポートには常に render.py を使って画像を生成します。
• スタイル： モバイル画面に最適化された縦向きのアスペクト比。
• レイアウト：
  • 幅を狭くします（figsize の幅は約6）。
  • 「Notes」列の長いテキストは折り返します。
  • 単一のエクササイズで絞り込んでいる場合は、「Exercise」列を非表示にします（タイトルで分かるため）。
  • その日のセッション内では時系列順（古い順 → 新しい順）に並べます。

3. 記録のロジック

• ドロップセット： データの正確性を保つため、別々の行として記録する必要があります。
  • 休憩時間： ドロップセットの各パート間は 0 に設定します。
  • メモ： 分かりやすいように「Drop set part X/Y」と記載します。
• 単位： ユーザーは lb（ポンド）を希望します。

データベース

データは skills/workout-tracker/workout.db（SQLite）に保存されます。 スキーマには date、exercise、weight、unit、sets、reps、rest_time、notes が含まれます。

技術的なセットアップ（メンテナンス）

このスキルは、Python パッケージ管理に uv を使用します。

インストール

1. uv がインストールされていることを確認します：brew install uv
2. 依存関係を同期します：

   cd skills/workout-tracker/scripts
   uv sync
   

データベーススキーマ（SQLModel）

SQLite データベース（workout.db）は、次のスキーマを使用します：

• id：整数（PK）
• date：ISO8601 文字列
• exercise：文字列
• body_part：文字列（対象となる筋肉群）
• weight：浮動小数点数
• unit：文字列（デフォルトは "kg"）
• sets：整数
• reps：整数
• rest_time：整数（秒、任意）
• notes：文字列（任意）