Analiza okresu
Praktyczny przewodnik po tygodniowym przeglądzie treningowym — co Asystent AI analizuje w całym okresie treningowym, co ujawnia w sposób niemożliwy przez analizę pojedynczej sesji i jak z niego najlepiej korzystać.
Co produkuje analiza
Analiza okresu przegląda zdefiniowany zakres dat i zwraca ustrukturyzowany raport z maksymalnie siedmioma sekcjami:
| Sekcja | Co zawiera |
|---|---|
| Najważniejszy punkt tygodnia | Najważniejszy wniosek z okresu, z konkretnymi metrykami |
| Podsumowanie treningów | Zrealizowana objętość, typy treningów i to, jak tydzień wpisuje się w aktualną fazę treningową |
| Zdrowie i regeneracja | HRV, tętno spoczynkowe, jakość i czas trwania snu, poziom zmęczenia — z rzeczywistymi wartościami i trendami |
| Analiza obciążenia treningowego | Obciążenie ostre i chroniczne, wskaźnik obciążenia, progresja tydzień do tygodnia i wzorzec 4-tygodniowy |
| Spostrzeżenia wydajnościowe | Trendy tempa, zachowanie HR, dryft sercowy, efektywność aerobowa — uwzględniane tylko gdy istnieją znaczące dane |
| Miejsce wymagające uwagi | Sygnały przetrenowania, naruszenia progresji objętości, deficyty regeneracji — uwzględniane tylko gdy istnieją rzeczywiste problemy |
| Zalecenia | Konkretne, mierzalne wskazówki na następny tydzień: docelowa objętość, struktura sesji, strefy HR, protokoły regeneracji |
Spostrzeżenia wydajnościowe i miejsca wymagające uwagi są pomijane, gdy nie ma nic znaczącego do powiedzenia. Raport nie wypełnia miejsca ogólnymi obserwacjami.
Co system pobiera automatycznie
Asystent AI pobiera 21-dniowe okno historyczne oparte na końcu okresu analizy. Nie musisz ręcznie dostarczać żadnych danych.
Metryki obciążenia treningowego:
- Średnie obciążenie 5-dniowe i 21-dniowe
- Wskaźnik obciążenia (względne zmęczenie, rTFF) — optymalny zakres to 8–13
- Tygodniowe objętości dla bieżącego tygodnia, poprzedniego tygodnia i tygodnia przed nim
- Data ostatniego ciężkiego treningu i kolejne dni ciężkiego treningu
Dane zdrowotne i regeneracyjne:
- HRV — indywidualne dzienne wpisy do analizy trendów względem 7-dniowej linii bazowej
- Tętno spoczynkowe — z 7-dniową linią bazową do porównania
- Czas trwania i jakość snu
- Poziomy zmęczenia, choroby i bólu (w skali 0–4)
- Poziom stresu (0–100)
Historia treningowa:
- Wszystkie treningi ukończone w danym okresie, z czasem trwania, obciążeniem i komentarzami zawodnika
- Tygodniowe statystyki z ostatnich 4 tygodni: całkowity czas trwania, liczba treningów, liczba ciężkich sesji
- Kierunek trendu objętości i dni odpoczynku
Profil zawodnika:
- Wiek, płeć, waga
- Strefy HR, progi i FTP skonfigurowane w Good Coach App
- Ostatni wynik 10K jako punkt referencyjny kondycji
Kontekst fazy treningowej:
- Aktualna faza treningowa (baza, budowanie, szczyt, regeneracja, przejście) — wnioskowana z aktywnego mezocyklu w Good Coach App
- Nadchodzące zawody i cele z datami
- Pamięć trenera — Twoja metodologia i preferencje, które kształtują sposób formułowania analizy i zaleceń przez Asystenta AI
- Pamięć zawodnika — zgromadzony profil tego zawodnika zbudowany z poprzednich analiz
Twoje dane wejściowe
Zawodnik i zakres dat (wymagane): Zawodnik do analizy oraz daty rozpoczęcia i zakończenia okresu. Zakres dat nie musi zaczynać się w poniedziałek — akceptowany jest dowolny zakres.
