Pacevera 訓練決策引擎
安裝到 Claude Desktop

會調整，也交代得清楚

知道今天該怎麼練。

Pacevera 把你的訓練 Evidence，轉成原定課表中可解釋的具體變更。 保留你慣用的 AI 教練，再加上一層決策能力。

換一個對話視窗，也不用重新交代整段訓練史。它在你自己的電腦上運作，接進你原本就在用的 AI。

安裝到 Claude Desktop 查看四個已審查案例
本機優先引擎 單一檔案 · 不需 API key 已審查的合成案例

DC-001 是本頁重播的已審查合成案例。原定：VO₂max 間歇，60 分鐘 · 高強度。在運動者自己的電腦上讀取 Apple Health 與 Strava。決策：中等強度跑，45 分鐘 · 中等強度。ACWR 1.58 高於 1.4，代表負荷增加太快。降到中等強度後，這堂課已不再是「VO₂max 間歇」，因此改為「中等強度跑」。今天只有 45 分鐘，所以縮短課程。信心程度：中。

DC-001 · 合成案例 · engine 1.12.0 · rules 1.9.1

這是已審查合成案例的重播。本頁不會讀取你電腦裡的任何資料。

單一來源就能運作：只有 Strava 的案例做出一次調整，只有 Garmin 的案例也做出一次調整，只有 Oura 的案例維持原課表，只有 WHOOP 的案例延後訓練。沒有人需要湊齊所有來源。

看看實際決策

今天比較像
哪一種情況？

四種情況、四個重播案例。選一個最像你今天早上的狀況，下方範例就會切換過去；問題、Evidence 與引擎回傳的決策都維持原案例內容。

問題 · 原定課表與今天的限制 1/5
你對 AI 說 我的課表是 60 分鐘 VO₂max 間歇，但今天只有 45 分鐘，還要照做嗎？
你的 AI 檢查今天的 Evidence Pacevera 檢查 Evidence，回傳可交代依據的決策。
你的 AI 用白話說明 中等強度跑，45 分鐘 · 中等強度。ACWR 1.58，高於 1.4，代表負荷增加太快。
你接著問 今天的課表為什麼改了？
你回報實際結果

這四種情況是用決策引擎重播已審查的合成案例（引擎 1.12.0 · 規則庫 1.9.1）。本頁不會讀取你電腦裡的任何資料。

五種決策類型，同一個引擎。 維持原課表（keep）也是一種決策 ——經過檢查，確認可以執行。

運作方式

問一次，
得到可檢查的決策。

從你已在使用的 AI host 開始，選擇今天的 Evidence 如何進入自己的電腦，再連同已排進行事曆的課表一起提問。

把 Pacevera 安裝到目前支援的 AI host。選擇本機匯入、口述 Evidence，或另外授權的 Google Health 連線。詢問今天的原定課表，就能看到決策、變更與原因。

01 / 安裝

把 Pacevera 加到 Claude Desktop

在目前支援的 AI host 安裝 Pacevera MCPB，全程不會建立 Pacevera 帳號。

02 / 選擇 Evidence

選擇今天適合的輸入方式

每一種都是獨立入口，不需要連上所有來源。

本機匯入 · Garmin、Apple Health 或 Strava 匯出檔口述 Evidence · 直接告訴 AI 發生了什麼Google Health · 在瀏覽器中另外授權
03 / 帶著課表提問

查看今天的決策

「今天排了 60 分鐘 VO₂max 間歇，還要照做嗎？」

原定課表 → 今天的課表改了什麼＋為什麼信心程度＋限制
完整流程已顯示
Evidence 資料夾結構

安裝程式會詢問是否選擇私人的 Evidence 資料夾。請選擇包含任一支援匯出資料夾的上層目錄：

你的健康資料匯出資料夾/
├── export_apple_health/
├── export_garmin/
├── export_strava/
└── export_google_health/
選用的 Google Health 授權

安裝後請說「Connect Google Health」。在自己的瀏覽器開啟回傳連結、核准唯讀存取，再說「Sync Google Health」。Pacevera 只在記憶體中標準化回應，並且只把標準化後的 Evidence 寫入你選擇的私人資料夾。

版本與指紋驗證

Download pacevera.mcpb ，接著將 shasum -a 256 pacevera.mcpb against fileSha256 比對公開 MCP registry 內的值，確認一致後再從 Claude Desktop → Settings → Extensions 安裝。

