热心市民黄先生

📊 2026年2月20日 健康报告🎯 今日健康概览 综合指标 今日数值 7日基线 状态 综合健康评分 75/100 73 🟢 睡眠质量 69/100 72 🟡 恢复能力 68/100 70 🟡 训练负荷 较高 - 🟡 需注意恢复 压力水平 中等 - 🟡 今日总结：今日完成力量训练和10公里跑步双训练，运动表现积极但训练负荷较高。睡眠质量略低于基线，建议注意恢复。静息心率保持在优秀水平，HRV显示自主神经系统平衡良好。 😴 睡眠分析睡眠数据 指标 数值 目标范围 达标 趋势 睡眠时长 7时33分 7-9小时 ✅ → 睡眠分数 69分 ≥80分 ⚠️ ↓ 深睡眠 1时31分 (20%) 15-25% ✅ ↑ REM睡眠 35分 (8%) 20-25% ⚠️ ↓ 浅睡眠 5时27分 (72%) 50-60% ⚠️ → 清醒时间 1时9分 <48分 ⚠️ ↑ 睡眠连续性 60/100 ≥80 ⚠️ ↓ 睡眠阶段分布1234深睡眠 ████████████████ ...

如果你在使用 Hexo 部署博客时，发现 hexo deploy 把静态文件推送到了存放源码的分支（比如 main 或 master），导致源码被覆盖，不要慌！这篇文章会帮你分析原因并解决问题。 问题描述当你运行 hexo deploy 时，Hexo 本应把生成的静态文件推送到部署分支（通常是 gh-pages），但实际上却推送到了当前的源码分支。这会导致你的博客源码被静态文件覆盖，损失惨重。 原因分析与解决方法原因一：_config.yml 配置未指定或指定错了分支这是最常见的原因。Hexo 的部署配置在根目录的 _config.yml 文件中。如果没有明确指定 branch 参数，或者不小心写成了源码分支名，Hexo 就会把文件推送到错误的分支。 解决方法： 打开 _config.yml，找到 deploy 字段，确保正确指定了部署分支： 12345deploy: type: git repo: git@github.com:你的用户名/你的仓库名.git branch: gh-pages # 明确指定部署分支 message: "Site updated: & ...

引言：为什么跑步经济性如此重要？在跑步世界里，我们常常听到关于VO2 max（最大摄氧量）的讨论——它被认为是衡量有氧能力的黄金标准。然而，研究表明，跑步经济性（Running Economy, RE）同样是预测耐力跑表现的关键指标，甚至在某些情况下比VO2 max更重要。 想象一下：两位跑者拥有相同的VO2 max，但在相同速度下，其中一位消耗的氧气更少。这意味着什么？这位跑者可以跑得更久、更快，因为他的身体更”省油”。 那么，如何量化和提升跑步经济性？Stryd与荷兰Radboud University Nijmegen大学的合作研究为我们揭示了答案。 三大关键指标：理解跑步效率的密码1. Running Economy (RE) 跑步经济性定义：跑步经济性是指在给定速度下，身体消耗氧气的效率。 为什么重要： 除VO2 max外，RE是预测耐力跑表现的最佳指标 经济性好的跑者在相同速度下消耗更少氧气 RE低于200 ml O₂/kg/km被认为是”经济”的 经典案例：传奇马拉松选手Paula Radcliffe在10年职业生涯中，将RE从205降至175 ...

前言在使用 Hexo 部署博客时，一个常见的问题是：执行 hexo deploy 后，静态文件被推送到了源码分支（如 main 或 hexo），而不是预期的部署分支（如 gh-pages）。 这会导致源码被覆盖，造成严重的数据丢失。本文将详细分析原因并提供完整的解决方案。 问题现象执行 hexo deploy 后出现以下情况： 静态文件被推送到 main 或 hexo 分支 原有的 Markdown 源码文件消失 GitHub Pages 无法正常访问 原因分析原因一：_config.yml 配置未指定或指定错误分支这是最常见的原因。 Hexo 的部署依赖于 _config.yml 文件中的 deploy 配置。如果没有明确指定 branch 参数，或者将 branch 写成了当前的源码分支，Hexo 就会推送到错误的分支。 错误配置示例： 1234deploy: type: git repo: git@github.com:username/repo.git # 缺少 branch 参数，或 branch 写成了源码分支 正确配置示例： 12345deploy: t ...

📊 2026-02-20 健康报告🎯 今日健康概览 综合指标 今日数值 7日基线 状态 综合健康评分 73/100 72 🟢 良好 睡眠质量 69/100 71 🟡 一般 恢复能力 81/100 68 🟢 优秀 训练负荷 中等 - 🟢 适中 压力水平 低 (32) 34 🟢 良好 今日总结：完成跑步10.1km + 力量训练的组合训练。HRV 81ms，Body Battery 充电至 82，整体状态良好。睡眠清醒时间偏长（69分钟）影响睡眠连续性。 😴 睡眠分析 指标 数值 目标范围 达标 睡眠时长 7小时33分 7-9小时 ✅ 睡眠分数 69分 ≥80分 ⚠️ 深睡眠 1小时31分 (20%) 15-25% ✅ REM睡眠 35分 (8%) 20-25% ⚠️ 浅睡眠 5小时27分 (72%) 50-60% ⚠️ 清醒时间 69分钟 <48分 ⚠️ 睡眠阶段分布1234深睡眠 ████████████████░░░░ 20% ✅REM ██████░░░ ...

