体感一致配速表 Skills

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基于耐力学社体感一致配速思路的社区独立实现。赛前，将 GPX、KML 或 FIT 路线转换成按检查点（CP）分段的多目标配速表；赛后，将 FIT 活动与方案对照，查看累计差距、相邻站耗时和地形差异。可通过 AI 助手调用 even-effort-pace-chart，也可直接使用命令行。

思路参考耐力学社 / Pili（表哥）的《耐力科学｜体感一致配速表全面指南》。本项目独立实现等效距离与疲劳曲线，并非 RunArt.Net 官方工具或输出；详见来源与版权。

效果预览

各示例说明包含输入来源、配置、复现所需文件、命令和结果口径。

安装与使用

所有方式都需要 Python 3.10+。GPX/KML 配速表仅使用标准库；FIT 输入和活动对比需要可选依赖。

有两种方式，按需选择：

• 在 AI 助手中使用：先安装 Skill，再用自然语言调用。适合让助手检查路线、处理歧义并生成图表。
• 直接使用命令行：不需要安装 Skill，克隆仓库后运行脚本；见命令行使用。

在 AI 助手中使用

安装 Skill（任选一种）

1. npx（推荐）：需要 Node.js、npm 和 Git。在项目目录执行：

   npx skills add yihouzenmeban/trail-running-pace --skill even-effort-pace-chart
   

   按提示选择 AI 助手。默认安装到当前项目；加 -g 安装到用户级技能目录，此时可在任意目录执行。

2. 手动安装：不需要 Node.js。从 GitHub Releases 下载带版本号的 ZIP，解压后得到 even-effort-pace-chart/；如果已克隆仓库，也可以直接复制 skills/even-effort-pace-chart/。将 even-effort-pace-chart/ 整个目录放入助手的技能目录即可。技能目录已包含运行所需文件，不依赖仓库示例或来源文章。

3. WorkBuddy：如果你使用 WorkBuddy，用分享页安装，不需要执行上面的 npx 或手动复制：

   1. 打开 WorkBuddy 技能分享页，按提示在 WorkBuddy 客户端安装。
   2. 在「专家·技能·连接器 → 技能 → 已安装」中确认该技能已启用。

4. ClawHub：如果你使用 OpenClaw，用 ClawHub CLI 安装，需要 Node.js：

   npx -y clawhub install @yihouzenmeban/even-effort-pace-chart
   

   装到 skills/@yihouzenmeban/even-effort-pace-chart/，内容完整（脚本、参考文档都在里面）。也可以在 ClawHub 页面查看。

首次使用

安装完成后，准备一份 GPX、KML 或 FIT 轨迹（也可以先用公开示例），向助手提供轨迹路径和目标时间。

• Claude Code：用斜杠命令调用：

  /even-effort-pace-chart
  用 race.gpx 生成体感一致配速表，目标完赛时间 14 小时，输出到 output/my-race/。
  

• 其他助手：在支持 $名称 调用的助手中用 $even-effort-pace-chart；也可以在自然语言请求中直接指定 even-effort-pace-chart，让助手自行加载。

默认行为：

• 以目标时间为中心，向前、向后各展开两档，共五组方案，相邻间隔 30 分钟。例如目标 14:00 生成 13:00、13:30、14:00、14:30、15:00 五组完赛目标；这些是完赛用时，不是钟点。
• 默认 06:00 发枪。指定出发时间只影响钟点换算，不会把括号内容从区间配速改为到达钟点。
• 仅输出 SVG，括号内显示刚完成区间的配速，图表标签为中文。
• 优先使用轨迹内可识别的 CP；内嵌 CP 缺失或不可用时，改用人工 CP 列表（不能与内嵌 CP 混用）；FIT 路线必须使用人工 CP。

默认水量按等效距离计算，仅供赛段比较，并非个人饮水建议。需要结合天气和个人情况规划携水时，直接告诉助手；它会按需询问比赛日期与出发时间、饮水经验、携水容量和站点供水情况，确认个人饮水速率后按赛段耗时计算。天气只用于辅助确认速率，程序不会自动调整。详见携水与天气。

