制定一份训练菜单，需要的判断力比表面看起来更多。今天的状态、昨天的疲劳、距下一场比赛的时间，以及长期的短板，都会影响决定。traqqer 的 AI 推荐训练菜单能帮助你梳理这些信息，作为今天决策的起点。
建议从你的数据开始
这项功能并不是单纯从一个通用的训练库里随机挑选菜单，而是利用你保存在 traqqer 中的情境信息，包括：
- 近期的训练内容与训练负荷的失衡状况
- 备注中写下的紧绷或不适
- 测试记录中当前的表现水平
- 比赛日期（如果有的话）
你提供的相关信息越多，建议就能越具体。如果没有记录，任何系统都只能给出笼统的建议。
三个能改善结果的输入方式
1. 留下一行备注
”右腿腘绳肌紧绷”或”动作感觉很沉重”这样的内容，会影响建议是否避开跳跃动作，或降低训练量。即使没有新的表现测试数据，主观的情境信息依然有用。
2. 记录测试成绩
测试结果有助于确立你当前的水平，并支持更合适的强度选择。
3. 加入 RPE 与体能状态
自觉强度与体能状态的趋势，能为”今天该练得吃力一点，还是该恢复”提供判断依据。可参考 RPE 与 ACWR 指南。
建议并不是必须遵守的指令。把它拿来和你自己的判断比较，合理就采用，不合理就调整。这个过程本身，也能提升你自己的规划能力。
反馈循环
- 打开建议，阅读其中的理由
- 与今天的体感做比较
- 直接采用，或加以调整后，把菜单保存为一项活动
- 训练后记录备注和 RPE，让下一次的建议有更多情境可以参考
”建议、执行、记录、再建议”这个循环，会让这项工具越来越贴合你个人。
谁适合使用这项功能？
- 独自训练、无法每次决策都咨询教练的运动员；AI 聊天在这方面也能提供帮助
- 常常在没有明确目的的情况下结束一堂训练课的运动员
- 想在自己既有的菜单之外，获得更多想法的运动员
总结
AI 推荐训练菜单能减少每天决定训练内容的精力消耗，但建议的质量取决于情境信息的质量。从一行备注开始，并在每次训练后持续反馈这个循环。
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参考资料
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