# Guizang Sports Skill · FIT/KML 运动分析与 3D 路线故事

     

一个面向 Claude Code、Codex 等本地 Agent 环境的运动轨迹 Skill。把一个或多个 `.fit` / `.kml` 文件交给 Agent，它会分析骑行、跑步或徒步数据，生成有依据的结论与建议，并自动打开本地可视化报告页。需要分享时，还能继续制作带 3D 路线、数据卡片和沿途照片的 PNG / H.264 MP4。

**Ride Relief 是这个 Skill 自带的本地报告网页，不需要另装软件。** 它只监听本机地址，轨迹和分析通过系统临时目录交给页面，不会复制进仓库。


## 30 秒开始

```bash npx skills add https://github.com/op7418/guizang-sports-skill --skill fit-ride-studio ```

安装后直接对 Agent 说：

```text 帮我分析一次运动。 ```

如果还没有收到轨迹文件，Agent 会请你把文件拖进对话，或直接告诉它本地路径（例如 `~/Downloads/ride.fit`）。收到后会自动检查运行依赖、完成分析并打开报告页，不需要你手动安装网页依赖或启动服务。

没有现成文件也可以立即体验：

```text 用示例数据演示一遍。 ```

仓库内的 [`samples/demo.kml`](./samples/demo.kml) 是完全合成的闭环骑行，不包含真实运动者或住址数据；坐标仅供界面演示，不代表实际可骑行路线。

也可以把需求和文件一起发过去：

```text 分析这份 FIT，重点看看踏频、爬坡和数据质量。 把这几次骑行做一个综合分析，找出最长、爬升最多和传感器最完整的一次。 这是两步路导出的徒步 KML，分析路线强度和主要爬坡。 把最长的那次做成一个 9:16 的 3D 路线演示视频。 用这些沿途照片做路线故事，每张停留 2.5 秒。 ```

## 使用流程

1. **索要轨迹**：请求里没有文件时，Agent 会请你把一个或多个 FIT / KML 拖进对话，或提供本地路径，不会让你先配置项目。 2. **自动分析**：收到文件后，Agent 会用锁定版本准备缺失依赖，解析轨迹并给出单次报告或多活动综合报告。 3. **打开报告页**：分析完成后，Agent 会生成临时链接并打开 Ride Relief；链接会自动加载轨迹，不依赖浏览器操作文件选择框。 4. **按需导出**：只有你提出图片、动画或视频需求时，Agent 才进入导出创作器，配置比例、背景、照片、图层和水印。

本地浏览器不可用时，Agent 会降级交付文字报告和分析 JSON；云端环境里的 `127.0.0.1` 通常无法从你的电脑访问，因此不会假装已经打开页面。

## 如何取得 FIT / KML

不同 App 的菜单会随版本调整，优先选择保留原始传感器数据的 FIT；只有路线几何时再用 KML。

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