命令行使用

不需要安装 Skill。先克隆仓库：

git clone https://github.com/yihouzenmeban/trail-running-pace.git
cd trail-running-pace

以下命令在仓库根目录执行。将下面内容保存为 race.json：

{
  "name": "我的比赛",
  "target": "14:00"
}

target 是完赛用时（这里为 14 小时），不是出发钟点。

先用 inspect 检查公开示例轨迹，再生成配速表：

python3 skills/even-effort-pace-chart/scripts/pace_chart.py inspect \
  'examples/huizhou-gucheng-100k/徽州古城100K.gpx'

python3 skills/even-effort-pace-chart/scripts/pace_chart.py generate \
  'examples/huizhou-gucheng-100k/徽州古城100K.gpx' \
  --config race.json --output-dir output/my-race

生成 13:00、13:30、14:00、14:30、15:00 五组完赛目标（均为完赛用时），结果为 output/my-race/pace-chart.svg。output/ 已被 Git 忽略；替换已有结果时使用 --overwrite。

inspect 只输出检查结果，不写文件；generate 会重新读取轨迹。换成自己的轨迹时，先对该文件运行 inspect，处理完路线与 CP 歧义后再运行 generate。

两种方式共用同一套配置。配速表的所有配置项、默认值和取值说明见完整参数表，包括目标、站点、爬升处理、输出格式、携水和天气。可以用自然语言向助手指定，也可以写入 race.json；活动对比的命令参数见活动对比文档。

赛后活动对比

上图截取基于实际 FIT 路线的 16 小时方案；完整对比图包含 15、16、17 小时方案及各段爬升、下降。大境门 MGW50K 的示例说明同时提供赛前 GPX 与实际 FIT 两版对比，可对照路线输入带来的差异。

有两种方式：

在 AI 助手中使用：向助手提供比赛轨迹、配速配置和活动 FIT，例如：

用 even-effort-pace-chart 将 activity.fit 与 race.gpx、race.json 对比，
参照目标为 15、16、17 小时，包含每两个站之间的耗时，输出到 output/comparison/。

使用命令行：先安装 FIT 依赖，再离线检查并生成（以下命令在克隆后的仓库根目录执行）：

python3 -m pip install -r skills/even-effort-pace-chart/scripts/requirements-comparison.txt

python3 skills/even-effort-pace-chart/scripts/compare_activity.py inspect race.gpx \
  --config race.json --fit activity.fit \
  --targets 15:00 16:00 17:00

python3 skills/even-effort-pace-chart/scripts/compare_activity.py generate race.gpx \
  --config race.json --fit activity.fit \
  --targets 15:00 16:00 17:00 --output-dir output/comparison

默认输出 garmin-comparison.svg，支持 FIT 或单活动 FIT ZIP，无需在线凭据。inspect 只输出活动汇总、站点匹配和诊断信息，不写文件；CP 匹配有歧义时按提示核对后再运行 generate。替换已有结果时使用 --overwrite。读图、平台汇总、按实际 FIT 重算路线及可选佳明下载，见活动对比文档。

文档导航

爬升统计和图示平滑各自独立；结果依赖输入海拔与处理参数，可能与赛事或其他平台统计不同。

开发与测试

在仓库根目录分别运行技能功能测试和发布流程测试：

python3 -m unittest discover -s skills/even-effort-pace-chart/tests -v
python3 -m unittest discover -s .github/tests -v

技能测试覆盖路线处理、配速和活动对比。独立复制 Skills、未携带 examples/ 时，真实赛道测试会跳过。自然语言用例及人工复核步骤见行为评测指南；开发经历见投稿文章。

推送涉及 skills/even-effort-pace-chart/ 的提交到 main 后，发布工作流会运行发布测试、递增补丁版本并同步两个版本字段，再向 main 写入版本提交、创建标签和 GitHub Release，上传仅包含技能目录的 ZIP。技能参考文档的修改也会触发该流程；继续开发前请同步自动生成的版本提交。

来源与版权

参考文章及配图归档保留原文来源与版权声明，权利归原权利人所有，使用条件以原文声明为准。比赛轨迹与活动对比的来源见各示例说明。