核心功能
Section 11 是一套开源的耐力骑行AI教练协议，专为结构化训练管理设计。系统通过整合运动员的实时训练数据（latest.json / history.json）、个人档案（DOSSIER.md）和环境配置（HEARTBEAT.md），提供数据驱动的训练建议。
主要用途包括：
- 训练数据分析：自动获取并解析 CTL、ATL、TSB、ACWR 等关键指标
- 智能报告生成：标准化赛前/赛后评估模板，支持 Go/Modify/Skip 决策建议
- 个性化计划制定：基于 14 种 Workout Reference 模板的自动化日历写入
- 主动式教练交互：heartbeat 机制实现定时训练观察与天气感知调度
显著优点
1. 数据主权设计：训练数据存储于用户自有设备或私有仓库，无第三方云服务
2. 透明可审计：协议、模板、同步脚本全部开源，可逐行审查
3. 学术级严谨：遵循证据为基础的教练框架，禁止对预计算指标进行虚拟推算
4. 渐进式自动化：从手动 JSON 导出到全自动 Intervals.icu 同步，灵活适配不同技术能力用户
局限与风险
- 设置门槛较高：需完成 DOSSIER、数据源、heartbeat 三重配置才能启用核心功能
- 平台依赖写入能力：自动日历写入需 OpenClaw/Claude Code 等支持代码执行的环境
- 无内置身份验证：依赖用户环境的现有 GitHub/SSH 凭证，配置不当可能暴露私有仓库
- 供应链风险：协议与模板从固定 URL 获取，虽为开源但仍需信任 CrankAddict/section-11 仓库
适合人群
严肃业余骑行爱好者、自训铁人三项运动员、数据驱动型耐力运动教练，以及重视隐私的技术早期用户。
安全等级说明
S 级评定基于：完全本地数据存储、显式 opt-in 自动化、无后端服务、开源可审计。降级因素为：未内嵌加密传输保障、依赖用户自行配置仓库隐私。