實際操作影片 · 與引擎重播分開呈現

有用的回答，
還不等於決策。

同一個訓練問題，可以得到根據天氣的一般合理回答，也可以得到連結到行事曆原定課表的決策。沒有 Pacevera 時，AI 仍能查氣溫並提供有用建議；Pacevera 加入個人 Evidence、狀態、規則，以及 原定課表 → 今天的課表 的具體變更。

沒有 Pacevera

找出氣溫等外部條件，轉成有用的一般訓練建議。

Pacevera 決策引擎

讀取這個人提供的 Evidence、評估今天的狀態，再回傳從原定課表到實際執行課表、可追溯的 Action。

使用情境： 「今天排了 60 分鐘高強度乳酸閾值反覆跑，我該跑嗎？」AI host 負責理解問題。沒有 Pacevera 時，AI 仍能查天氣；Pacevera 則檢查 Evidence 與已排定課表，再回答今天應該 維持（keep）、調整（adjust）、替換（substitute）、延後（defer）或進階（advance） 今天的課表，並附上原因、缺少的訊號、信心程度與規則追蹤。

運作方式 · 一個決策的完整流程

一個人、一天、
一個決策。

上方摘要是決策鏈的最後一步。這裡呈現完整過程：收到什麼、算出什麼、做了什麼決策、課表改了什麼，以及原因。 這些是本頁實際載入的數值，不是示意資料：它們與上方摘要來自同一份引擎輸出；如果引擎改變決策，這一段也會一起改變。

01Evidence由呼叫端提供；不需帳號，也不對外抓取。
來源apple_health, strava
時間窗2026-07-12 → 2026-08-04
恢復訊號2 項可用 · 缺少 HRV、壓力
訓練訊號1 項可用 · 無缺漏
02Fitness State（體能狀態）只使用仍新鮮的訊號計算，並依實際可用訊號重新正規化權重。
readiness73
恢復79
疲勞27
03Decision（決策）決策意圖，為 keep、adjust、substitute、defer、advance 其中之一。
類型調整（adjust）
意圖reduce_today_intensity
04Action（行動）同一個意圖會依器材、時間或傷勢限制，落成不同的行動。
原定課表 VO₂max 間歇 60 分鐘 · 高強度
→
Today’s session 中等強度跑 45 分鐘 · 中等強度
已變更訓練重點、分鐘數、強度
05原因綁回實際數值與有版本的規則，到了十月仍能查清楚。
  1. 01ACWR 1.58，高於 1.4，代表負荷增加太快。
  2. 02降到中等強度後，這堂課已不再是「VO₂max 間歇」，因此改為「中等強度跑」。
  3. 03今天只有 45 分鐘可用，因此縮短課程。
規則EVD-R-006 · 急性負荷突增時，強度降低一級
測量值acute_chronic_workload_ratio = 1.58
門檻acwrHigh > 1.4
信心程度中
引擎 · 規則庫1.12.0 · 1.9.1

信心程度為 中，不是高；原因就在第一列：沒有收到訓練負荷，因此負荷這一側是缺少，且引擎如實說明，不會自行填值。這正是可執行決策與聽起來合理的一句話之間的差別。

深入示範 · 決策延續性

今天發生的事，
可以成為下一次的依據。

決策不會在答案出現時就結束。你可以照做、自行變更或跳過；這個 Outcome 可以成為之後決策的本機脈絡，但不會拿去訓練模型，也不會改寫 Pacevera 的規則。

DC-001 產生一個調整（adjust）決策。使用者可以照做、變更或跳過。只有使用者的實際回應能成為本機 Outcome 紀錄；未來的決策可以連同新鮮 Evidence 讀取該紀錄，而有版本控管的規則仍保持不變。

01 / 今天的決策

DC-001 · Adjust

決策來自已審查的合成案例重播；案例的 Outcome 不會被憑空編造。

VO₂max 間歇 · 60 分鐘 · 高強度中等強度跑 · 45 分鐘 · 中等強度
02 / 由你決定實際結果

照做、變更或跳過

看看每一種回應會記下什麼。本頁只在這次示範中保留你的選擇。

本機 OUTCOME 紀錄等待你選擇；Pacevera 不會猜測結果。
03 / 之後的決策

讀取脈絡，再做一次決策

新的 Evidence、當下課表與保存在本機的 Outcome 可以一起評估。隔天的完整決策仍需要另一個已審查的重播案例。

規則仍有版本控管。
使用者回應不會讓引擎暗中改變門檻或決策。
完整流程已顯示 · 尚未選擇 Outcome

你的資料邊界

你的健康紀錄，
由你自己掌控。

目前的 Pacevera 擴充功能在你的電腦上執行。它只讀取你選擇的資料夾、在本機計算，再把最小必要的決策紀錄回傳給 AI host。Pacevera 沒有存放你健康紀錄的帳號。

