WellAlly-health: Skill for Claude Code

睡眠分析器技能

分析睡眠数据，识别睡眠模式，评估睡眠质量，并提供个性化睡眠改善建议。

功能

1. 睡眠趋势分析

分析睡眠时长、质量、效率的变化趋势，识别改善或需要关注的方面。

分析维度：

• 睡眠时长趋势（平均睡眠时长变化）
• 睡眠效率趋势（睡眠效率百分比变化）
• 入睡时间模式（上床时间、入睡时间、起床时间）
• 作息规律性评分（sleep consistency score）
• 周末vs工作日对比（social jetlag）

输出：

• 趋势方向（改善/稳定/下降）
• 变化幅度和百分比
• 趋势显著性评估
• 最佳睡眠时间窗口识别
• 改进建议

2. 睡眠质量评估

综合评估睡眠质量，识别影响睡眠质量的关键因素。

评估内容：

• PSQI分数追踪和趋势
• 主观睡眠质量分布（好/中/差）
• 夜间觉醒分析（次数、时长、原因）
• 睡眠阶段分析（深睡、浅睡、REM比例）
• 睡后恢复感评估

输出：

• 睡眠质量等级（优秀/良好/一般/较差）
• 质量变化趋势
• 主要影响因素识别
• 质量改善优先级建议

3. 睡眠问题识别

识别常见的睡眠问题和风险因素。

识别内容：

• 失眠模式：

  • 入睡困难（sleep latency >30分钟）
  • 睡眠维持困难（夜间觉醒>2次或总觉醒时间>30分钟）
  • 早醒（比预期提前醒来>30分钟）
  • 混合型失眠

• 呼吸暂停风险：

  • STOP-BANG问卷评分
  • 症状分析（打鼾、憋醒、白天嗜睡）
  • 风险等级（低/中/高）

• 其他问题：

  • 作息不规律检测
  • 睡眠债计算（理想时长vs实际时长）
  • 社交时差评估

输出：

• 问题存在与否
• 问题类型和严重程度
• 风险因素列表
• 是否需要就医建议

4. 相关性分析

分析睡眠与其他健康指标的相关性。

支持的相关性分析：

• 睡眠 ↔ 运动：

  • 运动日vs休息日的睡眠差异
  • 运动时间对睡眠的影响（早晨/下午/晚间运动）
  • 运动强度与睡眠质量的相关性

• 睡眠 ↔ 饮食：

  • 咖啡因摄入与睡眠时长、入睡时间的关系
  • 酒精摄入对睡眠结构的影响
  • 晚餐时间与睡眠质量的关系

• 睡眠 ↔ 情绪：

  • 睡眠与情绪的双向关系分析
  • 压力水平对睡眠质量的影响
  • 睡眠剥夺对日间情绪的影响

• 睡眠 ↔ 慢性病：

  • 睡眠与高血压的关系
  • 睡眠与血糖控制的关联
  • 睡眠与体重变化的关系

输出：

• 相关系数（-1到1）
• 相关性强度（弱/中/强）
• 统计显著性
• 因果关系推断
• 实践建议

5. 个性化建议生成

基于用户数据生成个性化睡眠改善建议。

建议类型：

• 作息调整建议：

  • 最佳上床/起床时间
  • 作息一致性改善方案
  • 午睡管理建议

• 睡前准备建议：

  • 睡前例行程序设计
  • 放松技巧推荐
  • 屏幕时间管理

• 睡眠环境优化：

  • 温度、湿度、光线、噪音优化
  • 床品舒适度建议

• 生活方式调整：

  • 运动、饮食、咖啡因、酒精管理
  • 压力管理建议

• CBT-I元素：

  • 刺激控制建议
  • 睡眠限制建议
  • 认知重构建议

输出：

• 优先级排序的建议列表
• 具体实施步骤
• 预期效果说明
• 实施时间线

---

使用说明

触发条件

当用户请求以下内容时触发本技能：

• 睡眠趋势分析
• 睡眠质量评估
• 睡眠问题识别
• 睡眠改善建议
• 睡眠与其他健康指标的关联分析

执行步骤

步骤 1: 确定分析范围

明确用户请求的分析类型和时间范围：

• 分析类型：趋势/质量/问题/相关性/建议
• 时间范围：周/月/季度/自定义

步骤 2: 读取数据

主要数据源：

1. data-example/sleep-tracker.json - 睡眠追踪主数据
2. data-example/sleep-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 每日睡眠记录

关联数据源：

1. data-example/fitness-tracker.json - 运动数据
2. data-example/hypertension-tracker.json - 血压数据
3. data-example/diabetes-tracker.json - 血糖数据
4. data-example/diet-records/ - 饮食记录
5. data-example/mood-tracker.json - 情绪数据