--- name: Fit Ride Studio slug: fit-ride-studio category: Data description: Analyzes FIT/KML cycling, running, and hiking tracks to produce evidence-based single or aggregate reports with sensor insights and grade analysis. Opens a local Ride Relief 3D visualization page, enriches results with location context, and exports shareable PNG or MP4 route stories when requested. github: "https://github.com/op7418/guizang-sports-skill" language: JavaScript stars: 55 forks: 2 install: "npx degit https://github.com/op7418/guizang-sports-skill ~/.claude/skills/guizang-sports-skill" installs_to: ~/.claude/skills/guizang-sports-skill source_path: SKILL.md collection_size: 1 category_size: 668 added: 2026-08-11T07:21:12.089Z last_synced: 2026-08-11T07:21:12.089Z canonical_url: "https://dirskills.com/skills/fit-ride-studio" --- # Fit Ride Studio Analyzes FIT/KML cycling, running, and hiking tracks to produce evidence-based single or aggregate reports with sensor insights and grade analysis. Opens a local Ride Relief 3D visualization page, enriches results with location context, and exports shareable PNG or MP4 route stories when requested. **Install:** ```bash npx degit https://github.com/op7418/guizang-sports-skill ~/.claude/skills/guizang-sports-skill ``` ## README # Guizang Sports Skill · FIT/KML 运动分析与 3D 路线故事 ![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/op7418/guizang-sports-skill?style=flat-square) ![License](https://img.shields.io/github/license/op7418/guizang-sports-skill?style=flat-square) ![Skill](https://img.shields.io/badge/Skill-Agent-111111?style=flat-square) ![Tracks](https://img.shields.io/badge/Tracks-FIT%20%2F%20KML-D6FF64?style=flat-square&labelColor=202020) ![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude%20Code-Supported-6B5B95?style=flat-square) ![Codex](https://img.shields.io/badge/Codex-Supported-222222?style=flat-square) 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。 ![Ride Relief 运动分析与 3D 路线演示](https://github.com/user-attachments/assets/05c81338-b6a0-486a-90f9-046be56c20f7) ## 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。 | 来源 | 常见取得方式 | | --- | --- | | Garmin Connect | 在网页版打开活动，点右上角齿轮并选择 **Export Original / 导出原始文件**；多数设备会得到 FIT。见 [Garmin 官方说明](https://support.garmin.com/en-IN/?=&faq=W1TvTPW8JZ6LfJSfK512Q8) | | 行者码表 | 用 USB 连接电脑，打开设备中的 `activities` 文件夹并取出 FIT。