# 身体追踪 Skill 套件（多用户版 + 飞书卡片推送）

> Claude Code 身体追踪 Skill：支持多用户自助 onboarding、飞书群聊饮食记录、AI 营养估算、飞书多维表格仪表盘同步、每日卡片推送。包含 body-track（日常记录）、body-track-dashboard（仪表盘同步）和 body_push.py（定时卡片推送脚本）。

## Install

Copy the content below into your project:

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name: body-track
description: 多用户身体追踪。用户报告吃了什么、发食物照片、问某个食物热量、汇报运动/手表数据、或想查看饮食记录时触发。首次使用自动进入 onboarding 收集身体数据。
argument-hint: [口述吃了什么/照片路径/食物热量查询/setup，或留空]
allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Agent
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# 身体追踪 · 饮食运动记录（多用户版）

## 概述

这是一个可以分享给其他人使用的身体追踪 skill。每个用户把这个文件夹复制到自己的 `~/.claude/skills/body-track/`，首次使用时会自动引导设置。

## 数据目录

所有数据存放在 `~/body-track/`：

```
~/body-track/
  profile.json        # 用户配置（身体数据、目标、飞书信息）
  W{周数}_{日期}.md    # 每周追踪文件
  {年}-{月}_月报.md    # 月报文件
  {MMDD}/              # 食物照片文件夹
```

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## 第一步：检查是否已完成 Onboarding

每次触发时先检查 `~/body-track/profile.json` 是否存在。

- **如果存在**：读取 profile，直接进入「日常记录流程」
- **如果不存在**：进入「Onboarding 流程」

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## Onboarding 流程（首次使用）

### 1. 检查飞书环境

先确认用户的 lark-cli 是否可用：

```bash
lark-cli auth status 2>&1
```

- 如果未登录或未安装，告诉用户：
  1. 安装 lark-cli：`npm i -g @anthropic-ai/lark-cli`（或按实际安装方式）
  2. 配置飞书应用：`lark-cli config init`
  3. 登录：`lark-cli auth login`
  4. 需要的权限：`im:message`（读消息）、`im:resource`（下载图片）、`bitable:app`（多维表格）
- 完成后再继续

### 2. 收集身体数据

通过对话逐步收集（必填项标 *）：

| 项目 | 说明 | 用途 |
|------|------|------|
| * 性别 | 男/女 | BMR 计算 |
| * 年龄 | 周岁 | BMR 计算 |
| * 身高 (cm) | | BMR 计算 |
| * 体重 (kg) | 当前体重 | BMR 计算 + 追踪基线 |
| 体脂率 (%) | 如有体测报告 | 更精确的目标设定 |
| 骨骼肌 (kg) | 如有体测报告 | 增肌参考 |
| 健康状况 | 胰岛素抵抗、三高、甲状腺、PCOS 等 | 影响饮食建议方向 |
| 饮食偏好/禁忌 | 素食/清真/过敏/不吃什么 | 建议时避开 |
| 穿戴设备 | 有无手表/手环 | 是否有实际消耗数据 |
| * 目标 | 减脂/增肌/维持/改善饮食 | 决定热量策略 |
| 减脂目标 (kg) | 想减多少 | 计算减脂进度 |

一次性问完不友好，分 2-3 轮对话收集。先问基础（性别、年龄、身高、体重、目标），再问详情。

### 3. 计算个性化参数

用 Mifflin-St Jeor 公式：
- 男：BMR = 10 × 体重(kg) + 6.25 × 身高(cm) - 5 × 年龄 + 5
- 女：BMR = 10 × 体重(kg) + 6.25 × 身高(cm) - 5 × 年龄 - 161

默认 TDEE = BMR × 1.2（久坐）。如果有手表数据，用实际消耗。

热量目标：
- 减脂：TDEE - 300 ~ 500 kcal（不低于 BMR）
- 维持：TDEE
- 增肌：TDEE + 200 ~ 300 kcal

蛋白质目标：体重 × 1.2 ~ 1.6 g（减脂取高值，维持取低值）

### 4. 收集飞书信息

问用户：
1. **饮食记录群的 chat_id**：用户在飞书哪个群记录饮食？让用户提供群的 chat_id。获取方式：
   ```bash
   # 搜索群聊
   lark-cli im +chat-list --query "群名关键词" --as user
   ```
2. **Webhook URL**：让用户在群设置里添加自定义机器人，获取 webhook 地址（用于每日推送）