Notatki trenera (opcjonalne): Kontekst lub obszary zainteresowania, które kierują analizą. Traktowane jako instrukcje wysokiego priorytetu. Używaj ich do ujawniania rzeczy, których dane nie mogą uchwycić — stresujący tydzień w pracy, zmiana celów, wynik zawodów, który wpłynął na motywację, lub konkretny wzorzec, który chcesz, aby Asystent AI zbadał.
Ocena ryzyka przetrenowania
Asystent AI automatycznie ocenia pięć sygnałów i raportuje, ile jest obecnych:
| Sygnał | Próg |
|---|---|
| Spadek HRV | >20% poniżej 7-dniowej linii bazowej przez 3+ kolejnych dni |
| Podwyższone tętno spoczynkowe | >5 uderzeń/min powyżej 7-dniowej linii bazowej przez 3+ kolejnych dni |
| Zły sen | Średnio <7 godzin na dobę przez 7 dni |
| Wysoki wskaźnik obciążenia | rTFF >15 |
| Wysokie subiektywne zmęczenie | Wynik zmęczenia ≥3 w skali 0–4 |
Poziomy ryzyka:
- 1 sygnał — niskie ryzyko; monitoruj, ale nie jest wymagane natychmiastowe działanie
- 2 sygnały — umiarkowane ryzyko; zalecane zmniejszenie obciążenia i ścisłe monitorowanie
- 3 lub więcej sygnałów — wysokie ryzyko; wymagana natychmiastowa interwencja
Gdy w raporcie pojawia się sekcja obszarów niepokoju, zawsze podaje liczbę sygnałów (np. „2/5 sygnałów przetrenowania") tak, aby nasilenie było jasne od razu.
Interpretacja obciążenia treningowego
Wskaźnik obciążenia (rTFF) to stosunek ostrej 5-dniowej średniej zawodnika do jego chronicznej 21-dniowej średniej. Uchwytuje, czy aktualne obciążenie treningowe jest proporcjonalne do ustalonej linii bazowej zawodnika.
| Wskaźnik obciążenia | Interpretacja |
|---|---|
| Poniżej 8 | Obciążenie treningowe jest poniżej linii bazowej zawodnika — możliwa detrenacja, jeśli utrzyma się |
| 8–13 | Optymalny zakres — aktualne obciążenie jest proporcjonalne do obciążenia chronicznego |
| Powyżej 13 | Obciążenie rośnie szybciej niż linia bazowa — monitoruj pod kątem kumulującego się zmęczenia |
| Powyżej 15 | Ryzyko przetrenowania — jeden z pięciu sygnałów przetrenowania jest aktywny |
Wysoki wskaźnik obciążenia nie jest zawsze problemem. Zaplanowany tydzień obciążeniowy w fazie budowania powinien dać chwilowo podwyższony wskaźnik. Kontekst z fazy treningowej i danych zdrowotnych określa, czy wymaga interwencji.
Asystent AI sprawdza również zasadę progresji 10%. Tygodniowy wzrost objętości powyżej 10% jest oznaczany, powyżej 15% jest problemem wysokiego priorytetu, a konkretny procent jest zawsze podawany — nie opisywany po prostu jako „znaczący" lub „duży".
Jak faza wpływa na analizę
Faza treningowa jest wnioskowana z aktywnego mezocyklu zawodnika w Good Coach App. Kształtuje to, co Asystent AI uważa za odpowiednie na dany tydzień.
| Faza | Oczekiwana mieszanka intensywności | Na co Asystent AI zwraca uwagę |
|---|---|---|
| Baza | 70–80% łatwo | Budowanie bazy aerobowej, konsekwencja objętości, brak nadmiernych ciężkich sesji |
| Budowanie | 60–70% łatwo | Progresywne obciążenie, 2–3 ciężkie sesje, praca progowa i interwałowa |
| Szczyt | Utrzymana wysoka intensywność, zmniejszona objętość | Zachowana jakość, objętość zmniejszona o 20–40%, oznaki świeżości |
| Regeneracja | 90%+ łatwo | Pełna zgodność z treningiem tylko łatwym, odpowiedni odpoczynek |
Niezgodność między fazą a rzeczywistym treningiem jest oznaczana. Jeśli zawodnik jest w fazie bazowej, ale biegnie cztery ciężkie sesje tygodniowo, Asystent AI to odnotuje.