📊 2026-02-19 健康报告🎯 今日健康概览 综合指标 今日数值 7日基线 状态 综合健康评分 81/100 72 🟢 优于基线 睡眠质量 78/100 70 🟢 良好 恢复能力 82/100 68 🟢 优秀 训练负荷 中等 - 🟢 适中 压力水平 低 (29) 34 🟢 良好 今日总结：整体健康状态优秀！睡眠质量显著提升（78分），HRV达到98ms优秀水平，骑行训练55km消耗充沛。Body Battery充电至100，恢复能力出色。 😴 睡眠分析睡眠数据 指标 数值 目标范围 达标 趋势 睡眠时长 8小时26分 7-9小时 ✅ ↑ 改善 睡眠分数 78分 ≥80分 ⚠️ ↑ 改善 深睡眠 1小时22分 (16%) 15-25% ✅ ↑ 改善 REM睡眠 52分 (10%) 20-25% ⚠️ ↓ 下降 浅睡眠 6小时12分 (74%) 50-60% ⚠️ - 清醒时间 39分钟 <48分 ✅ ↑ 改善 睡眠连续性 72/100 ≥80 ⚠️ ↑ 改 ...

📊 2026年2月18日 健康报告🎯 今日健康概览 综合指标 今日数值 7日基线 状态 综合健康评分 78/100 72 🟢 睡眠质量 71/100 68 🟢 恢复能力 72/100 70 🟢 训练负荷 中等 - 🟢 适中 压力水平 低 - 🟢 今日总结：整体健康状态良好，完成8.4公里跑步训练，睡眠质量达标，HRV表现优秀，恢复状态良好。 😴 睡眠分析睡眠数据 指标 数值 目标范围 达标 趋势 睡眠时长 7时17分 7-9小时 ✅ → 睡眠分数 71分 ≥80分 ⚠️ ↑ 深睡眠 1时6分 (15%) 15-25% ✅ ↑ REM睡眠 1时4分 (15%) 20-25% ⚠️ ↓ 浅睡眠 5时7分 (70%) 50-60% ⚠️ → 清醒时间 58分 <48分 ⚠️ ↓ 睡眠连续性 65/100 ≥80 ⚠️ → 睡眠阶段分布1234深睡眠 ██████████████░░░░░░ 15%REM ██████████████░░░░░░ 1 ...

前言在运动科学领域，临界功率（Critical Power, CP） 是理解高强度运动表现的核心概念。它不仅解释了为什么我们无法无限期地维持高强度运动，还为训练计划设计、比赛策略制定提供了科学依据。 本文基于发表在 Sports Medicine 上的综述论文《The ‘Critical Power’ Concept: Applications to Sports Performance with a Focus on Intermittent High-Intensity Exercise》（Jones et al., 2017），深入解析 CP 理论及其在运动实践中的应用。 1. 什么是临界功率（CP）？1.1 功率-时间关系当我们以不同功率输出进行运动至力竭时，会发现一个有趣的规律：功率越高，能维持的时间越短。 如果我们进行 3-5 次不同功率的力竭测试（每次持续 2-15 分钟），并将功率对时间作图，会得到一条双曲线： 曲线会逐渐趋近于一个渐近线 这个渐近线对应的功率就是 临界功率（CP） 曲线的曲率代表 **W’**（读作 “W prime”），即 CP 之上的可用功容量 ...

在 AI 辅助编程日益普及的今天，如何让 AI 真正成为高效的开发伙伴？Superpowers 框架给出了答案——它不是简单的代码生成工具，而是一套完整的软件开发方法论。 什么是 Superpowers？Superpowers 是一个专为 AI 编码代理设计的 agentic skills 框架和软件开发方法论。它基于一组可组合的”技能”构建，为 AI 代理提供系统化的工作流程，使其能够自主完成复杂的软件开发任务。 简单来说，Superpowers 让 AI 学会”如何正确地写代码”，而不仅仅是”写出代码”。 核心理念：四大原则Superpowers 的设计遵循四个核心原则： 1. Test-Driven Development（测试驱动开发） 始终先写测试 这是 Superpowers 最核心的原则。AI 代理在编写任何功能代码之前，必须先编写测试。这确保了： 每一行代码都有明确的验证标准 重构时有安全网保护 代码行为可预测、可验证 2. Systematic over Ad-hoc（系统化优于猜测） 系统化流程优于临时猜测 与其让 AI 凭”直觉”写代码，Superpowe ...

前言在 AI Agent 的开发过程中，一个核心痛点是：Agent 没有持久记忆。每次对话都是全新的，无法记住用户的偏好、历史决策或之前的工作内容。 OpenClaw 通过一个优雅的方案解决了这个问题：Memory 就是纯 Markdown 文件。文件是真理之源，模型只”记住”写入磁盘的内容。 本文基于 OpenClaw 官方文档，深入介绍 Memory 的工作原理、配置方法和最佳实践。 1. 什么是 OpenClaw Memory？OpenClaw Memory 是存储在 Agent 工作区中的纯 Markdown 文件，作为 Agent 记忆的来源。 核心设计理念： 文件即真理：所有记忆都存储在 Markdown 文件中 人类可读：可以随时查看、编辑、版本控制 自动检索：支持语义搜索，自动找到相关记忆 Memory 搜索工具由活动的 memory 插件提供（默认：memory-core）。如果需要禁用，可以设置 plugins.slots.memory = "none"。 2. 记忆文件结构OpenClaw 使用双层记忆结构，模拟人类的记忆系统： 2.1 ...