Weekly Coaching

Workflow Complet

1. Collecte des donnees de feedback

Essentielles :

• Poids debut de semaine (kg) + Poids fin de semaine (kg)
• Pourcentage du plan suivi (0-100%)

Facultatif mais recommande :

• Faim : "low", "medium", "high"
• Energie : "low", "medium", "high"
• Sommeil : "poor", "fair", "good", "excellent"
• Envies/Cravings : Aliments particuliers recherches
• Notes libres : Observations qualitatives

2. Execute calculate_weekly_adjustments

Le script effectue l'analyse complete et retourne :

• Analyse de tendance : Poids change vs cible
• Patterns detectes : Adaptation metabolique, triggers d'adherence
• Ajustements suggeres : Calories (+/-), macros avec rationale
• Alertes red flags : Si fatigue intense, faim extreme, stress, perte trop rapide
• Confiance : Score base sur completude des donnees

3. Presente les resultats

• Felicitations si poids/adherence sur cible
• Analyse honnete si ecarts
• Ajustements proposes avec explications scientifiques
• Red flags selon severite (voir references/red_flag_protocol.md)

4. Adaptation personnalisee

• Si 4+ semaines de donnees : Utilise les patterns appris
• Si donnees incompletes : Explique que la confiance est plus basse
• Si red flags CRITICAL : ARRETE tout - Bien-etre mental > resultats physiques
• Si red flags WARNING : Ajustement petit et monitore

5. Demande confirmation

"Veux-tu que nous appliquions ces ajustements pour la semaine prochaine ?"

Red Flag Protocol

Voir references/red_flag_protocol.md pour le protocole complet de severite.

Outils de profil

• fetch_my_profile : Donnees du profil pour contexte

Exécution

# Bonne semaine
run_skill_script("weekly-coaching", "calculate_weekly_adjustments", {
    "weight_start_kg": 87.0, "weight_end_kg": 86.4,
    "adherence_percent": 85, "energy_level": "high", "sleep_quality": "good",
    "notes": "Bonne adherence, bien recupere"
})

# Semaine difficile
run_skill_script("weekly-coaching", "calculate_weekly_adjustments", {
    "weight_start_kg": 85.2, "weight_end_kg": 85.0,
    "adherence_percent": 60, "hunger_level": "high", "energy_level": "low",
    "notes": "Beaucoup de faim, difficile"
})

Paramètres :

• weight_start_kg (float, requis), weight_end_kg (float, requis)
• adherence_percent (int, requis) : 0-100
• hunger_level (str, défaut "medium") : "low", "medium", "high"
• energy_level (str, défaut "medium") : "low", "medium", "high"
• sleep_quality (str, défaut "good") : "poor", "fair", "good", "excellent"
• cravings (list[str], optionnel), notes (str, optionnel)

Scripts disponibles

• scripts/set_baseline.py : Enregistre les mesures initiales (semaine 0) — poids + composition corporelle optionnelle
• scripts/calculate_weekly_adjustments.py : Validation → profil → historique (exclut baseline) → tendance poids → patterns → ajustements → red flags → stockage

Paramètres set_baseline

• weight_kg (float, requis) : Poids initial en kg (40-300)
• body_fat_percent (float, optionnel) : Pourcentage de graisse corporelle (3-60)
• muscle_mass_kg (float, optionnel) : Masse musculaire en kg (10-150)
• water_percent (float, optionnel) : Pourcentage d'eau corporelle (30-80)
• waist_cm (float, optionnel) : Tour de taille en cm
• hips_cm (float, optionnel) : Tour de hanches en cm
• chest_cm (float, optionnel) : Tour de poitrine en cm
• arm_cm (float, optionnel) : Tour de bras en cm
• thigh_cm (float, optionnel) : Tour de cuisse en cm
• measurement_method (str, optionnel) : 'smart_scale', 'manual', 'image_analysis', 'calipers'