技能介绍

要解决的问题

COROS 手表每天沉淀睡眠、HRV、静息心率、压力、训练负荷、阈值配速等数据，但这些指标散落在不同页面，普通用户很难把「昨晚 HRV 偏低」和「今天该跑哪个区间」串起来。这个技能要解决的是：从官方 MCP 网关一次性拉取 15 个维度，生成结构化报告，再按场景决定是否进入备赛分析。

工作原理与核心能力

基础流程是脚本调用官方网关，并行拉取画像、健康、训练三类维度，并输出表格、异常提醒、近 7 天 vs 前 7 天趋势对比。进阶能力通过参数切换：

--race：基于 COROS 乳酸阈配速，用 Riegel 公式预测 5K/10K/半马/全马，输出 Daniels 五区间配速、负分割策略和补给方案。
--pb：统计近 90 天各距离最快成绩。
--weekly / --monthly：聚合训练量并给负荷过量预警。
--html：生成自包含 HTML 报告，图表 base64 内嵌，适合手机查看。
--fresh：跳过本地缓存重新拉取。

性能上，单次报告约 15 次接口调用，内部线程池并发约 14 个 MCP 工具；本地缓存 TTL 为 5 分钟，重复追问通常秒回。

适用边界与注意点

技能依赖 @coros/coros 完成 OAuth 登录，且必须在有 shell 的桌面端或云端 Agent 运行；移动端无 shell，只能查看分享的 HTML 报告。趋势对比需要趋势库积累至少 4 天数据，PB 和周期分析需要近期有运动记录，「无数据」不等于故障。停训后直接套用 Riegel 预测会偏乐观，建议恢复规律训练 4–6 周后再参考比赛成绩区间。