sleep-analyzer

name sleep-analyzer description 分析睡眠数据、识别睡眠模式、评估睡眠质量，并提供个性化睡眠改善建议。支持与其他健康数据的关联分析。 allowed-tools Read, Grep, Glob, Write 睡眠分析器技能 分析睡眠数据，识别睡眠模式，评估睡眠质量，并提供个性化睡眠改善建议。 功能 1. 睡眠趋势分析 分析睡眠时长、质量、效率的变化趋势，识别改善或需要关注的方面。 分析维度 ： 睡眠时长趋势（平均睡眠时长变化） 睡眠效率趋势（睡眠效率百分比变化） 入睡时间模式（上床时间、入睡时间、起床时间） 作息规律性评分（sleep consistency score） 周末vs工作日对比（social jetlag） 输出 ： 趋势方向（改善/稳定/下降） 变化幅度和百分比 趋势显著性评估 最佳睡眠时间窗口识别 改进建议 2. 睡眠质量评估 综合评估睡眠质量，识别影响睡眠质量的关键因素。 评估内容 ： PSQI分数追踪和趋势 主观睡眠质量分布（好/中/差） 夜间觉醒分析（次数、时长、原因） 睡眠阶段分析（深睡、浅睡、REM比例） 睡后恢复感评估 输出 ： 睡眠质量等级（优秀/良好/一般/较差） 质量变化趋势 主要影响因素识别 质量改善优先级建议 3. 睡眠问题识别 识别常见的睡眠问题和风险因素。 识别内容 ： 失眠模式 ： 入睡困难（sleep latency >30分钟） 睡眠维持困难（夜间觉醒>2次或总觉醒时间>30分钟） 早醒（比预期提前醒来>30分钟） 混合型失眠 呼吸暂停风险 ： STOP-BANG问卷评分 症状分析（打鼾、憋醒、白天嗜睡） 风险等级（低/中/高） 其他问题 ： 作息不规律检测 睡眠债计算（理想时长vs实际时长） 社交时差评估 输出 ： 问题存在与否 问题类型和严重程度 风险因素列表 是否需要就医建议 4. 相关性分析 分析睡眠与其他健康指标的相关性。 支持的相关性分析 ： 睡眠 ↔ 运动 ： 运动日vs休息日的睡眠差异 运动时间对睡眠的影响（早晨/下午/晚间运动） 运动强度与睡眠质量的相关性 睡眠 ↔ 饮食 ： 咖啡因摄入与睡眠时长、入睡时间的关系 酒精摄入对睡眠结构的影响 晚餐时间与睡眠质量的关系 睡眠 ↔ 情绪 ： 睡眠与情绪的双向关系分析 压力水平对睡眠质量的影响 睡眠剥夺对日间情绪的影响 睡眠 ↔ 慢性病 ： 睡眠与高血压的关系 睡眠与血糖控制的关联 睡眠与体重变化的关系 输出 ： 相关系数（-1到1） 相关性强度（弱/中/强） 统计显著性 因果关系推断 实践建议 5. 个性化建议生成 基于用户数据生成个性化睡眠改善建议。 建议类型 ： 作息调整建议 ： 最佳上床/起床时间 作息一致性改善方案 午睡管理建议 睡前准备建议 ： 睡前例行程序设计 放松技巧推荐 屏幕时间管理 睡眠环境优化 ： 温度、湿度、光线、噪音优化 床品舒适度建议 生活方式调整 ： 运动、饮食、咖啡因、酒精管理 压力管理建议 CBT-I元素 ： 刺激控制建议 睡眠限制建议 认知重构建议 输出 ： 优先级排序的建议列表 具体实施步骤 预期效果说明 实施时间线 使用说明 触发条件 当用户请求以下内容时触发本技能： 睡眠趋势分析 睡眠质量评估 睡眠问题识别 睡眠改善建议 睡眠与其他健康指标的关联分析 执行步骤 步骤 1: 确定分析范围 明确用户请求的分析类型和时间范围： 分析类型：趋势/质量/问题/相关性/建议 时间范围：周/月/季度/自定义 步骤 2: 读取数据 主要数据源 ： data-example/sleep-tracker.json - 睡眠追踪主数据 data-example/sleep-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 每日睡眠记录 关联数据源 ： data-example/fitness-tracker.json - 运动数据 data-example/hypertension-tracker.json - 血压数据 