见 [行者帮助中心](https://hc.imxingzhe.com/hc/xing/articles/1708510246-fit) | | 两步路 | 在轨迹详情使用“下载轨迹 / 本地下载”，选择 KML；下载自己的轨迹时注意可见范围与隐私设置 | | Keep | 如果当前活动页没有 FIT/KML 导出入口，从记录活动的手表、码表或关联平台导出原始文件；分享图片不能代替轨迹文件 | ## 能做什么 | 能力 | 说明 | | --- | --- | | 单次活动分析 | 距离、时间、速度或配速、爬升、海拔、暂停、热量与路线特征 | | 多活动综合分析 | 总量、日期范围、逐次对比、最长活动、最大爬升、同类运动趋势与异常 | | 专业传感器分析 | 踏频、步频、心率、功率、温度、坡度分布和字段覆盖率；未记录的数据不会伪装成 0 | | 爬坡识别 | 距离加权坡度分布、平滑 P99 代表坡度和最多三段连续爬坡 | | 地点信息增强 | 先确认公开地名，再查询路线背景、补给、交通、天气与安全信息；不使用精确轨迹公开搜索 | | 本地可视化报告 | 展示核心指标、坡度、主要爬坡、深度分析、行动建议和 3D 路线 | | 图片与视频导出 | 1080 级 PNG；H.264 MP4、30 FPS、12 Mbps；支持多种社交媒体比例 | | 沿途照片故事 | 照片可按 GPS / 拍摄时间匹配路线，也可手动定位、排序和选择封面 | ## 数据解释原则 - 缺失值和数值 0 严格分开；没有心率带时显示“未记录”，不会显示“0 bpm”。 - 综合平均速度使用总距离除以总移动时间，不直接平均每次活动的平均值。 - 不同运动类型分组比较，不用骑行速度和徒步配速得出统一“进步”结论。 - KML 没有时间戳时，不推测时长、速度、配速、停留或照片时间匹配。 - 不凭轨迹虚构 FTP、心率区间、VO₂max、训练负荷、恢复状态或医疗结论。 - 原始最大坡度保留为设备记录；路线难度优先参考平滑代表坡度和连续爬坡。 ## 导出规格 | 比例 | 输出尺寸 | 推荐用途 | | --- | ---: | --- | | 9:16 | 1080 × 1920 | 小红书、Reels、短视频竖屏 | | 3:4 | 1080 × 1440 | 小红书图文封面、运动卡片 | | 1:1 | 1080 × 1080 | 社交平台方形分享 | | 16:9 | 1920 × 1080 | 横屏视频、桌面展示 | 视频输出为 H.264 MP4、30 FPS、12 Mbps。单背景默认约 10 秒完成一圈地图旋转；多照片故事默认每张停留 2.5 秒，总时长按照片数量计算。 ## 平台支持 | 平台 | 状态 | 说明 | | --- | --- | --- | | Claude Code | 支持 | 可读取本地轨迹、执行分析并打开报告页 | | Codex | 支持 | 适合完整分析、浏览器操作和导出流程 | | Cursor / 其他本地 Agent | 可用 | 需要具备文件读写、Shell 和本地浏览器能力 | | 普通 Chatbot | 不推荐 | 无法稳定读取轨迹、运行解析器或打开本地报告 | 运行分析器需要 Node.js `^20.19.0` 或 `>=22.12.0`。Skill 会给出明确的版本或依赖状态，不会把安装失败误报为分析成功。 ## 隐私 - FIT、KML、照片和视频默认只在本机与本地浏览器中处理。 - 对外分享闭环路线前，建议隐藏起终点前后 300–500 米。 - 地点增强使用用户确认的公开地名，不把精确 GPS 轨迹上传到搜索服务。 - 文件名可能出现在报告和导出水印中；如包含隐私信息，导出前请修改水印。 - 报告页使用随机会话 ID 从系统临时目录读取轨迹；链接在 24 小时后失效，过期副本会在下次准备报告时清理，不随仓库更新保存。 ## 常见问题 **需要自己安装网页依赖吗？** 不需要。Skill 会在首次分析时检查关键模块；缺失时由 Agent 根据 `package-lock.json` 自动执行 `npm ci`。只有 Node 版本、权限、只读目录或网络失败时才会请你介入。 **一次可以分析多个文件吗？** 可以。Agent 会自动进入综合分析，识别疑似重复活动，分别报告损坏或跳过的文件，并只在同类运动之间比较速度、配速和踏频。 **分析后一定会导出视频吗？** 不会。分析后默认只打开本地报告页；只有你明确要求图片、动画或视频时才开始导出。 **本地报告会一直在后台运行吗？** Agent 启动报告服务后会说明它是否仍在运行，以及如何停止对应进程。临时轨迹与分析不会写入仓库，并会自动过期。 **导出时为什么还需要我点击？** Chromium 的原生保存窗口通常不能由 Agent 代点。开始渲染前 Agent 会提醒你；不支持保存窗口时，文件会进入浏览器下载目录。 **如何更新？** 重新运行安装命令即可获取最新版。 ## 贡献 欢迎通过 [Issues](https://github.com/op7418/guizang-sports-skill/issues) 报告解析、数据解释、页面显示或导出问题，也欢迎提交 Pull Request。修改指标定义、报告字段或导出参数时，请同步更新对应的 `references/` 约定并运行项目测试。 ## 技术参考 网页端使用 Three.js 实现 3D 路线表达，概念参考 [Any Distance iOS 的 RouteScene.swift](https://github.com/Any-Distance/any-distance-ios/blob/main/ADAC/ADAC/Route%20Rendering/RouteScene.swift)。本项目不是对 Swift 源码的逐行翻译，也未使用 Any Distance 的品牌素材。 ## License AGPL-3.0 © 2026 [op7418](https://github.com/op7418) 本项目采用 **GNU AGPL-3.0** 协议。修改、分发或通过网络服务提供修改版本时，需要按协议保留署名并公开相应源代码。完整条款见 [`LICENSE`](./LICENSE)。