feat(ai): AI 教练 —— 晨间简报、运动处方、趋势归因与 Copilot
数值全部在服务端算好再交给模型,模型只做解读。让模型从 CSV 里自己推 z 分数,它算错的次数足以让简报引用图表反驳它的数字。 - services/insights.py:z 分数(28 天个人基线,且**排除当天**——用一个 值参与算出来的均值去衡量它自己,会把真实离群点摊平)、13 个月趋势斜率 (按序数日期最小二乘,手表放充电器上一周不会压缩 x 轴)、近 7 天活动量 对比。 - services/coach.py:三套提示词 + 回复解析,每套都配一个规则引擎版本。 网关一次生成要几分钟,上游被限流时给一个朴素的答案,好过给一张空卡片。 - services/ai.py:多轮 chat()、SSE stream()、complete()/stream_chat(), 以及 extract_json()——上游是推理模型,可见输出以思维链开头,所以从末尾 倒着找最后一个配平的 JSON(字符串感知,扛得住引号里的 } 和转义引号)。 - 接口 briefing / trend-insight / copilot(SSE),缓存表 ai_insights。 - 前端:今日页晨报卡(后台生成 + 轮询升级)、全局 Copilot 浮窗、指标详情 页归因面板。features.ai 打开。 实测(对着自建 ai-gateway):晨报一次 273 秒,缓存命中 18 毫秒——所以简报 绝不能同步阻塞首屏。网关的流式通道比阻塞通道更不可靠:同一条提示词流式 139 秒后返回「所有模型均不可用」,阻塞则成功,因此 stream_chat() 在流式零 输出时对同一模型退回非流式重试。Copilot 实测 TTFB 9ms、全程 40 秒。 顺带修两处:refresh 原来只跳过缓存读、不删行,导致「重新生成」后的轮询读 到旧行、看到 cached 就停了,用户一直盯着他刚要求替换掉的那段字;基线零方差 时原来返回 z=0.0,把「和每一条观测都不同」标成「完全正常」,改为 z=null。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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- [x] 完整表结构:`health_data` / `daily_series` / `activities` / `activity_details` / `users` / `user_settings` / `garmin_tokens` / `sync_status` 等
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- [x] 257 天健康数据已同步(2025-12-19 ~ 2026-09-01)
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### AI 教练(2026-09-01)
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- [x] 特征工程层 `services/insights.py`:z 分数(28 天个人基线)、13 个月趋势
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斜率、近 7 天活动量对比,全部服务端算好再交给模型
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- [x] 提示词与解析层 `services/coach.py`:晨报 / 趋势归因 / Copilot 三套提示词,
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每套都有对应的规则引擎兜底版本
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- [x] `services/ai.py` 扩展:多轮 `chat()`、SSE `stream()`、`extract_json()`
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(从推理模型的思维链里取最后一个 JSON)
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- [x] 接口:`GET /analysis/briefing`、`GET /analysis/trend-insight`、
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`POST /analysis/copilot`(SSE)
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- [x] 缓存表 `ai_insights`(按 user + kind + subject,数据指纹失效)
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- [x] 前端:今日页 AI 晨报卡片(后台生成 + 轮询升级)、全局 Copilot 浮窗、
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指标详情页 AI 归因面板;`features.ts` 的 `ai` 开关已打开
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- [x] 接入自建 ai-gateway(`https://oracle.zichuan.xyz/ai/v1`),实测走通
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> **实测数据(2026-09-01)**:网关一次晨报生成 **273 秒**(上游 nvidia),
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> 缓存命中 18 毫秒。网关的**流式**通道比阻塞通道更不可靠——同一条提示词
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> 流式 139 秒后返回「所有模型均不可用」,阻塞则成功,因此 `stream_chat()`
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> 在流式无输出时会对同一模型退回非流式重试。
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## 待办
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### 功能完善
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- [ ] 仪表板数据可视化组件完善
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- [ ] 健康建议 / AI 解读功能
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- [x] 健康建议 / AI 解读功能(AI 教练,见下)
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- [ ] 数据分析报告生成
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- [ ] 多用户支持完善
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