### 5. 创建飞书多维表格

用 lark-cli 自动创建：

```bash
# 在用户的云空间里创建多维表格
lark-cli base +create --name "身体追踪" --as user
```

创建 4 张数据表（参考字段设计，用 lark-cli base 命令）：

**表1: 每日汇总**
- 日期（日期）、摄入kcal（数字）、蛋白质g（数字）、碳水g（数字）、脂肪g（数字）
- 消耗kcal（数字）、热量差（数字）、体重（数字）

**表2: 饮食明细**
- 日期（日期）、餐次（单选：早餐/午餐/晚餐/加餐）、食物（文本）、份量（文本）
- 热量（数字）、蛋白质（数字）、脂肪（数字）、碳水（数字）

**表3: 运动记录**
- 日期（日期）、类别（单选：有氧/无氧）、运动名称（文本）、时长min（数字）、消耗kcal（数字）

**表4: AI建议**
- 分类（单选：总评/蛋白质/微量元素/运动/饮食推荐/减脂进度）、内容（文本）、数据依据（文本）、优先级（单选：高/中/低）

创建完成后记录 base_token 和各 table_id。

### 6. 保存 profile.json

```bash
mkdir -p ~/body-track
```

写入 `~/body-track/profile.json`：

```json
{
  "name": "用户名",
  "chat_id": "oc_xxx",
  "base_token": "xxx",
  "table_ids": {
    "daily": "tbl...",
    "detail": "tbl...",
    "exercise": "tbl...",
    "advice": "tbl..."
  },
  "webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx",
  "body": {
    "gender": "female",
    "age": 30,
    "height_cm": 165,
    "weight_kg": 60,
    "body_fat_pct": null,
    "skeletal_muscle_kg": null,
    "conditions": [],
    "diet_prefs": [],
    "has_wearable": false
  },
  "targets": {
    "goal": "fat_loss",
    "target_weight_loss_kg": 5,
    "daily_kcal_min": 1400,
    "daily_kcal_max": 1600,
    "protein_g": 80,
    "bmr": 1300,
    "tdee": 1560
  },
  "created_at": "2026-04-07",
  "weight_start": 60,
  "exercise_goal": "3-4次/周，每次20-30分钟"
}
```

### 7. 设置每日推送

创建推送脚本 `~/body-track/body_push.py`，逻辑：
- 读取最新的 dashboard HTML，提取未达标建议
- 每天 3 次轮播推送（早安/午间/晚间）
- 用 webhook 发送飞书卡片消息
- 卡片格式：标题栏 + 三列汇总指标 + 建议列表 + 运动提醒 + 累计赤字

推送脚本模板参考 `~/scripts/feishu-bot/body_push.py`（如果存在的话），核心逻辑：
- `find_latest_dashboard()` 找最新 dashboard HTML
- `collect_all_advice()` 提取红黄标签的建议
- `extract_summary_metrics()` 提取汇总指标
- `extract_exercise_summary()` 从周报提取运动数据
- `build_card()` 构建飞书卡片 JSON
- `send_webhook()` 发送到用户的 webhook

推送脚本要从 `~/body-track/profile.json` 读取 webhook_url 和 body_dir 路径。

设置定时任务（macOS launchd）：

```bash
# 创建 plist 文件
cat > ~/Library/LaunchAgents/com.bodytrack.push.plist << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.bodytrack.push</string>
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>/usr/bin/python3</string>
        <string>$HOME/body-track/body_push.py</string>
    </array>
    <key>StartCalendarInterval</key>
    <array>
        <dict><key>Hour</key><integer>8</integer><key>Minute</key><integer>0</integer></dict>
        <dict><key>Hour</key><integer>12</integer><key>Minute</key><integer>30</integer></dict>
        <dict><key>Hour</key><integer>19</integer><key>Minute</key><integer>0</integer></dict>
    </array>
    <key>StandardOutPath</key>
    <string>$HOME/body-track/push.log</string>
    <key>StandardErrorPath</key>
    <string>$HOME/body-track/push.log</string>
</dict>
</plist>
EOF

# 加载
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.bodytrack.push.plist
```

### 8. Onboarding 完成

告诉用户：
- 数据目录：`~/body-track/`
- 飞书看板：提供多维表格链接
- 每天 3 次推送已设置（8:00 / 12:30 / 19:00）
- 以后直接在群里发食物照片和口述，然后用 `/body-track` 来同步记录

