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健身营养

健身房锻炼规划与营养追踪器。通过 wger 按肌肉、器材或类别搜索 690 多种锻炼动作。通过 USDA FoodData Central 查询 380,000 多种食物的宏量营养素和卡路里。计算 BMI、TDEE、单次最大重复重量、宏量营养素分配及体脂率——纯 Python 实现，无需安装额外包。专为增肌、减脂或单纯追求更好饮食的人群打造。

技能元数据​

源码可选 — 通过 hermes skills install official/health/fitness-nutrition 安装
路径optional-skills/health/fitness-nutrition
版本1.0.0
许可证MIT
平台linux, macos, windows
标签健康、健身、营养、健身房、锻炼、饮食、运动
信息

以下是Hermes加载此技能时使用的完整技能定义。这是智能体在技能激活时看到的指令。

健身与营养

专业健身教练与运动营养师技能。两个数据源加上离线计算器——健身者所需的一切尽在于此。

数据来源（全部免费，无pip依赖）：

  • wger (https://wger.de/api/v2/) — 开放运动数据库，690+种练习，包含肌肉、器械、图片。公共端点无需认证。
  • USDA FoodData Central (https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/) — 美国政府营养数据库，380,000+种食物。DEMO_KEY 立即可用；免费注册可获得更高限额。

离线计算器（纯标准库Python）：

  • BMI、TDEE（Mifflin-St Jeor公式）、单次最大重量（Epley/Brzycki/Lombardi）、宏量营养素分配、体脂率（美国海军方法）

使用场景​

当用户询问以下内容时触发此技能：

  • 练习、锻炼、健身常规、肌肉群、锻炼分化
  • 食物宏量营养素、卡路里、蛋白质含量、膳食计划、卡路里计算
  • 身体成分：BMI、体脂、TDEE、热量盈余/赤字
  • 单次最大重量估算、训练百分比、渐进式超负荷
  • 用于减脂、增肌或维持状态的宏量营养素比例

流程​

运动查询（wger API）​

所有wger公共端点返回JSON，无需认证。始终在运动查询中添加 format=json 和 language=2（英语）。

步骤1 — 确定用户需求：

  • 按肌肉 → 使用 /api/v2/exercise/?muscles={id}&language=2&status=2&format=json
  • 按类别 → 使用 /api/v2/exercise/?category={id}&language=2&status=2&format=json
  • 按器械 → 使用 /api/v2/exercise/?equipment={id}&language=2&status=2&format=json
  • 按名称 → 使用 /api/v2/exercise/search/?term={query}&language=english&format=json
  • 完整详情 → 使用 /api/v2/exerciseinfo/{exercise_id}/?format=json

步骤2 — 参考ID（免去额外API调用）：

运动类别：

ID类别
8手臂
9腿部
10腹部
11胸部
12背部
13肩部
14小腿
15有氧

肌肉：

ID肌肉ID肌肉
1肱二头肌2三角肌前束
3前锯肌4胸大肌
5腹外斜肌6腓肠肌
7腹直肌8臀大肌
9斜方肌10股四头肌
11股二头肌12背阔肌
13肱肌14肱三头肌
15比目鱼肌

器械：

ID器械
1杠铃
3哑铃
4瑜伽垫
5瑞士球
6引体向上杆
7无（自重）
8长凳
9斜板
10壶铃

步骤3 — 获取并展示结果：

# 按名称搜索运动
QUERY="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$QUERY")
curl -s "https://wger.de/api/v2/exercise/search/?term=${ENCODED}&language=english&format=json" \
  | python3 -c "
import json,sys
data=json.load(sys.stdin)
for s in data.get('suggestions',[])[:10]:
    d=s.get('data',{})
    print(f\"  ID {d.get('id','?'):>4} | {d.get('name','N/A'):<35} | Category: {d.get('category','N/A')}\")
"
# 获取特定运动的完整详情
EXERCISE_ID="$1"
curl -s "https://wger.de/api/v2/exerciseinfo/${EXERCISE_ID}/?format=json" \
  | python3 -c "
import json,sys,html,re
data=json.load(sys.stdin)
trans=[t for t in data.get('translations',[]) if t.get('language')==2]
t=trans[0] if trans else data.get('translations',[{}])[0]
desc=re.sub('<[^>]+>','',html.unescape(t.get('description','N/A')))
print(f\"Exercise  : {t.get('name','N/A')}\")
print(f\"Category  : {data.get('category',{}).get('name','N/A')}\")
print(f\"Primary   : {', '.join(m.get('name_en','') for m in data.get('muscles',[])) or 'N/A'}\")
print(f\"Secondary : {', '.join(m.get('name_en','') for m in data.get('muscles_secondary',[])) or 'none'}\")
print(f\"Equipment : {', '.join(e.get('name','') for e in data.get('equipment',[])) or 'bodyweight'}\")
print(f\"How to    : {desc[:500]}\")
imgs=data.get('images',[])
if imgs: print(f\"Image     : {imgs[0].get('image','')}\")
"
# 按肌肉、类别或器械筛选列出运动
# 根据需要组合筛选器：?muscles=4&equipment=1&language=2&status=2
FILTER="$1"  # 例如 "muscles=4" 或 "category=11" 或 "equipment=3"
curl -s "https://wger.de/api/v2/exercise/?${FILTER}&language=2&status=2&limit=20&format=json" \
  | python3 -c "
import json,sys
data=json.load(sys.stdin)
print(f'Found {data.get(\"count\",0)} exercises.')
for ex in data.get('results',[]):
    print(f\"  ID {ex['id']:>4} | muscles: {ex.get('muscles',[])} | equipment: {ex.get('equipment',[])}\")
"