data-example/diabetes-tracker.json - 血糖数据 data-example/diet-records/ - 饮食记录 data-example/mood-tracker.json - 情绪数据 步骤 3: 数据分析 根据分析类型执行相应的分析算法： 趋势分析算法 ： 线性回归计算趋势斜率 移动平均平滑波动 统计显著性检验 相关性分析算法 ： Pearson相关系数计算 滞后相关性分析（考虑时间延迟效应） 多变量回归分析 模式识别算法 ： 时间序列模式识别 异常值检测 周期性分析 步骤 4: 生成报告 按照标准格式输出分析报告（见"输出格式"部分） 输出格式 睡眠质量分析报告 # 睡眠质量分析报告 ## 分析周期 2025-03-20 至 2025-06-20（3个月） --- ## 睡眠时长趋势 - **趋势** ：⬆️ 改善 - **开始** ：平均6.2小时/晚 - **当前** ：平均7.1小时/晚 - **变化** ：+0.9小时 (+14.5%) - **解读** ：睡眠时长显著增加，接近理想目标（7.5小时） **趋势线** ： 6.5h ┤ ╭╮ 6.0h ┤ ╭─╯╰╮ 5.5h ┤ ╭─╯ ╰─╮ 5.0h ┼─┘ ╰─ └─────────── 3月 4月 5月 6月 --- ## 睡眠效率 - **平均睡眠效率**：85.3% - **效率范围**：78%-92% - **达标率**：63%（>85%为达标） - **解读**：睡眠效率正常，仍有提升空间 **效率分布**： - 优秀（>90%）：15晚 - 良好（85-90%）：28晚 - 需改善（<85%）：47晚 --- ## 作息规律性 - **平均上床时间**：23:15（范围：22:30-01:00） - **平均起床时间**：07:05（范围：06:30-08:30） - **作息一致性评分**：72/100 - **社交时差**：45分钟（周末比工作日晚睡晚起） - **解读**：作息基本规律，但周末波动较大 **建议**： - 🎯 保持一致的起床时间，包括周末 - 🎯 逐步调整上床时间，避免周末过度延迟 --- ## 睡眠质量分布 | 质量等级 | 天数 | 占比 | 趋势 | |---------|------|------|------| | 优秀 | 8 | 9% | ⬆️ | | 很好 | 12 | 13% | ➡️ | | 好 | 15 | 17% | ⬆️ | | 一般 | 42 | 47% | ⬇️ | | 差 | 10 | 11% | ⬇️ | | 很差 | 3 | 3% | ➡️ | **解读**：睡眠质量以"一般"为主，但"好"及以上质量的天数在增加 --- ## 夜间觉醒分析 - **平均觉醒次数**：1.8次/晚 - **平均觉醒时长**：18分钟 - **主要原因**： 1. 尿意（45%） 2. 噪音（25%） 3. 温度过热（15%） 4. 其他（15%） **建议**： - 🎯 睡前2小时限制液体摄入 - 🎯 优化卧室温度（18-22℃） - 🎯 使用白噪音机器遮蔽背景噪音 --- ## PSQI 评估趋势 - **最新分数**：8分（睡眠质量一般） - **上次分数**：10分（2025-03-20） - **变化**：-2分（改善） - **趋势**：⬆️ 持续改善 **历史趋势**： 12 ┤ ● 10 ┤ ● 8 ┤ ● 6 ┤ └────── 12月 3月 6月 **各成分变化**： - 主观睡眠质量：2→2（稳定） - 入睡时间：2→2（稳定） - 睡眠时长：2→1（改善） - 睡眠效率：2→1（改善） - 睡眠障碍：2→1（改善） --- ## 睡眠问题识别 ### 失眠评估 - **类型**：混合型失眠 - **频率**：4-5晚/周 - **持续时间**：18个月 - **主要症状**： - ✗ 入睡困难（潜伏期>30分钟） - ✗ 睡眠维持困难（夜间觉醒>2次） - ✓ 无早醒问题 - **影响**： - 白天疲劳：中度 - 情绪烦躁：是 - 