feat: 新增用户健康数据看板

README.md

@@ -1,124 +1,42 @@
-项目名称
-​​FitLife - 智能运动健康管理生态平台​​
+#项目名称
+   FitLife - 你的智能运动与健康管理伙伴
 
-项目定位
-基于多维度健康数据融合的个性化运动干预系统，构建「数据驱动-科学指导-持续激励」的健康管理闭环
+#项目描述
+   FitLife** 是一款专注于运动与健康管理的创新型APP，旨在帮助用户实现个性化的健康目标。通过结合人工智能技术和专业的运动科学，FitLife 为用户提供全面的健康管理服务，包括个性化的运动计划、实时健身指导、健康数据分析、营养建议以及社交互动功能。
 
-核心架构升级
-1. 技术实现框架
-graph TD  
-A[数据采集层] --> B{中央处理引擎}  
-B --> C[运动科学算法库]  
-B --> D[生物力学模型]  
-B --> E[营养代谢预测]  
-C & D & E --> F[个性化方案生成]  
-F --> G[用户交互层]  
+主要功能包括：
+##个性化运动计划：根据用户的健康数据、体能水平、目标（如减脂、增肌、提高耐力等）以及时间安排，FitLife 提供量身定制的运动计划。
+##实时健身指导：通过APP内的虚拟教练功能，用户可以获得实时动作指导、纠正错误姿势，并提供鼓励和建议。
+##健康数据分析：FitLife 自动记录用户的运动数据（如步数、卡路里消耗、运动时长等），并结合健康数据（如心率、睡眠质量、体重等）进行分析，提供详细的健康报告。
+##营养建议：根据用户的运动计划和健康目标，FitLife 提供个性化的饮食建议和食谱推荐，帮助用户实现营养均衡。
+##社交互动功能：用户可以加入不同的运动社区，与其他用户分享经验、挑战自我、参加线上线下活动等。
+##虚拟挑战与奖励：用户可以参与各种虚拟挑战，完成任务后获得奖励和勋章，增加运动的趣味性和动力。
 
 
+#项目标语
+    FitLife - 运动不止，健康随行
 
+#政策调研
+1. 数据隐私与安全：
+   - 法规遵从：遵循《中华人民共和国个人信息保护法》（PIPL）、《通用数据保护条例》（GDPR）等相关法律法规，确保用户数据的隐私和安全。
+   - 数据加密：对用户数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
+   - 用户授权：在收集和使用用户数据前，必须获得用户的明确授权，并告知用户数据的使用目的和范围。
 
+2. **健康与医疗合规：
+   - 医疗建议限制：确保APP提供的健康建议和营养建议不构成医疗建议，避免与医疗法规冲突。
+   - 医疗器械认证：如果APP涉及心率监测等健康监测功能，需确保设备或功能获得相关医疗器械认证。
 
+3. 运动与健身行业标准：
+   - 专业认证：与专业的运动教练和营养师合作，确保提供的运动计划和营养建议的科学性和有效性。
+   - 行业标准：遵循国际和国内的运动与健身行业标准，如美国运动医学会（ACSM）的运动指导原则。
 
+4. 消费者权益保护：
+   - 透明收费：明确APP的收费模式和收费标准，避免隐性收费和误导性宣传。
+   - 用户反馈机制：建立用户反馈机制，及时处理用户投诉和建议，提升用户满意度。
 
-2. 数据闭环设计
-​​健康数据流处理​​：
+5. 广告与营销合规：
+   - 广告法遵从：遵循《中华人民共和国广告法》，确保广告内容的真实性和合法性，避免虚假宣传。
+   - 用户隐私保护：在广告投放和营销活动中，严格保护用户隐私，不滥用用户数据。
 
-class DataPipeline:
-    def process(self, raw_data):
-        # 多源数据校验（置信度>95%）
-        validated = self._cross_validate(raw_data)
-        # 特征工程（HRV时域/频域特征提取）
-        features = self._feature_engineering(validated)
-        # 生成动态健康画像
-        return self._generate_profile(features)
-核心功能深度解析
-1. 个性化运动计划系统
-​​技术实现​​：
+通过详细的市场和政策调研，FitLife 可以确保在合规的前提下，为用户提供优质的运动与健康管理服务。
 
-classDiagram
-    class PlanGenerator{
-        +用户健康档案 health_profile
-        +运动能力评估 fitness_assessment
-        +目标匹配算法 goal_alignment()
-        +风险预警机制 injury_prevention()
-    }
-    
-    PlanGenerator --> ExerciseDatabase : 调用标准动作库
-    PlanGenerator --> NutritionAPI : 关联营养数据
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-2. 实时健身指导引擎
-​​动作捕捉算法​​：
-
-class MotionAnalysis:
-    def detect_error(self, skeleton_data):
-        # 使用OpenPose关键点检测
-        keypoints = self._openpose_process(skeleton_data)
-        # 计算关节角度偏差
-        angles = self._calculate_joint_angles(keypoints)
-        return self._generate_correction_suggestions(angles)
-政策合规体系
-1. 数据安全强化方案
-​​三级加密架构​​：
-
-层级	技术实现	合规标准
-传输层	AES-256+TLS 1.3	PIPL Article 32
-存储层	哈希加盐+冷热数据分离	GDPR Article 32
-使用层	联邦学习差分隐私	HIPAA §164.514
-2. 医疗合规保障
-​​功能边界控制​​：
-
-flowchart LR
-A[健康建议] --> B{医学验证}
-B -->|通过| C[显示为科学建议]
-B -->|未通过| D[标注为经验指导]
-D --> E[附加免责声明]
-
-
-
-
-
-
-
-技术演进路线
-1. 版本迭代规划
-    title 核心功能开发计划
-    section 基础功能
-    数据采集模块 :a1, 2024-01, 90d
-    实时反馈系统 :a2, after a1, 60d
-    section 高级功能
-    运动损伤预测 :a3, 2024-04, 120d
-    跨平台同步 :a4, after a3, 90d
-2. 性能优化指标
-模块	响应时间	准确率	资源占用
-动作识别	<200ms	98.7%	<50MB
-数据分析	<3s	92.4%	<200MB
-方案生成	<5s	89.1%	<1GB
-用户价值重构
-1. 健康收益模型
-​​量化评估体系​​：
-
-健康指数= 
-3
-1
-​
- (运动完成度×0.4+数据连续性×0.3+目标达成率×0.3)
-2. 激励机制升级
-​​动态成就系统​​：
-
-class AchievementSystem {
-  constructor() {
-    this.rewardCurve = new ExponentialDecay(0.85); // 基于行为经济学的衰减曲线
-  }
-  
-  calculateReward(activity) {
-    return this.rewardCurve.apply(activity.persistence);
-  }
-}