营养查询（USDA FoodData Central）​

使用环境变量 USDA_API_KEY（如果已设置），否则回退到 DEMO_KEY。 DEMO_KEY = 30次请求/小时。免费注册的密钥 = 1,000次请求/小时。

# 按名称搜索食物
FOOD="$1"
API_KEY="${USDA_API_KEY:-DEMO_KEY}"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$FOOD")
curl -s "https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/search?api_key=${API_KEY}&query=${ENCODED}&pageSize=5&dataType=Foundation,SR%20Legacy" \
  | python3 -c "
import json,sys
data=json.load(sys.stdin)
foods=data.get('foods',[])
if not foods: print('No foods found.'); sys.exit()
for f in foods:
    n={x['nutrientName']:x.get('value','?') for x in f.get('foodNutrients',[])}
    cal=n.get('Energy','?'); prot=n.get('Protein','?')
    fat=n.get('Total lipid (fat)','?'); carb=n.get('Carbohydrate, by difference','?')
    print(f\"{f.get('description','N/A')}\")
    print(f\"  Per 100g: {cal} kcal | {prot}g protein | {fat}g fat | {carb}g carbs\")
    print(f\"  FDC ID: {f.get('fdcId','N/A')}\")
    print()
"
# 按FDC ID获取详细营养概况
FDC_ID="$1"
API_KEY="${USDA_API_KEY:-DEMO_KEY}"
curl -s "https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/food/${FDC_ID}?api_key=${API_KEY}" \
  | python3 -c "
import json,sys
d=json.load(sys.stdin)
print(f\"Food: {d.get('description','N/A')}\")
print(f\"{'Nutrient':<40} {'Amount':>8} {'Unit'}\")
print('-'*56)
for x in sorted(d.get('foodNutrients',[]),key=lambda x:x.get('nutrient',{}).get('rank',9999)):
    nut=x.get('nutrient',{}); amt=x.get('amount',0)
    if amt and float(amt)>0:
        print(f\"  {nut.get('name',''):<38} {amt:>8} {nut.get('unitName','')}\")
"

离线计算器​

使用 scripts/ 目录中的辅助脚本进行批量操作，或内联运行进行单次计算：

  • python3 scripts/body_calc.py bmi <体重_公斤> <身高_厘米>
  • python3 scripts/body_calc.py tdee <体重_公斤> <身高_厘米> <年龄> <M|F> <活动量 1-5>
  • python3 scripts/body_calc.py 1rm <重量> <次数>
  • python3 scripts/body_calc.py macros <TDEE_千卡> <减脂|维持|增肌>
  • python3 scripts/body_calc.py bodyfat <M|F> <颈围_厘米> <腰围_厘米> [臀围_厘米] <身高_厘米>

详见 references/FORMULAS.md 了解每个公式背后的科学原理。

常见陷阱​

  • wger运动端点默认返回所有语言 — 始终添加 language=2 以获取英语
  • wger包含未验证的用户提交 — 添加 status=2 以仅获取已审核的运动
  • USDA DEMO_KEY 有30次请求/小时限制 — 批量请求间添加 sleep 2，或获取免费密钥
  • USDA数据为每100克 — 提醒用户按实际份量换算
  • BMI不区分肌肉和脂肪 — 肌肉发达者的高BMI不一定不健康
  • 体脂公式是估算值（±3-5%）— 精确测量推荐使用DEXA扫描
  • 1RM公式在10次以上准确性下降 — 使用3-5次一组以获得最佳估算
  • wger的 exercise/search 端点参数名是 term 而非 query

验证​

运动搜索后：确认结果包含运动名称、肌肉群和器械。 营养查询后：确认返回的每100克宏量营养素包含千卡、蛋白质、脂肪、碳水化合物。 计算器使用后：检查输出的合理性（例如，对大多数成年人TDEE应在1500-3500之间）。

快速参考​

任务来源端点
按名称搜索运动wgerGET /api/v2/exercise/search/?term=&language=english
运动详情wgerGET /api/v2/exerciseinfo/{id}/
按肌肉筛选wgerGET /api/v2/exercise/?muscles={id}&language=2&status=2
按器械筛选wgerGET /api/v2/exercise/?equipment={id}&language=2&status=2
列出类别wgerGET /api/v2/exercisecategory/
列出肌肉wgerGET /api/v2/muscle/
搜索食物USDAGET /fdc/v1/foods/search?query=&dataType=Foundation,SR Legacy
食物详情USDAGET /fdc/v1/food/{fdcId}
BMI / TDEE / 1RM / 宏量营养素离线python3 scripts/body_calc.py