1. 项目目标
本指南详细介绍如何从零搭建一个基于 Gyroscope 健康数据的 AI 健康教练，包括数据后端、API/OpenAPI 配置、GPTs Action 绑定、Prompt 设计及人机交互流程。适用于开发者或健康领域爱好者自建健康数据分析 AI 助手，也支持拓展多源数据、智能分析和可视化需求。
2. 技术方案流程概览
- 后端 API 服务开发
使用 Flask + Requests + BeautifulSoup (Python) 实现数据抓取、解析、缓存和结构化。 - OpenAPI (Action) Schema 配置
基于 OpenAPI 3.1.0 规范，定义 /api/daily 等接口，标准化输入输出。 - GPTs 创建与 Action 集成
在 OpenAI GPTs 平台创建新 GPTs，绑定 Action（API），配置安全认证。 - Prompt 设计与人机交互
优化提示词，使 LLM 能用健康顾问视角分析和解读数据。 - 用户/开发者端体验
支持自然语言健康查询，GPTs 实时调用 API 返回趋势图与健康建议。
3. 后端服务核心结构（Python/Flask）
以下为主函数与路由结构，详细实现需参照安全、数据合规性与接口规范。
# 数据解析与处理
def parse_food_entries(html): ...
def parse_sleep_data(soup): ...
def parse_heart_rate_data(soup): ...
def get_cached_or_fresh_data(): ...
def fetch_daily_report(date, fields): ...
def cleanup_old_cache(): ...
# Flask 路由
@app.route("/api/daily", methods=["GET"])
def get_daily_report(): ...
@app.route("/api/daily-trend", methods=["GET"])
def get_daily_trend(): ...
@app.route("/api/health", methods=["GET"])
def health_check(): ...注意事项：
- 缓存机制建议仅针对当天及未来可变数据，历史数据可长期缓存。
- 推荐增加错误处理、日志与 API 访问频率控制。
4. OpenAPI (Action) Schema 示例
openapi: 3.1.0
info:
title: Gyroscope Daily Health API
version: "1.0"
paths:
/api/daily:
get:
summary: 查询指定日期健康数据
parameters:
- name: date
in: query
schema: { type: string }
required: false
description: 日期（YYYY-MM-DD）
- name: fields
in: query
schema: { type: string }
required: false
description: 指定返回哪些健康模块
security:
- BearerAuth: []
responses:
'200':
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/DailyReport'
components:
securitySchemes:
BearerAuth:
type: http
scheme: bearer
schemas:
DailyReport:
type: object
properties:
status: { type: string }
date: { type: string }
data: { type: object }
cached_at: { type: string }建议：
- 随业务拓展灵活增减字段、支持多端/多类型健康数据。
- 严格保障 API Token 管理与接口安全。
5. GPTs 配置与 Prompt 设计
-
Action 绑定：在 OpenAI GPTs 平台创建 GPTs，接入上述 OpenAPI 并配置 Bearer Token 安全。
-
主要 Prompt 示范：
你是一位私人健康顾问，善于基于结构化健康数据（步数、睡眠、心率、饮食、锻炼、情绪等）给出健康解读和建议。用户输入日期后，你调用后端 API 获取对应健康数据，并用通俗语言解释指标，发现问题主动提醒，并给出趋势、优化建议。 -
关键交互示例：
- 用户提问：“帮我分析一下 5 月 28 日的健康数据，有哪些值得关注的地方？”
- GPTs 自动请求
/api/daily?date=2025-05-28，返回步数、睡眠、心率、饮食等指标。 - LLM 输出趋势分析、膳食结构、健康建议和风险提醒。
6. 用户操作流程
- 用户在 GPTs 聊天界面发起健康相关自然语言提问；
- GPTs 自动调用后端 API 获取对应结构化数据；
- AI 分析健康数据趋势、饮食与运动搭配，生成解释和建议；
- 若部分数据缺失，GPTs 友好提示“该日期暂未同步此项数据”。
7. 常见问题与最佳实践
- 数据缺失处理：输出“该数据暂未同步”，并建议用户后续补全或检查设备同步。
- 字段扩展与 Schema 维护：后端字段可根据业务需求灵活增补，需同步 OpenAPI 文件。
- 安全认证：接口密钥应安全保管，建议服务端或 API 网关统一校验，不建议前端硬编码。
- 接口高可用性：建议部署健康检查
/api/health，并监控缓存和接口响应状态。
8. 扩展建议
- 多源健康数据整合：支持 Withings、Apple Health、华为健康等更多平台接入。
- 趋势分析与自动建议：智能识别周期性饮食、作息模式，自动生成改进建议与风险提醒。
- 可视化支持：集成 ECharts/Plotly 自动生成趋势图和健康报告卡片，便于分享与归档。
- 数据合规与导出：支持批量导出、健康档案脱敏，便于合规存档和第三方共享。
9. 生成 GPTs Action & 构建 GPT 及后端脚本的提示词
本章介绍如何高效利用大模型能力，辅助开发者自动生成 OpenAPI Action 文件、构建后端服务，以及快速创建专属 GPTs。
9.1 自动生成 Action（OpenAPI）配置
可通过如下 prompt 让大模型协助生成标准 OpenAPI 文件：
请帮我根据以下 API 设计（描述接口名、参数、返回字段等），生成符合 OpenAPI 3.1.0 标准的 YAML 文件，包含安全认证（Bearer Token）配置与健康数据字段 schema，支持字段为 null 或数组类型，返回示例每日健康数据结构。- 可将已有 API 文档或函数签名直接贴给模型，要求自动生成 paths/components/schema。
- 新增字段或接口时，只需补充“请为 X 字段扩展 action schema”。
9.2 构建 GPTs 及后端脚本的关键提示词
GPTs 创建与 Action 绑定示例：
你是一位私人健康顾问，善于基于结构化健康数据（如步数、睡眠、心率、饮食、锻炼、情绪等）为用户解读每日健康状况。用户输入日期、健康问题等后，你需调用后端 API 获取对应健康数据，并用通俗语言解释各项指标，主动发现健康隐患，给出趋势分析及改进建议。若某项数据缺失，应友好提示并鼓励用户补全。后端脚本生成/重构 Prompt：
请帮我用 Python + Flask + Requests + BeautifulSoup，实现一个健康数据后端 API，包括 /api/daily、/api/daily-trend、/api/health 路由，能抓取 Gyroscope 网站数据，解析成结构化 JSON，支持缓存、错误处理与安全认证。仅输出核心函数与路由结构，无需详细实现。- 如需多平台数据聚合，可补充“请为后端增加多平台健康数据聚合模块，支持 Apple Health、Withings 等来源，并输出统一结构化接口。”
9.3 通用建议
- 持续迭代：每轮后端/前端 prompt 结果可直接贴模型产出进行二次改写，适合敏捷开发。
- Action 校验：生成的 OpenAPI 可用 Swagger Editor 校验格式与可用性。
- Prompt 存档：将关键 prompt 及对应产出存入团队知识库/Obsidian，便于追溯和复用。
10. 部署与上线注意事项
- 推荐将后端部署至云服务器，结合 HTTPS 及 API 限流。
- OpenAPI 文档建议公开只读版本，编辑权限仅限开发者。
- 定期自动清理缓存与日志，防止数据泄露与资源浪费。
11. 结语
通过本方案，任何人都可以快速搭建属于自己的健康分析 AI 助手，融合多源健康数据，实现真正“私人健康管理”。如需定制化脚本、Action、可视化/报表模板，欢迎进一步交流。