让 AI 分析康复数据并生成专业进展报告

解决康复记录难追踪的痛点：通过 AI 读取本地 JSON 数据，自动计算功能改善速率、识别疼痛模式、评估训练依从性，并生成包含图表趋势描述和阶段转换建议的专业康复报告。

为什么需要这个技能

康复训练周期长、指标多。手动整理关节活动度、肌力评分和疼痛记录既繁琐又易出错。

使用 rehabilitation-analyzer 技能，AI 能自动整合分散的训练日志，进行线性回归分析趋势，计算依从性百分比，并识别疼痛触发因素。这不仅能帮助用户和康复师掌握真实进展，还能及时发现功能倒退或数据异常，确保训练安全有效。

读取数据验证 读取主档案 data/rehabilitation-tracker.json 和每日日志。AI 会检查文件是否存在、数据结构是否完整，并确认至少需要 3 次评估或 10 天记录才能进行分析。
多维度趋势计算
- 功能评估：分析 ROM 改善速率（度/周），追踪 MMT 肌力等级变化，评估平衡稳定性。
- 疼痛模式：计算 7 日移动平均，判断疼痛是改善、稳定还是加重，关联特定训练动作与疼痛。
- 依从性指标：计算 (实际训练次数 / 计划训练次数) × 100%，区分周度、月度依从性。
生成结构化报告 AI 自动构建 Markdown 报告，包含功能改善摘要、疼痛控制情况、目标达成进度表以及个性化建议。若数据不足，会输出明确错误提示引导补录数据。

技能仅操作本地文件，严格遵守隐私保护原则，所有数据存储在用户设备，不上传云端。

重要提示：本技能仅进行数据分析和趋势识别，❌ 不提供医疗处方，❌ 不替代康复师指导。任何急性疼痛或功能倒退建议及时就医。

解压后将目录放入 AI 工具 skills 文件夹，重启后即可通过 /rehab progress 等指令调用。

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