Strength Training Recording Summary

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根据力量训练录音或文本生成 WorkoutSummary 笔记,支持 .m4a、.mp3、.wav、.caf 等音频文件以及 .md、.txt、.srt 等转录文件。

强力训练记录摘要

功能概述

强力训练记录摘要是一项面向实际任务的技能,主要用于当用户希望用强力训练记录或记录稿转换成紧凑的简要说明供日后参考时,使用这种技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

力量训练记录摘要

当用户希望将一次力量训练课程的录音或文字记录转换为简洁明了的摘要笔记以供后续参考时,请使用本技能。

仅在需要查阅实现细节、语音转录后端使用指南、音频清理命令、数据集匹配规则或辅助脚本行为说明时,才加载 references/summary-workflow.md。

支持的输入类型

  • 音频文件:.m4a、.mp3、.wav、.caf
  • 文字记录文件:.md、.txt、.srt、.vtt、.json
  • 中英双语教练课程(含中文/英文音频或文字记录)

调用方式

用户可自然表达请求,例如:

Use strength-training-recording-summary on /path/to/workout.m4a
Summarize this strength training transcript: /path/to/session.md
Create a WorkoutSummary for my Chinese/English trainer recording

输出示例

WorkoutSummary 2026-06-20
Total length: 01:21:44
Exercises completed: 14

1. Dumbbell lateral raise, ~4 min total, 2 groups * 12 reps
- Keep shoulders down and stop before shrugging.

2. Goblet squat, ~3 min, 3 groups * 10 reps
- Slow the descent and keep pressure through the mid-foot.

摘要生成规则

  • 首行必须为 WorkoutSummary (日期格式为 YYYY-MM-DD)。
  • 需包含整场训练的总时长及完成的练习项目数量。
  • 每项练习条目中应标注其持续时间,而非原始时间戳范围(如 03:50–05:17)。
  • 若某项练习分多次进行(非连续),请合并计算总时长,例如 ~4 min total。
  • 组数(groups)、次数(reps)等数值须严格依据文字记录提取;若记录不明确,可用 ~ 标注为近似值。
  • 在可行前提下,将练习名称标准化为 hasaneyldrm/exercises-dataset 中的标准命名,但最终输出中不得提及“dataset match”或任何数据集相关描述。
  • 教练提示语(coaching cues)应直接置于对应练习下方,无需添加 trainer-specific cue 等标签。
  • 已知用户指定输出语言时,须保留该语言(如中英混合记录可输出中文摘要)。
  • 严禁虚构重量、次数、组数、疼痛描述、诊断结论或任何医疗判断。

辅助脚本

必要时可调用内置辅助脚本:

python scripts/calc_duration.py '03:50-05:17 07:51-10:00'
python scripts/match_exercises.py --lang zh --top-k 3 "哑铃侧平举"

语音转录说明

优先使用已存在的文字记录作为输入。若仅有音频,则选用当前可用的最佳转录后端:

  • 本地已安装 Whisper CLI 时,优先使用之;
  • 若已配置 GROQ_API_KEY,则使用 Groq Whisper;
  • 若用户已准备好 OpenAI 或其他兼容 API 的凭据,则使用相应服务。

切勿在技能代码或输出内容中嵌入任何 API 密钥。若当前未配置任何转录后端,请向用户清晰说明可选方案,并询问其希望启用哪一种。

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