---

## 日常记录流程

读取 `~/body-track/profile.json` 获取用户配置后：

### 数据来源：飞书对话

从用户的飞书群聊拉取消息：

```bash
lark-cli im +chat-messages-list --chat-id {profile.chat_id} \
  --start "YYYY-MM-DDT00:00:00+08:00" --end "YYYY-MM-DDT23:59:59+08:00" \
  --sort asc --as user --format json
```

### 下载食物照片

```bash
cd /tmp && lark-cli im +messages-resources-download \
  --message-id om_xxx --file-key img_xxx --type image --as user \
  --output food_MMDD_序号.png
```

下载后用 Read 工具查看图片，识别食物。照片归档到 `~/body-track/{MMDD}/`。

### 处理照片
- HEIC 先转换：`sips -s format jpeg -Z 800 原文件 --out /tmp/food_photos/输出.jpg`
- 看照片时注意：手机作为尺寸参照物、吃前吃后对比判断实际吃了多少
- 如有营养标签，直接读取标签数据计算

### 营养估算

必须有份量依据（重量/个数/比例），不能凭"一碗""一杯"模糊估算。

每种食物估算以下营养素：

| 营养素 | 说明 |
|--------|------|
| 热量 (kcal) | 总热量 |
| 蛋白质 (g) | |
| 碳水化合物 (g) | 其中标注糖的含量 |
| 脂肪 (g) | 其中标注饱和脂肪 |
| 膳食纤维 (g) | |
| 钠 (mg) | |
| 钙 (mg) | |
| 铁 (mg) | |
| 钾 (mg) | |
| 维生素C (mg) | 如有显著来源 |
| 维生素A (μg) | 如有显著来源 |

每餐汇总展示：热量 / 蛋白质 / 碳水 / 脂肪 四大项 + 值得注意的微量元素。

### 更新追踪文件

读取 profile.json 中的目标数据来做对比。

**周文件**（详细记录）：
- 命名：`W{周数}_{起始日期}-{结束日期}.md`（周一到周日，ISO 周数）
- 每天记录：各餐内容+份量+热量+蛋白质+碳水+脂肪、消耗、热量差、体重
- 消耗：有手表数据用手表，无手表用 profile.targets.tdee
- 先读已有文件看格式，保持一致
- 如果当周文件不存在，新建（格式参考已有周文件或模板）

周文件模板（新建时使用）：

```markdown
# 第{周数}周 · {月}月{日}日 - {月}月{日}日

## 本周目标
- 热量摄入：{daily_kcal_min}-{daily_kcal_max} kcal/天
- 蛋白质：≥ {protein_g}g/天
- 运动：{exercise_goal}

---

## 周一 M/DD
| | 内容 | 份量 | 热量 | 蛋白质 | 脂肪 | 碳水 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 早餐 | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| **摄入合计** | | | **X kcal** | **Xg** | **Xg** | **Xg** |

| | 消耗 |
|---|---|
| 静息+活动 | {tdee} kcal |
| **消耗合计** | **{tdee} kcal** |

| 热量差 | 体重 | 能量值 |
|---|---|---|
| **X kcal** | — | /5 |
```

**月报文件**（趋势总览）：
- 命名：`{年}-{月}_月报.md`
- 包含：每日数据表、周均趋势对比、关键发现
- 每次更新周文件时同步更新月报

### 回复用户
- 当餐/当天的 热量 / 蛋白质 / 碳水 / 脂肪
- 如果当天还没吃完，告诉剩余预算（基于 profile 中的目标）
- 指出高热量低蛋白、高碳水、高钠的项目，但不说教不安慰
- 用户问某食物热量就直接回答数字，加上当天累计
- 如果用户有特殊健康状况（如胰岛素抵抗），相关建议只在用户问时提

### 能量和运动探测

每次交互时简短问一句："今天能量怎么样？1-5"
- 如果能量 ≥ 3，问一句"想动一下吗？"
- 不强推，用户说不想就不追问
- 记录能量值和运动数据到周文件

## 注意事项
- 如实记录，不要为了让用户感觉好而低估热量
- 用户的所有个性化数据从 profile.json 读取，不要硬编码
- 保持简单直接
- 估算要诚实，不美化不安慰

$ARGUMENTS


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Source: https://tokrepo.com/en/workflows/b6e3483c-90b8-4af2-9e82-231d5b95b78a
Author: shiny.lucc