注意力困难：是 - 工作表现：轻度影响 - **建议**：🏥 持续>3个月，建议就医咨询睡眠专科 ### 呼吸暂停筛查（STOP-BANG） - **评分**：3/8 - **风险等级**：中等风险 - **阳性项目**： - ✗ Snoring（打鼾） - ✗ Tired（白天疲劳） - ✓ Observed apnea（未观察到呼吸暂停） - ✗ Pressure（高血压） - ✓ BMI > 28 - ✓ Age > 50 - ✗ Neck size > 40cm - ✓ Gender = male - **建议**：⚠️ 建议进行睡眠检查（PSG） --- ## 相关性分析 ### 睡眠 ↔ 运动 **运动日 vs 休息日**： - 运动日平均睡眠：7.3小时 - 休息日平均睡眠：6.8小时 - 差异：+0.5小时（+7.4%） **运动时间对睡眠的影响**： - 早晨运动：睡眠时长7.5小时，质量评分7.8/10 - 下午运动：睡眠时长7.2小时，质量评分7.5/10 - 晚间运动：睡眠时长6.8小时，质量评分6.8/10 **相关性**：中等正相关（r = 0.42） **结论**：规律运动有助于改善睡眠，但应避免睡前2-3小时剧烈运动 **建议**： - 🎯 保持规律运动习惯 - 🎯 将运动时间移至早晨或下午 - 🎯 睡前2-3小时避免剧烈运动 --- ### 睡眠 ↔ 咖啡因 **咖啡因摄入时间分析**： - 下午2点前摄入：平均睡眠7.2小时，入睡潜伏期25分钟 - 下午2点后摄入：平均睡眠6.7小时，入睡潜伏期40分钟 - 差异：-0.5小时时长，+15分钟潜伏期 **相关性**：中等负相关（r = -0.38） **结论**：下午2点后摄入咖啡因显著影响睡眠 **建议**： - 🎯 避免下午2点后摄入咖啡因 - 🎯 睡前6小时完全避免咖啡因 --- ### 睡眠 ↔ 情绪 **睡眠质量对次日情绪的影响**： - 睡眠好：次日情绪积极概率82% - 睡眠一般：次日情绪积极概率45% - 睡眠差：次日情绪积极概率18% **睡前情绪对入睡的影响**： - 睡前压力高：入睡潜伏期45分钟 - 睡前压力低：入睡潜伏期20分钟 - 差异：+25分钟 **相关性**：强双向相关（r = 0.65） **结论**：睡眠与情绪存在显著的相互影响 **建议**： - 🎯 睡前进行压力管理（冥想、深呼吸） - 🎯 建立放松的睡前例行程序 - 🎯 记录情绪日记，识别压力模式 --- ## 洞察与建议 ### 关键洞察 1. **作息不一致是主要问题** - 社交时差45分钟 - 周末作息显著偏离工作日 - 影响：生物钟紊乱，周一"时差反应" 2. **晚间运动影响入睡** - 晚间运动日入睡潜伏期延长15分钟 - 建议：调整运动时间 3. **睡眠环境可优化** - 噪音觉醒占25% - 温度过热占15% - 建议针对性改善 --- ### 优先级行动计划 #### Priority 1：建立一致作息（2周） **目标**：提高作息一致性评分至85分 **具体行动**： 1. 固定起床时间07:00（包括周末） 2. 固定上床时间23:00 3. 限制午睡<30分钟，且下午3点前 4. 逐步调整周末作息（每次提前15分钟） **预期效果**： - 作息一致性评分：72 → 85 - 睡眠效率提升：+3-5% - 周一疲劳感减轻 --- #### Priority 2：创建睡前例行程序（3周） **目标**：建立稳定的睡前例行程序 **具体行动**： 1. 提前1小时开始例行程序（22:00） 2. 关闭电子设备（22:30） 3. 调暗卧室灯光 4. 进行放松活动（阅读、冥想、温水澡） 5. 保持卧室安静、黑暗、凉爽（18-22℃） **预期效果**： - 入睡潜伏期缩短：30 → 20分钟 - 睡眠质量提升：一般 → 好 - 睡前压力降低 --- #### Priority 3：优化睡眠环境（1周） **目标**：消除环境对睡眠的干扰 **具体行动**： 1. 安装遮光窗帘 2. 使用白噪音机器遮蔽背景噪音 3. 