01 / 由你選擇

Evidence 從本機進入

口述一次訓練、選擇私人匯出資料夾，或自行啟動選用的 Google Health 連線。

02 / PACEVERA 計算

供應商原始回應不外流

Google Health 回應在寫入磁碟前先完成標準化；token 與健康數值不會進入 MCP 輸出。

03 / 由你的 AI 說明

只回傳有界限的紀錄

AI host 只收到解釋今天決策所需的 Action、原因、信心程度、缺少訊號與規則追蹤。

你手機或桌面的 AI你詢問行事曆裡已排定的課表。在手機上，AI host 的遠端功能會連回你自己的電腦。
Pacevera · 你的電腦讀取允許的 Evidence → 標準化 → 計算 → 套用確定性規則
你的 AI 說明有界限的 Decision＋Action＋Reason 回到對話中。

若使用 AI 平台的手機或遠端功能，該平台仍是其資料路徑的一部分；你的 Evidence 不會經過 Pacevera 基礎設施。

依據來源

每個門檻都標明來源，
沒有來源的也誠實寫明。

決策依賴的是有人選定的數字。Pacevera 把每個門檻與來源一起保存，並隨決策回傳；如果把真實論文掛到我們自訂的分數上，規則庫會拒絕載入。15 條規則中有 12 條的門檻沒有文獻來源，而它們會如實標示。

EVD-R-006外部定義的指標
門檻acwrHigh > 1.4
依據external_metric
門檻來源Gabbett 2016
查證程度已查證主要來源全文
另引述Griffin · 已查證摘要，未讀全文
研究設計 · 規則等級systematic_review
對門檻的支持只支持方向
同時載入的反方證據Impellizzeri 2020 · Lolli 2019

論文指出 0.8–1.3 是理想範圍，≥1.5 是危險區，但 1.4 兩者都不是；這是我們選的數字，並明寫在規則的限制欄位。只引用 Gabbett 卻不載入批判文獻的版本，會被機制攔下。

EVD-R-002我們自行組成的分數
門檻readinessReduce < 60
依據internal_composite
門檻來源空白
另引述Düking · 已查證摘要，未讀全文
研究設計 · 規則等級無
對門檻的支持內部啟發式規則
同類規則15 條中有 12 條

準備狀態是我們自行加權組成的分數，沒有研究使用過這個分數，因此門檻不可能有文獻引用。來源欄位空白是誠實狀態，不是未完成。

把真實研究掛到自訂分數上，是這個產品最不能犯的錯；因此系統會直接拒絕載入，而不只是提出提醒。

每筆引用也會標明查證到哪個程度，最低可到未查證。把這個欄位設為必填後，立刻找出一筆從未查證的引用；後續審查選擇撤回主張，而不是換句話說。

不必湊齊所有來源。

只有 Strava？那就是負荷 Evidence。只有 Oura？那就是恢復 Evidence。每種組合都能產生決策，差別在於決策依據哪些 Evidence，以及能宣稱多少信心程度。權重只會依仍新鮮的訊號重新正規化；缺少的訊號絕不以中性值補上。

你擁有的來源決策依據決策能力
只有 Strava單次課表負荷 · ATL / CTL / TSB依負荷曲線調整強度與訓練量
只有 Apple WatchHRV · 靜息心率 · 活動依恢復訊號與肌群疲勞調整
只有 GarminBody Battery · 恢復時間 · 負荷依供應商複合分數與負荷調整
只有 Oura睡眠 · HRV · 靜息心率 · 準備狀態依準備狀態調整，不使用負荷曲線
只有 WHOOP恢復訊號＋單次課表 strain恢復與負荷兩側都有涵蓋
Garmin + Apple Health以上全部＋HRV同樣的決策，信心程度更高

