开源项目 guizang-sports-skill 是一个运动数据分析与分享 Skill，支持将码表或运动 App 导出的 FIT/KML 文件交给 Codex、Claude Code 等 Agent，自动生成 3D 路线报告和分析建议。需要分享时，还能将路线、数据卡和沿途照片合成为 PNG 或 MP4 视频。
核心功能一：运动数据分析
传统码表软件只给出里程、均速、心率等原始数据，需要用户自行拼凑结论。这个 Skill 会先给出一句路线判断和核心发现，再展开证据、数据限制和行动建议。
骑行分析会综合速度、踏频、停顿和路线起伏；跑步换成配速和步频语言；徒步优先看距离、爬升密度、海拔范围和主要连续爬坡。页面会根据真实证据选择 2-6 个值得深挖的部分，给出 2-8 条按影响排序的建议。
每条建议都写清依据、原因和可执行动作。只有数据真正支持时才会给出对应建议，如心率或功率覆盖不足时会提示"还不能判断训练负荷"。
先算清楚，再让 AI 解释
Skill 采用确定性分析器 + AI 解释的分工架构。分析器负责解析轨迹、统一单位、计算时间、距离、爬升、坡度分布和传感器覆盖率；AI 负责选择值得讲的部分，把数字之间的关系写成人能看懂的解释。
坡度分析使用距离加权分布，用平滑后的 P99 表示代表性陡坡，再找出最多三段连续爬坡，标明位置和长度。
核心功能二：漂亮的分享报告
分析完成后，Skill 生成本地 3D 路线报告。地图支持旋转和缩放，颜色随坡度连续变化：冷色下坡、浅色平缓、暖色爬坡。右侧依次展示活动总览、路线画像、深度分析和行动建议。
如需分享到小红书、即刻或视频平台，Skill 会将数据和动态 3D 路线图、沿途照片合成为分享视频。动态地图、数据卡和水印是独立图层，可拖动、缩放和关闭。
数据卡有玻璃、实色和极简三种样式，展示总里程、爬升、均速或配速等完整活动数据。沿途照片支持 GPS 位置匹配或时间匹配，视频播放到对应路段时背景切换为照片，地图上只亮起当前位置。
支持四种输出比例
| 比例 | 尺寸 | 用途 |
|---|---|---|
| 9:16 | 1080 × 1920 | 小红书、Reels、竖屏视频 |
| 3:4 | 1080 × 1440 | 图文封面、运动卡片 |
| 1:1 | 1080 × 1080 | 方形社交分享 |
| 16:9 | 1920 × 1080 | 横屏视频、桌面展示 |
静态图导出 PNG，动画和视频导出 H.264 MP4，规格为 30 FPS、12 Mbps。
为什么做这个 Skill
现有运动软件分两类：一类很专业但数据太多普通人看不懂；另一类简化了好懂了，但路线和个人经历也丢了。这个 Skill 的目标是回答三个问题：这次运动发生了什么、下次怎么调整、如何把路线和照片留下来。
当训练、睡眠、恢复和长期记录被放在一起时，AI 能看到单次运动页里没有的上下文。运动健康结合 AI 有非常大的应用前景。
苏米注：运动数据分析正从"看数字"转向"看上下文"。有了 AI 的 coding 能力后，我们更需要的是原始数据而非分析能力，AI 能结合论文、历史数据等上下文给出非常好的分析结果。
安装和使用
一行命令安装：
npx skills add https://github.com/op7418/guizang-sports-skill --skill fit-ride-studio装好后对 Codex、Claude Code 等有本地文件和 Shell 能力的 Agent 说"帮我分析一次运动"即可。支持 .fit（骑行码表）和 .kml（两步路徒步轨迹）格式。
常用指令示例：
- "分析这份 FIT，重点看踏频、爬坡和数据质量。"
- "把这几次骑行做综合分析，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，帮我看路线强度和主要爬坡。"
- "用这些沿途照片做一个 9:16 的 3D 路线视频，每张停留 2.5 秒。"
没有文件时可以说"用示例数据演示一遍"，仓库 demo 是合成轨迹，不含真实数据。