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 1.13.0 · rules 1.10.0

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 1/4
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？

這四種情況是用決策引擎重播已審查的合成案例（引擎 1.13.0 · 規則庫 1.10.0）。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。 你的 Evidence 留在你的電腦上；只有決策紀錄會回到你的 AI。

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？」

原本排了什麼、今天該做什麼改了什麼＋為什麼信心程度＋限制
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。

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 會用近期訓練與恢復 Evidence 檢查原定課表，套用規則與限制，並 說明今天能否照做；若要調整，具體改什麼以及為什麼.

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。

深入示範 · 決策延續性

今天的決策，
下週問起來
還是同一個答案。

每個決策都帶著自己的紀錄回來。之後再問，答案來自那份紀錄：同一條規則、同樣的數值、同樣的版本，不是重新猜一次。

DC-001 產生一個調整（adjust）決策。 決策連同紀錄一起回來：改了什麼、理由與規則、信心程度與缺少的訊號，以及引擎與規則庫版本。之後的提問由這份紀錄回答，有版本控管的規則也不會因此改變。

01 / 今天的決策

DC-001 · Adjust

決策來自已審查的合成案例重播。

VO₂max 間歇 · 60 分鐘 · 高強度中等強度跑 · 45 分鐘 · 中等強度
02 / 紀錄跟著決策一起回來

改了什麼，站在什麼證據上

決策連同完整紀錄回到你的對話裡，任何內容都不會送到 Pacevera。

改了什麼理由、規則與量到的數值信心程度＋缺少的訊號引擎與規則庫版本
03 / 之後再問一次

同一個答案，追得回來

「那堂課為什麼改了？」幾週後，紀錄仍能用當時的規則、數值與版本回答。

規則仍有版本控管。
你之後怎麼做，都不會暗中改變門檻或決策。
完整流程已顯示

可治理

不是宣稱正確，
而是可以被查。

每個決策都讓你查得出它憑什麼。

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。

可解釋

每個決策都回傳當家的那條規則、它切在哪個門檻、當下量到的值，以及每一句理由追回哪一筆證據。

15 條規則 · 27 個門檻
可重現

同一份 Evidence 永遠得到同一個決策；每個答案都帶著引擎版本、規則庫版本與校驗碼，所以你查得出這句話是哪一版說的。

同樣的 Evidence 進 · 同樣的決策出
可稽核

門檻要動，得先有人看過它把決策改成什麼。每個情境釘住的是當初核准的答案，不是引擎上一次回了什麼。

9 條檢查 × 65 個決策情境 = 585 次判定

沒有任何一條規則宣稱自己的數字是文獻給的：15 條裡有 12 條完全沒有引用，而有引用的那 3 條都記著文獻只支持方向。

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。

「有這個訊號」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」——然後課表就建立在一個這個人兩年前就不再產生的訊號上。這也讓缺少分得出種類：Garmin 的 HRV 欄位連續 330 天都回同一個代表「沒量到」的固定值。空著的 HRV 與睡眠，不是這支錶沒有這個功能，是那幾晚沒有連續戴著睡；今晚戴著睡之後，就能藉此判斷之前空白的原因。

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 v0.5.8

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 · ~340 KB · 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 和 使用條款.

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