信心程度不是準確率。 它表示這次 Decision 有多少新鮮 Evidence 支持，以及缺少哪些訊號；不是成功率，也不是保證。

增加來源不會讓原本不可能的決策突然變得可能，只會讓信心程度由低變高。因此這個產品的價值不以 連接器數量衡量。

一個 ✓ 不代表是那支手錶量到的。

Apple Health 與 Google Health 既是來源也是目的地，其他 App 也會把資料寫進去。因此「來自 Apple Health」只代表從哪裡匯出，不代表由誰測量。每筆讀值都會一路帶著寫入者與最後日期，直到 tool 輸出。

Garmin 同步到 Apple Health睡眠 · 靜息心率 · 步數 · 訓練
同步內容不包含HRV
因此該匯出檔裡的 HRV全部來自兩年前就停用的 Apple Watch
hrv_msApple Watch · last 2023-08-03
sleep_duration_hoursGarmin Connect · last 2026-07-15
resting_hr_bpmGarmin Connect + Apple Watch

如果只問「有沒有 HRV？」，答案會是有，接著課表卻建立在這個人兩年前就停止產生的訊號上。這也讓缺少有明確類型：Garmin 的 HRV 欄位連續 330 天回傳同一個 sentinel，不代表手錶不能測量，而是沒有戴著過夜。「你的裝置不行」是死路；「戴著睡覺就能取得」才是可執行的說明。

適合誰

已經握有資料，也不想再交出去的人。

這不是給一般健身市場的產品，而是給已在使用 AI、手上已有 Apple Health、Garmin 或同類匯出資料的運動員與教練。他們想知道的不是「再多一個儀表板」，而是今天排定的課表是否仍該執行。

第一次成功，就是在十分鐘內得到一個可追溯的課表變更。

大家最先問的四個問題。

它會取代我原本使用的 AI 嗎？

不會。你仍用自己的話詢問原本的 AI；Pacevera 負責結構化部分：計算 Fitness State、套用規則，並回傳之後仍可檢查的變更。

我必須上傳健康紀錄嗎？

不需帳號，也不需上傳。引擎在你的電腦上執行，Evidence 可以來自匯出檔、訓練紀錄，或你直接輸入的內容。Pacevera 不保存 Apple 或 Garmin 憑證。

這些門檻從哪裡來？

每個門檻都連同依據來源保存，並隨決策回傳。15 條規則中有 12 條的門檻沒有文獻來源，系統會照實標示；若把真實論文掛到其中一條，規則庫會拒絕載入。

如果我只有一個資料來源呢？

每一種來源組合仍能產生決策。權重會依新鮮訊號重新正規化、缺少的訊號會具名列出，信心程度也會如實回報，不會膨脹。

公開預覽 · $0

先從一個決策開始。

目前只有一條安裝路徑，而且現在就能在你自己的電腦上運作。我們正與認真訓練的運動員和教練驗證決策引擎，現階段透過 Pacevera Desktop 安裝。不需帳號、不需以健康資料註冊，也不必交出 email。

Pacevera Desktop · 預覽版

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Pacevera v0.5.7

我們正與認真訓練的運動員和教練驗證決策引擎，現階段透過 Pacevera Desktop 安裝。所有功能都由單一檔案在你的電腦上執行，不需 Pacevera 帳號，也不需 API key。安裝時，請選擇保存本機 Evidence 與選用 Google Health 授權的私人資料夾。

  • 供 Claude Desktop 使用的本機 Pacevera MCPB
  • 今天課表的決策：keep、adjust、substitute、defer、advance
  • Evidence 涵蓋度、缺少訊號與信心程度
  • 決策原因與規則追蹤
  • 不需帳號，也不把健康資料上傳到 Pacevera

點擊前 · 兩個必要條件

確認兩項條件後下載

pacevera.mcpb · macOS & Windows
只需符合上述條件，不必建立帳號

Pacevera

每一個訓練決策，都該有原因。

準備狀態只是起點。Pacevera 會說明今天的原定課表改了什麼、為什麼改，以及仍缺少哪些 Evidence。

三個月後，你仍應該能追問今天為什麼改課表：觸發了哪條規則、哪些數值達到門檻、缺少什麼，以及由哪個引擎與規則庫版本產生。

Pacevera 提供一般體能決策支援，不是醫療建議、診斷、治療、緊急指引、醫療許可或醫療器材。請閱讀 隱私權政策 and 使用條款.

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