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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
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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:

  1. data/constitutions.json - 体质知识库
  2. data/constitution-recommendations.json - 养生建议库
  3. data-example/tcm-constitution-tracker.json - 体质追踪主数据
  4. data-example/tcm-constitution-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 每日评估记录

关联数据源:

  1. data-example/profile.json - 基础信息
  2. data-example/nutrition-tracker.json - 营养数据
  3. data-example/fitness-tracker.json - 运动数据
  4. 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:

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