Que fait xunji-coach-fitness-progressif ?
Une compétence Codex qui construit et adapte en continu des plans de fitness personnalisés à partir des données d'entraînement, de nutrition et corporelles Xunji autorisées.
Une compétence Codex qui construit et adapte en continu des plans de fitness personnalisés à partir des données d'entraînement, de nutrition et corporelles Xunji autorisées.
Cette compétence pour Codex permet de créer et d'ajuster dynamiquement des programmes de fitness individualisés en exploitant les données autorisées de l'application Xunji (entraînement, nutrition et mesures corporelles). Elle est conçue pour les développeurs et utilisateurs d'agents IA souhaitant automatiser le suivi et l'optimisation de leurs routines sportives. En se basant sur les données historiques et en temps réel, elle génère des plans évolutifs qui s'adaptent aux progrès, aux préférences et aux contraintes de l'utilisateur. La compétence lit les fichiers de données Xunji, analyse les métriques clés, et produit des recommandations d'entraînement et de nutrition au format markdown, directement intégrables dans le flux de travail Codex. Elle supporte ainsi une approche progressive et personnalisée du coaching fitness, sans nécessiter d'intervention manuelle constante.
npx skills add liheyuting/xunji-progressive-fitness-coachInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Une compétence Codex qui construit et adapte en continu des plans de fitness personnalisés à partir des données d'entraînement, de nutrition et corporelles Xunji autorisées.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.