規劃一份訓練菜單，需要的判斷力比表面看起來更多。今天的狀態、昨天的疲勞、距離下一場比賽的時間，以及長期的弱點，都會影響決定。traqqer 的 AI 推薦訓練菜單能協助你整理這些資訊，做為今天決策的起點。
建議從你的資料開始
這項功能並不是單純從一個通用的訓練庫裡隨機挑選菜單，而是運用你儲存在 traqqer 中的情境資訊，包括：
- 近期的訓練內容與訓練負荷的失衡狀況
- 備註中寫下的緊繃或不適
- 測驗紀錄中目前的表現水準
- 比賽日期（如果有的話）
你提供的相關情境愈多，建議就能愈具體。如果沒有紀錄，任何系統都只能給出籠統的建議。
三個能改善結果的輸入方式
1. 留下一行備註
「右腿後肌緊繃」或「動作感覺很沉重」這樣的內容，會影響建議是否避開跳躍動作，或降低訓練量。即使沒有新的表現測驗數據，主觀的情境資訊依然有用。
2. 記錄測驗成績
測驗結果有助於確立你目前的水準，並支援更合適的強度選擇。
3. 加入 RPE 與體能狀況
自覺強度與體能狀況的趨勢，能為「今天該練得吃力一點，還是該恢復」提供判斷依據。可參考 RPE 與 ACWR 指南。
建議並不是一定要遵守的指令。把它拿來跟你自己的判斷比較，合理就採用，不合理就調整。這個過程本身，也能提升你自己的規劃能力。
回饋循環
- 打開建議，閱讀其中的理由
- 和今天的體感做比較
- 直接採用，或加以調整後，把菜單儲存為一項活動
- 訓練後記錄備註與 RPE，讓下一次的建議有更多情境可以參考
「建議、執行、記錄、再建議」這個循環，會讓這項工具愈來愈貼近你個人。
誰適合使用這項功能？
- 獨自訓練、無法每次決策都諮詢教練的選手；AI 對話在這方面也能提供協助
- 常常在沒有明確目的的情況下結束一堂訓練課的選手
- 想在自己既有的菜單之外，獲得更多想法的選手
總結
AI 推薦訓練菜單能減少每天決定訓練內容的心力，但建議的品質取決於情境資訊的品質。從一行備註開始，並在每次訓練後持續回饋這個循環。
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參考資料
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