核心用法
Section 11 是一套面向耐力自行车运动员的循证AI教练系统，通过结构化数据流程实现个性化训练指导：
1. 数据驱动架构：要求用户配置 DOSSIER.md（运动员档案）、HEARTBEAT.md（心跳配置）及 JSON 数据源（latest.json 当前7天快照 + history.json 长期趋势），确保所有建议基于实际训练数据而非假设。
2. 标准化分析流程：必须按顺序获取 JSON 数据 → 协议规则 → 运动员档案 → 心跳配置，使用预计算指标（CTL、ATL、TSB、ACWR、RI 等）进行决策，禁止虚拟数学运算。
3. 场景化报告：提供训练前（Readiness评估、Go/Modify/Skip建议）和训练后（课表执行度、周累计数据）标准化模板，遵循"正常则简、异常则详"原则。
4. 智能心跳机制：可选自动化日常监控（天气/ wellness检查）和每周趋势分析，在用户指定时段内随机触发。
显著优点
- 完全数据主权：训练数据仅存于用户设备或自建私有仓库，零后端服务，无第三方云存储
- 隐私优先设计：
sync.py脱敏处理原始数据，仅传递聚合指标给AI；网络行为仅限于用户配置的URL - 开源可审计：协议、模板全部开源，供应链风险透明
- 循证决策框架：强制引用协议出处，避免AI幻觉
- 灵活部署：支持纯本地文件模式或私有GitHub仓库
潜在局限
- 配置门槛高：需用户自行搭建数据管道（Intervals.icu同步或手动导出），技术能力要求较高
- 无内置认证：依赖用户环境已有凭证访问私有仓库，不支持OAuth等高级鉴权
- 自动化需手动启用：心跳机制非默认开启，需主动配置
- 运动类型单一：专注耐力公路自行车，未覆盖铁三、山地车等变体
适合人群
- 有一定技术背景的严肃耐力自行车爱好者
- 重视数据隐私、愿自主管理训练数据的运动员
- 已使用 Intervals.icu 或类似平台记录训练的用户
- 寻求结构化AI辅助但不信任SaaS教练平台的用户
常规风险
| 风险类别 | 说明 | 缓解措施 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | JSON数据源或DOSSIER配置不当导致建议偏差 | 强制首次使用引导流程，协议C项验证清单 |
| 数据同步延迟 | 自动化同步失败导致决策基于过期数据 | 协议要求每次训练问题前强制获取latest.json |
| 过度依赖指标 | 运动员忽视主观感受 | 协议明确保留Modify/Skip决策权给用户 |
| 开源供应链 | 依赖GitHub Raw内容可能被篡改 | 建议Pin到特定commit hash，或本地托管协议文件 |