步数运动目标

问题：静态目标不够灵活

大多数运动应用默认使用固定步数门槛，例如每天 10,000 步。这个数值对长期久坐的人可能偏高，对体力劳动者可能偏低；如果不结合历史数据做校准，目标很容易变成数字摆设。

真实场景里还会遇到这些问题：

• 本周完成了高负荷训练，次日是否需要下调目标？
• 连续多天未达标时，应该降低标准还是调整日程？
• 如何把一次步数记录转换为可执行的运动建议，而不是只显示百分比？

技能如何工作

@user_cb37ec27/dw-step-goal 围绕步数与运动目标的关系做结构化处理，核心流程可以理解为数据接入 → 目标计算 → 反馈输出：

• 数据接入：从用户输入或上下文中获取每日步数，作为基础指标。
• 目标计算：依据步数分布与设定的运动目标，推导当前达成度与差距。
• 反馈输出：返回结构化建议，方便上层应用或 Agent 进一步处理。

如果以代码视角看，调用方式可以简化为：

function dw_step_goal(stepData, dailyGoal)
  progress = calculateProgress(stepData, dailyGoal)
  return { progress, status, suggestion }

其中 progress 表示完成比例，status 表示当前状态（如未开始、进行中、已达成），suggestion 用于承载下一步建议。

适用边界与注意点

• 依赖输入质量：若步数数据缺失或异常，目标计算结果可能失真。
• 不含运动安全判断：技能聚焦目标达成分析，不会替代医疗或专业训练建议。
• 建议需结合上下文解释：例如对低活动日，可能需要补充休息建议而非强制达标。

整体上，它适合用于个人健康 Agent、运动数据面板、习惯管理工具等需要轻量级步数目标处理的场景。