Section 11: Endurance Training Coach (Intervals.icu)

核心用法

Section 11 是一套开源的耐力骑行AI教练协议，专为使用功率计和心率监测的结构化训练设计。使用前需完成三步配置：创建DOSSIER.md运动员档案、配置JSON数据源（推荐从Intervals.icu自动同步）、设置HEARTBEAT.md自动化参数。系统通过读取latest.json（7天快照+28天衍生指标）和history.json（90天日数据/180天周数据/3年月数据）获取训练状态，严格禁止对预计算指标（CTL、ATL、TSB、ACWR等）进行虚拟估算。

协议采用四层数据优先级：JSON训练数据 > SECTION_11.md协议规则 > DOSSIER.md运动员档案 > HEARTBEAT.md自动化配置。每次回答训练问题前必须拉取最新JSON数据，趋势分析时需补充历史数据。支持写操作（需push.py）：推送训练计划至日历、调整日程、更新阈值（仅验证测试后）、添加训练注释——默认预览模式，需--confirm确认。

显著优点

1. 数据主权设计：所有数据存储于用户控制的本地设备或私有Git仓库，无后端服务、无云存储，从根源消除隐私泄露风险
2. 循证医学框架：严格遵循运动科学验证指标，禁止估算训练负荷，确保建议基于真实生理数据
3. 开放可审计：协议、模板、同步脚本全部开源（CrankAddict/section-11），供应链透明
4. 自动化就绪：Heartbeat机制支持每日训练观察+天气判断、每周背景分析，自调度下一周期
5. 标准化报告：预训练前准备度评估（Go/Modify/Skip建议）与训练后会话分析模板，提升决策一致性

潜在局限

• 配置门槛高：需理解JSON数据结构、GitHub仓库管理、Intervals.icu导出流程，非技术用户上手困难
• 平台功能分化：写操作（日历推送、阈值更新）仅限支持代码执行或GitHub Actions的环境（OpenClaw、Claude Code等），网页聊天用户受限
• 无内置认证：依赖用户自行配置的环境凭证访问私有仓库，协议层不处理GitHub身份验证
• 天气数据依赖：户外骑行决策需额外配置地理位置与天气阈值，未覆盖地区功能受限
• 阈值更新保守：仅接受验证测试后的实际数据，拒绝估算值，可能延迟及时性调整

适合人群

严肃业余/精英骑行者、功率训练使用者、追求数据自主的技术型运动员、已使用Intervals.icu的结构化训练群体。不适合：无功率计/心率设备的休闲骑行者、拒绝技术配置的用户、追求一键式教练服务的入门者。

常规风险

供应链风险：协议和模板从GitHub拉取，存在开源项目标准供应链攻击面，建议锁定特定版本hash。数据完整性：JSON同步中断会导致建议基于过期数据，需监控latest.json时间戳。过度训练误判：虽依赖ACWR等成熟指标，但个体恢复能力差异仍需运动员主观反馈。写操作风险：阈值更新与日历修改不可逆，--confirm机制依赖用户审慎检查。自动化疲劳：Heartbeat频繁通知可能引发决策麻木，建议合理设置通知时段与阈值。

核心用法

Section-11 是一款面向耐力骑行爱好者的 AI 训练教练协议。用户首次使用时需完成三步配置：创建 DOSSIER.md 运动员档案（包含功率区间、训练目标、日程安排）、设置 JSON 数据源（从 Intervals.icu 同步的训练数据）、配置 HEARTBEAT.md 自动化参数（天气阈值、通知时间等）。完成后，AI 可基于实时训练数据生成训练建议、赛前准备评估、赛后分析报告，并支持通过 push.py 直接管理 Intervals.icu 日历（需用户配置 GitHub Actions）。

显著优点

1. 数据主权完整：所有训练数据存储在用户自主控制的本地设备或私有 Git 仓库，Skill 本身不运行任何后端服务，彻底避免数据泄露风险。
2. 协议透明可审计：完整的教练协议（SECTION_11.md）开源托管于 GitHub，用户可随时审查算法逻辑和推荐依据。
3. 自动化深度整合：支持与 Intervals.icu 双向同步，可实现训练计划推送、阈值更新、训练备注等全流程自动化。
4. 隐私设计优先：心跳功能完全可选，默认禁用；匿名化处理原始数据，仅使用聚合指标（CTL、ATL、TSB 等）进行 AI 分析。

潜在局限

• 配置门槛较高：需要用户具备基础技术能力（GitHub 操作、JSON 配置、可能的自动化脚本部署）。
• T3 来源风险：由个人开发者（CrankAddict）维护，非商业机构或顶级开源基金会背书，长期维护稳定性存疑。
• 功能依赖外部平台：核心自动化功能（日历写入、数据同步）依赖 Intervals.icu 和 GitHub Actions，存在外部服务可用性风险。
• 无移动端原生支持：当前设计主要面向桌面/Agent 环境，移动端使用体验受限。

适合人群

• 使用功率计和心率带进行数据驱动训练的严肃骑行爱好者
• 已使用或愿意使用 Intervals.icu 进行训练管理的运动员
• 具备一定技术背景、重视数据隐私的自主型用户
• 需要科学化周期化训练指导但无需人类教练一对一服务的进阶业余选手

常规风险

• 供应链风险：协议文件动态从 GitHub 拉取，存在仓库被篡改的理论可能（建议固定到特定 commit）
• 配置错误风险：用户自定义数据源配置不当可能导致分析基于错误数据
• 运动安全风险：AI 建议不能替代医疗建议，过度训练判断仍需谨慎对待