mzt-76

weekly-coaching

Check-in hebdomadaire avec analyse de tendance, detection de patterns, et ajustements nutritionnels personnalises. Utiliser quand l'utilisateur fait un bilan de semaine ou rapporte son poids et adherence.

mzt-76 1 Updated 3mo ago

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GitHub

Install

npx skillscat add mzt-76/ai-nutrition/weekly-coaching

Install via the SkillsCat registry.

SKILL.md

Weekly Coaching - Check-in Hebdomadaire

Quand utiliser

  • L'utilisateur commence le coaching (→ set_baseline)
  • L'utilisateur fait un bilan de semaine (→ calculate_weekly_adjustments)
  • L'utilisateur rapporte son poids, adherence, ou bien-etre
  • L'utilisateur mentionne fatigue, faim, stress, ou problemes de sommeil
  • L'utilisateur demande des ajustements a son plan

Workflow initial — Nouvel utilisateur

Avant le premier check-in hebdomadaire, enregistrer une baseline (semaine 0) :

run_skill_script("weekly-coaching", "set_baseline", {
    "weight_kg": 87.5,
    "body_fat_percent": 22.0,  # optionnel
    "muscle_mass_kg": 68.5,    # optionnel
})

La baseline est stockée avec week_number=0 et exclue automatiquement des analyses de tendance.

Workflow Complet

1. Collecte des donnees de feedback

Essentielles :

  • Poids debut de semaine (kg) + Poids fin de semaine (kg)
  • Pourcentage du plan suivi (0-100%)

Facultatif mais recommande :

  • Faim : "low", "medium", "high"
  • Energie : "low", "medium", "high"
  • Sommeil : "poor", "fair", "good", "excellent"
  • Envies/Cravings : Aliments particuliers recherches
  • Notes libres : Observations qualitatives

2. Execute calculate_weekly_adjustments

Le script effectue l'analyse complete et retourne :

  • Analyse de tendance : Poids change vs cible
  • Patterns detectes : Adaptation metabolique, triggers d'adherence
  • Ajustements suggeres : Calories (+/-), macros avec rationale
  • Alertes red flags : Si fatigue intense, faim extreme, stress, perte trop rapide
  • Confiance : Score base sur completude des donnees

3. Presente les resultats

  • Felicitations si poids/adherence sur cible
  • Analyse honnete si ecarts
  • Ajustements proposes avec explications scientifiques
  • Red flags selon severite (voir references/red_flag_protocol.md)

4. Adaptation personnalisee

  • Si 4+ semaines de donnees : Utilise les patterns appris
  • Si donnees incompletes : Explique que la confiance est plus basse
  • Si red flags CRITICAL : ARRETE tout - Bien-etre mental > resultats physiques
  • Si red flags WARNING : Ajustement petit et monitore

5. Demande confirmation

"Veux-tu que nous appliquions ces ajustements pour la semaine prochaine ?"

Red Flag Protocol

Voir references/red_flag_protocol.md pour le protocole complet de severite.

Outils de profil

  • fetch_my_profile : Donnees du profil pour contexte

Exécution

# Bonne semaine
run_skill_script("weekly-coaching", "calculate_weekly_adjustments", {
    "weight_start_kg": 87.0, "weight_end_kg": 86.4,
    "adherence_percent": 85, "energy_level": "high", "sleep_quality": "good",
    "notes": "Bonne adherence, bien recupere"
})

# Semaine difficile
run_skill_script("weekly-coaching", "calculate_weekly_adjustments", {
    "weight_start_kg": 85.2, "weight_end_kg": 85.0,
    "adherence_percent": 60, "hunger_level": "high", "energy_level": "low",
    "notes": "Beaucoup de faim, difficile"
})

Paramètres :

  • weight_start_kg (float, requis), weight_end_kg (float, requis)
  • adherence_percent (int, requis) : 0-100
  • hunger_level (str, défaut "medium") : "low", "medium", "high"
  • energy_level (str, défaut "medium") : "low", "medium", "high"
  • sleep_quality (str, défaut "good") : "poor", "fair", "good", "excellent"
  • cravings (list[str], optionnel), notes (str, optionnel)

Scripts disponibles

  • scripts/set_baseline.py : Enregistre les mesures initiales (semaine 0) — poids + composition corporelle optionnelle
  • scripts/calculate_weekly_adjustments.py : Validation → profil → historique (exclut baseline) → tendance poids → patterns → ajustements → red flags → stockage

Paramètres set_baseline

  • weight_kg (float, requis) : Poids initial en kg (40-300)
  • body_fat_percent (float, optionnel) : Pourcentage de graisse corporelle (3-60)
  • muscle_mass_kg (float, optionnel) : Masse musculaire en kg (10-150)
  • water_percent (float, optionnel) : Pourcentage d'eau corporelle (30-80)
  • waist_cm (float, optionnel) : Tour de taille en cm
  • hips_cm (float, optionnel) : Tour de hanches en cm
  • chest_cm (float, optionnel) : Tour de poitrine en cm
  • arm_cm (float, optionnel) : Tour de bras en cm
  • thigh_cm (float, optionnel) : Tour de cuisse en cm
  • measurement_method (str, optionnel) : 'smart_scale', 'manual', 'image_analysis', 'calipers'