Jeśli zawodnik nie ma aktywnego mezocyklu, analiza domyślnie przyjmuje założenia fazy bazowej.
Notatki trenera — co sprawia, że są użyteczne
Analiza okresu syntetyzuje dane tygodniowe. Notatki trenera są najbardziej wartościowe, gdy dostarczają kontekstu, którego dane nie mogą przekazać.
| Mniej użyteczne | Bardziej użyteczne |
|---|---|
| „Sprawdź trening" | „Zawodnik zgłaszał ciężkie nogi przez cały tydzień — czy dane obciążenia to wyjaśniają?" |
| „Objętość była niska" | „Zawodnik podróżował od poniedziałku do środy — zaplanowany zredukowany tydzień" |
| „Ciężki tydzień" | „To był szczytowy tydzień objętości 4-tygodniowego bloku — oceń odpowiednio" |
| „Zbliżają się zawody" | „Zawodnik startuje w niedzielę — oznacz cokolwiek, co sugeruje, że nie jest gotowy" |
Asystent AI nie wymyśli kontekstu. Jeśli coś ważnego wydarzyło się w trakcie tygodnia, czego nie ma w danych, nie będzie wiedział, chyba że mu powiesz.
Pamięć i ciągłość
Zobacz pamięć Asystenta AI, aby uzyskać pełne wyjaśnienie tego, jak oba typy pamięci działają we wszystkich generatorach.
Po każdej analizie okresu pamięć zawodnika jest automatycznie aktualizowana o obserwacje warte zachowania — wzorce treningowe, jak zawodnik reaguje na obciążenie, trendy zdrowotne, tendencje kalibracji wysiłku. To jest podstawowy sposób, w jaki pamięć zawodnika rośnie: każda analiza okresu dodaje do kumulatywnego obrazu.
Pamięć trenera nie jest aktualizowana z analizy okresu. Jest budowana z generowania tygodnia i generowania cykli.
Nowy zawodnik bez wcześniejszych analiz nie będzie miał jeszcze pamięci zawodnika. Asystent AI będzie pracował z danych profilu i Twoich notatek, a pamięć zacznie się budować od pierwszej analizy, którą uruchomisz.
Czego analiza nie może zrobić
Nie może powiedzieć Ci, co zaplanować na następny tydzień. Sekcja zaleceń daje konkretne wskazówki, ale Asystent AI nie wie, co miałeś na myśli, jak wygląda szerszy blok ani co jest ważne dla tego zawodnika poza danymi. Używaj zaleceń jako punktu wyjścia, a nie recepty.
Nie może uwzględnić kontekstu spoza danych. Stres zewnętrzny, zakłócenia snu z przyczyn niezwiązanych z treningiem, zmęczenie podróżą, choroba, której zawodnik nie zalogował — żadna z tych rzeczy nie jest widoczna, chyba że zawodnik je zaloguje lub Ty je zauważysz. Jeśli wiesz, że coś wydarzyło się w ciągu tygodnia, powiedz to w notatkach trenera.
Nie będzie przepisywać treningu specyficznego dla zawodów. W przypadku nadchodzących zawodów w ciągu 3 tygodni Asystent AI oznacza harmonogram i zaleca przegląd trenera. Nie przepisuje taperingu, protokołów tygodnia wyścigu ani treningów specyficznych dla typu wyścigu — te decyzje należą do trenera.
Analizuje tylko podany okres. Do rozpoznawania wzorców na poziomie 4-tygodniowego bloku Asystent AI używa tygodniowych statystyk z poprzednich tygodni jako kontekstu — ale jeśli chcesz głębszego przeglądu wielotygodniowego, uruchom analizę na dłuższym zakresie dat.