Tcm Constitution Analyzer
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
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- Category
- Engineering
- Updated
- 4mo ago
- License
- MIT
- Context cost
- Mediumabout 1,953 tokens
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- No, instructions only
What it does
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
中医体质辨识分析器技能
分析中医体质数据,识别体质类型,评估体质特征,并提供个性化养生改善建议。
功能
1. 体质辨识评估
基于《中医体质分类与判定》标准进行体质辨识。
评估维度:
- 9种体质类型评分(平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质)
- 主体质判定
- 兼夹体质识别
- 体质特征分析
评估方法:
- 60题标准化问卷
- 5分制评分(没有/很少/有时/经常/总是)
- 转化分数计算(0-100分)
输出:
- 体质类型判定结果
- 各体质评分
- 体质特征描述
- 个体化养生建议
2. 体质特征分析
综合评估用户的体质特征。
分析内容:
-
形体特征:
- 体型特点
- 面色表现
- 舌象脉象
-
心理特征:
- 性格特点
- 情绪倾向
-
发病倾向:
- 易感疾病
- 健康风险
-
适应能力:
- 环境适应
- 季节适应
输出:
- 体质类型分类
- 特征描述
- 风险评估
- 调理优先级
3. 体质变化趋势分析
追踪体质变化,评估调理效果。
分析内容:
- 多次评估对比
- 评分变化趋势
- 体质稳定性分析
- 调理效果评估
输出:
- 趋势图表
- 改善幅度
- 稳定性评估
- 继续调理建议
4. 相关性分析
分析体质与其他健康指标的相关性。
支持的相关性分析:
-
体质 ↔ 营养:
- 体质类型与饮食偏好的关系
- 营养状况对体质的影响
- 个性化饮食建议
-
体质 ↔ 运动:
- 不同体质适合的运动类型
- 运动对体质改善的作用
-
体质 ↔ 睡眠:
- 体质与睡眠质量的关系
- 睡眠对体质的影响
-
体质 ↔ 慢性病:
- 不同体质易患疾病
- 体质与疾病的关系
输出:
- 相关系数
- 相关性强度
- 统计显著性
- 实践建议
5. 个性化建议生成
基于体质类型生成个性化养生建议。
建议类型:
-
饮食调养:
- 宜食食物清单
- 忌食食物清单
- 推荐食谱
- 饮食原则
-
起居调摄:
- 作息建议
- 环境要求
- 生活习惯
-
运动锻炼:
- 推荐运动类型
- 运动频次和强度
- 注意事项
-
情志调摄:
- 情绪管理
- 心理调节
-
穴位保健:
- 推荐穴位
- 按摩方法
- 艾灸建议
-
中药调理:
- 推荐方剂
- 方剂组成
- 用法用量
- 注意事项
建议依据:
- 中医体质理论
- 用户体质类型
- 季节因素
- 用户健康状况
使用说明
触发条件
当用户请求以下内容时触发本技能:
- 中医体质辨识评估
- 体质类型查询
- 体质特征分析
- 中医养生建议
- 体质趋势分析
- 体质与其他健康指标的关联分析
执行步骤
步骤 1: 确定分析范围
明确用户请求的分析类型:
- 体质辨识评估
- 体质特征查询
- 养生建议获取
- 趋势分析
- 相关性分析
步骤 2: 读取数据
主要数据源:
data/constitutions.json- 体质知识库data/constitution-recommendations.json- 养生建议库data-example/tcm-constitution-tracker.json- 体质追踪主数据data-example/tcm-constitution-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json- 每日评估记录
关联数据源:
data-example/profile.json- 基础信息data-example/nutrition-tracker.json- 营养数据data-example/fitness-tracker.json- 运动数据data-example/sleep-tracker.json- 睡眠数据
步骤 3: 数据分析
根据分析类型执行相应的分析算法:
