越野跑赛道分析.Skill

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

越野跑赛道分析.Skill:上传 GPX/KML 轨迹文件即可生成完赛方案。当用户提到越野赛、Trail、50K/100K、赛道难度、路线分析、爬升多少、配速怎么安排、补给怎么吃、带什么装备、能不能完赛、目标 5 小时能否达成时使用。自动解析轨迹的高程剖面与坡度分布,算出「这条赛道相当于多少公里平地」,定位主峰突击与极限陡降等关键风险段,按目标完赛时间与 ITRA 表现分反推所需强度,生成分段配速打卡表、逐站补给量与装备清单,输出可交互 HTML 报告。内置 ITRA 分数与平地配速对照表,无目标信息时给出高中低三档方案供选择。适用于 UTMB、柴古、各类越野赛赛前分析与赛中策略制定。

一句话选型结论

按资料字段整理

越野跑赛道分析.Skill是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_a399e352/trail-race-strategy
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_a399e352仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量8.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
越野跑赛道分析.Skill当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

8.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

越野跑赛道解析与比赛策略

把一份轨迹文件转化为可执行的完赛方案。核心主张:赛道数据必须服务于跑者的具体目标,而非反过来。同一份赛道,对 ITRA 900 和 ITRA 600 的结论完全相反。

强制前置:必须拿到轨迹文件

绝不臆测赛道。 未拿到用户上传的轨迹文件时,直接告知需要文件并停下,询问 GPX 或 KML 的获取方式(跑步 App 导出、表盘网站、赛事官网)。不要基于赛道名称猜测地形。

支持 .gpx .kml .kmz .tcx。用户说"路线/轨迹/赛道文件"即指这些。

第二步:必须问清两件事

用 AskUserQuestion 一次性询问,不要分多轮:

  1. 目标完赛时间 —— 例如 5:10、5小时10分、310分钟
  2. ITRA 表现分 —— 例如 760

分支处理

用户回答 做法
两者都有 单档定制,--target + --itra
只有 ITRA --itra,脚本按分数推断档位与配速
只有完赛时间 --target,档位按时间长度推断
都没有 --tiers,输出高中低三档方案对比

用户明确表示"知难度仍要冲某目标"时,照做,但必须在报告开头明确写出代价与达成条件——用户有知情权,不可只报喜。

执行流程

SCRIPTS=~/.workbuddy/skills/trail-race-strategy/scripts
PY=/Users/kalochen/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/bin/python3

1. 解析赛道

$PY $SCRIPTS/trail_parse.py <轨迹文件> <输出目录>

产出 profile.json。必读终端摘要,确认:距离、爬升、最高点、陡坡占比、数据性质(规划轨迹 or 实测)、切分方式。

若报错"有效轨迹点过少"或格式不支持,把错误原文告知用户并请其换文件。

2. 生成策略

# 单档
$PY $SCRIPTS/race_strategy.py profile.json --target 5:10 --itra 760
# 三档
$PY $SCRIPTS/race_strategy.py profile.json --tiers
# 仅按 ITRA
$PY $SCRIPTS/race_strategy.py profile.json --itra 760

3. 生成报告

$PY $SCRIPTS/make_report.py --profile profile.json --strategy strategy.json \
    --title "<赛事名>|<档位>执行方案" --out report.html
# 三档时改用 --tiers strategy_tiers.json

4. 交付

调用 present_files 展示 HTML。正文回复必须包含:总距离/爬升/等效平地距离、目标完赛时间与所需平地配速、地形系数 K、分段打卡表、补给总量、最长无补给区间、以及最关键的 1–2 个风险点。

核心模型

地形系数 K(等效平地位数)

逐 20m 积分坡度→配速时间倍数,K = Σ(0.02km × 倍数)。含义:这条赛道相当于多少公里平地。

三档倍数表(scripts/race_strategy.py 内 GRADE_FACTORS):

档位 >25% 15–25% 7–15% 平地 −7~−15% −15~−25% <−25%
elite 2.8 1.9 1.4 1.0 1.15 1.5 2.0
advanced 3.2 2.0 1.45 1.0 1.25 1.7 2.4
recreational 3.4 2.2 1.5 1.0 1.35 1.8 2.6

反向用法(更易暴露可行性):用户给目标时间时,平地配速 = 目标分钟 / K。若算出 4.3 min/km 以下,直接告知目标处于极限。

三档定位

档位 平地配速 碳水 水 钠 咖啡因 CP 停留 适用 ITRA
elite 5.0 90 g/h 800 ml/h 700 mg/h 300 mg 2 min ≥720
advanced 5.6 75 g/h 650 ml/h 550 mg/h 150 mg 3 min 600–719
recreational 6.4 60 g/h 550 ml/h 450 mg/h 0 4 min <600

三档的总时长通常呈倍数关系(精英 : 进阶 : 完赛 ≈ 1 : 1.3 : 1.8)。时间短的档位补给总量反而更小,但摄入速率更高——不要凭直觉判断。

能耗系数(Minetti 2002)

cost = 155.4g⁵ − 30.4g⁴ − 43.3g³ + 46.3g² + 19.5g + 3.6,g 为小数坡度。平地 = 3.6 J/kg/m,mult = cost / 3.6。>1.30 为高消耗段。

必须写进报告的判断

数据性质分级(不可省略)

读 profile.json 的 meta.nature 与 actuals:

  • 实测记录 → 实测配速是最强证据,优先于模型
  • 规划轨迹(多次绘制拼接) → 必须在报告中声明;地形几何可靠,但配速结论仅供参考
  • 若 actuals 非空,在报告中单列"文件内嵌实测片段"表格。这是校准配速预期最可靠的依据,优先于任何理论模型。 注意提醒用户部分片段可能混入驾车或补给间隙造成的异常值。

风险区段识别

  • 持续爬升:坡度 >2% 且净爬升 >40m 且长度 >0.3km
  • 陡降:坡度 <−10% 且净下降 >40m

对最陡爬升段与最长陡降段分别给出专项策略。三条铁律:

  1. 陡爬段严禁固体补给 —— 高坡度下躯干前倾,吞咽固体必然引发恶心
  2. 陡降段严禁固体补给 —— 胃肠震荡,补固体等于补呕吐
  3. 疲劳状态下的陡降是最主要受伤来源 —— 宁可超时不可受伤

补给站分布决定携带量

算出最长无补给区间(分钟数),该区间决定必须自带的碳水与水量。若该区间超过 100 分钟且内含陡坡,必须在报告中显著提示。

装备结论随难度升级

  • 双登山杖:精英档写"必备"(陡坡维持效率的唯一手段),其他档写"强烈建议"
  • 越野鞋:必须大齿深抓地,理由是极限陡降段
  • 照明:预估完赛时间接近日落时必须提示

常见陷阱(实战踩过)

陷阱 后果 做法
按数组顺序取补给站 GPX 的 wpt 顺序与赛道顺序无关,里程全错 必须用 aids[i].track_km 与 segments[i].a_km 匹配
坡度单位混淆 全部统计归零或放大千倍 坡度一律用百分数(5.0 = 5%);_assert_units 做全局极值校验,不能只看前几个采样点(前段常是平缓区会漏判)
时间单位混用 min/h 完赛时间差 60 倍 所有时长字段名带 _min
按原始点索引分段 点位疏密不均导致分段错位 里程驱动重采样(默认 20m),不依赖原始索引
只报"最极端坡度" 漏掉最长的连续陡降 风险段同时按"最极端"和"净下降量最大"筛选
高程平滑过度 短陡坎被抹平 ±160m 窗口是上限,超过会丢失真实风险
时间戳非单调 算出 100 万分钟的平均配速 用 _actuals() 切分单调时间段;多次拼接是规划轨迹的典型特征

参考资料

需要更深入的生理学或赛事知识时读:

  • references/physiology.md —— 碳水/水/钠/咖啡因的摄入速率依据、生理上限、补给时机
  • references/terrain.md —— 坡度分类、可跑性判断、地形类型与对应策略、不同 ITRA 水平的期望时间

报告结构约定

无论单档还是三档,HTML 报告应包含:KPI 卡片区 → 高程剖面(Canvas 双轴:海拔 + 坡度,标注补给站与主峰)→ 分段难度总表 → 关键坡段清单 → 风险提示 → 策略正文 → 内嵌实测片段(若有)→ 数据说明与局限。

三档模式下用对比卡片 + 各自的完整表格呈现,让用户直观看到"选哪个档"。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
越野跑赛道分析.Skill怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_a399e352/trail-race-strategy。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

越野跑赛道分析.Skill支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

越野跑赛道分析.Skill权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

越野跑赛道分析.Skill收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

越野跑赛道分析.Skill用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。