优化温度至18-22℃ 4. 移除卧室时钟 5. 更换舒适的枕头和床垫 **预期效果**： - 夜间觉醒减少：1.8 → 1.2次/晚 - 睡眠连续性提升 - 晨起状态改善 --- #### Priority 4：生活方式调整（4周） **目标**：消除影响睡眠的生活习惯 **具体行动**： 1. 将运动移至早晨或下午 2. 下午2点后停止咖啡因摄入 3. 睡前3小时避免酒精 4. 睡前2小时避免大餐 5. 睡前1小时避免工作相关讨论 **预期效果**： - 睡眠时长增加：+0.3小时 - 睡眠质量评分提升：+1分 - PSQI分数改善：8 → 6 --- ## 长期目标 - **睡眠时长**：达到7.5小时/晚（当前7.1小时） - **睡眠效率**：提升至>90%（当前85%） - **PSQI分数**：降至≤5分（当前8分） - **作息一致性**：提升至≥85分（当前72分） - **入睡潜伏期**：缩短至<20分钟（当前28分钟） --- ## 医学安全提醒 ⚠️ **就医建议**： - 🏥 失眠持续>3个月，建议咨询睡眠专科 - 🏥 STOP-BANG≥3分，建议进行睡眠检查（PSG） - 🏥 严重嗜睡影响驾驶安全，需立即就医 --- **报告生成时间**：2025-06-20 **分析周期**：2025-03-20 至 2025-06-20（90天） **数据记录数**：90晚 **睡眠分析器版本**：v1.0 数据结构 睡眠记录数据 { "sleep_records" : [ { "id" : "sleep_20250620001" , "date" : "2025-06-20" , "sleep_times" : { "bedtime" : "23:00" , "sleep_onset_time" : "23:30" , "wake_time" : "07:00" , "out_of_bed_time" : "07:15" } , "sleep_metrics" : { "sleep_duration_hours" : 7.0 , "time_in_bed_hours" : 8.25 , "sleep_latency_minutes" : 30 , "sleep_efficiency" : 84.8 } , "sleep_quality" : { "subjective_quality" : "fair" , "quality_score" : 5 , "rested_feeling" : "somewhat" } , "factors" : { "exercise" : true , "exercise_time" : "evening" , "caffeine_after_2pm" : false , "screen_time_before_bed_minutes" : 60 } } ] } 算法说明 睡眠质量评分算法 def calculate_sleep_quality_score ( record ): """ 计算睡眠质量评分（0-10分） 因素权重： - 睡眠时长：30% - 睡眠效率：25% - 入睡潜伏期：20% - 夜间觉醒：15% - 主观质量：10% """ score = 0 # 睡眠时长评分（理想7-9小时） duration = record[ 'sleep_duration_hours' ] if 7 <= duration <= 9 : duration_score = 10 elif 6 <= duration < 7 or 9 < duration <= 10 : duration_score = 7 else : duration_score = 4 score += duration_score * 0.30 # 睡眠效率评分（>90%优秀） efficiency = record[ 'sleep_efficiency' ] efficiency_score = min (efficiency / 90 * 10 , 10 )