tcm-constitution-analyzer
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 中医体质辨识分析器技能 分析中医体质数据,识别体质类型,评估体质特征,并提供个性化养生改善建议。 ## When to Use - 你需要根据中医体质分类标准评估用户体质,并识别主导体质与兼夹体质。 - 你想结合营养、运动、睡眠等健康数据分析体质特征、风险和变化趋势。 - 你需要面向个体化调理的养生建议、趋势跟踪和相关性分析结果。 ## 功能 ### 1. 体质辨识评估 基于《中医体质分类与判定》标准进行体质辨识。 **评估维度**: - 9种体质类型评分(平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质) - 主体质判定 - 兼夹体质识别 - 体质特征分析 **评估方法**: - 60题标准化问卷 - 5分制评分(没有/很少/有时/经常/总是) - 转化分数计算(0-100分) **输出**: - 体质类型判定结果 - 各体质评分 - 体质特征描述 - 个体化养生建议 ### 2. 体质特征分析 综合评估用户的体质特征。 **分析内容**: - **形体特征**: - 体型特点 - 面色表现 - 舌象脉象 - **心理特征**: - 性格特点 - 情绪倾向 - **发病倾向**: - 易感疾病 - 健康风险 - **适应能力**: - 环境适应 - 季节适应 **输出**: - 体质类型分类 - 特征描述 - 风险评估 - 调理优先级 ### 3. 体质变化趋势分析 追踪体质变化,评估调理效果。 **分析内容**: - 多次评估对比 - 评分变化趋势 - 体质稳定性分析 - 调理效果评估 **输出**: - 趋势图表 - 改善幅度 - 稳定性评估 - 继续调理建议 ### 4. 相关性分析 分析体质与其他健康指标的相关性。 **支持的相关性分析**: - **体质 ↔ 营养**: - 体质类型与饮食偏好的关系 - 营养状况对体质的影响 - 个性化饮食建议 - **体质 ↔ 运动**: - 不同体质适合的运动类型 - 运动对体质改善的作用 - **体质 ↔ 睡眠**: - 体质与睡眠质量的关系 - 睡眠对体质的影响 - **体质 ↔ 慢性病**: - 不同体质易患疾病 - 体质与疾病的关系 **输出**: - 相关系数 - 相关性强度 - 统计显著性 - 实践建议 ### 5. 个性化建议生成 基于体质类型生成个性化养生建议。 **建议类型**: - **饮食调养**: - 宜食食物清单 - 忌食食物清单 - 推荐食谱 - 饮食原则 - **起居调摄**: - 作息建议 - 环境要求 - 生活习惯 - **运动锻炼**: - 推荐运动类型 - 运动频次和强度 - 注意事项 - **情志调摄**: - 情绪管理 - 心理调节 - **穴位保健**: - 推荐穴位 - 按摩方法 - 艾灸建议 - **中药调理**: - 推荐方剂 - 方
- When to Use
- 功能
- 1. 体质辨识评估
- 2. 体质特征分析
- 3. 体质变化趋势分析
- 4. 相关性分析
- 5. 个性化建议生成
- 使用说明
- 触发条件
- 执行步骤
- 输出格式
- 体质辨识评估报告
- 参考资源
- 中医体质理论
What does the tcm-constitution-analyzer skill do?
分析中医体质数据、识别体质类型、评估体质特征,并提供个性化养生建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill tcm-constitution-analyzer-sickn33-antigravity-awesome --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.