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2026 年 2 月 · 阅读约 6 分钟
AI 教练如何决定给出什么建议
只会做加法的记录应用把最难的部分留给了你。这是我们用来替代它的推理逻辑,也是建议在第一周之后变得更准的原因。
看整天,而不是单餐
每条建议都从一整天出发,而不是最后一条记录。一顿含 60 克碳水的午餐单看毫无意义,它只有对照剩余额度和你平常的晚间习惯才有意义。
所以模型首先勾勒接下来的几个小时:目标还剩多少、通常还有几餐,以及还有多少时间来补上缺口。
为什么蛋白质排在最前
九项指标里,蛋白质最常被漏掉,也最不容易被察觉。它同时决定减重时是否会连肌肉一起掉。当多项同时出问题,先处理蛋白质——这是通往可见结果路径最短的一项调整。
接着是糖和盐,两者多半并非有意摄入。然后是膳食纤维,再是脂肪质量。热量是框架,而不是首要修正项:凑够一个数字却每项营养素都不达标,正是这个顺序要避免的失败。
💪
1. 蛋白质缺口
先补齐,因为它最容易修正,忽视的代价也最高。
🍭
2. 糖与盐
很少是刻意摄入,却是多数午后疲倦背后的两个数字。
🥦
3. 纤维与脂肪
按周而非按餐调整,它们变化得很慢。
一周之后会有什么变化
大约七天后规律就会浮现:周二的低谷、周末的糖、那顿其实从没吃过的早餐。此后建议不再笼统,而是围绕你自己的一周;你一直忽略的建议会被悄悄换成你真会执行的那些。
计划本身也不是固定的。改变目标或活动量,它会按同样的逻辑重建,新数值从当天开始生效。
「能在晚餐前执行的建议,胜过周日才读到的报告。」