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API für adaptive Trainingslast

Geben Sie eine Trainingsentscheidung unter Berücksichtigung des Fitnesslevels zurück ( (push, maintain, pull_back)), mit Intensitätsänderung, Volumenanpassung, Verletzungsanpassung und Konfidenzwert.

Endpoint

  • GET /api/v1/fitness/adaptive-training-load
  • POST /api/v1/fitness/adaptive-training-load/post

Parameter

Name Type Erforderlich In Beschreibung
planned_intensity Zahl (1-10) Ja Query/Body Geplante Trainingsintensität.
recovery_score Zahl (0-100) Ja Query/Body Aggregierter Erholungsgrad.
sleep_hours Zahl (0-16) Ja Query/Body Dauer des letzten Nachtschlafs.
hrv Zahl (10-200) Ja Query/Body HRV-Eingabe, die für die Bewertung des Fitnesslevels verwendet wird.
muscle_soreness Zahl (0-10) Ja Query/Body Subjektive Schmerzwertbewertung.
goal String Ja Query/Body fat_loss, muscle_gain, performance, maintenance, recomposition.
lang String Nein Query Antwortsprache (en,es,de,fr,pt,ja,hi,ar).

Warum diesen Endpoint verwenden

  • Automatisierte Selbstregulierung als Service für Trainings-Apps bereitstellen.
  • Risiko der Überlastung reduzieren, indem objektive und subjektive Readiness-Eingaben verwendet werden.
  • Athleten und Trainern erklärbare Anpassungen für Trainingseinheiten ermöglichen.

Los geht's

Beispielanfrage

curl -X GET "https://api.hefitapi.com/api/v1/fitness/adaptive-training-load?planned_intensity=7&recovery_score=74&sleep_hours=7.2&hrv=58&muscle_soreness=4&goal=performance&lang=en" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

curl -X POST "https://api.hefitapi.com/api/v1/fitness/adaptive-training-load/post?lang=en" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "planned_intensity": 7,
    "recovery_score": 74,
    "sleep_hours": 7.2,
    "hrv": 58,
    "muscle_soreness": 4,
    "goal": "performance"
  }'

Beispielantwort

Info

Das folgende Beispiel dient nur zur Demonstration. Um die vollständige, Echtzeit- und möglicherweise reichhaltigere JSON-Struktur zu erhalten, senden Sie eine Anfrage an diesen Endpoint.

{
  "planned_intensity": 7.0,
  "adjusted_training_intensity_recommendation": 7.9,
  "adjusted_training_intensity_delta": 0.9,
  "volume_adjustment_percent": 8,
  "decision": "push",
  "decision_label": "Push",
  "injury_probability_shift_percent_points": -1.8,
  "performance_optimization_note": "Readiness supports a progressive session.",
  "confidence_score": 87,
  "confidence_label": "High",
  "goal": "performance",
  "goal_label": "Performance",
  "readiness_signals": {
    "recovery_score": 74.0,
    "sleep_hours": 7.2,
    "hrv": 58.0,
    "muscle_soreness": 4.0,
    "composite_readiness_score": 75.8
  },
  "recommended_action_blocks": [
    "Increase load slightly on primary lift.",
    "Keep movement quality high across sets."
  ],
  "summary": "Train hard with quality control.",
  "language": "en",
  "_enterprise": {
    "client": "Acme Health",
    "plan": "pro",
    "request_id": "35ce4816f312aa0b",
    "quota": 120,
    "usage_tracking": true
  },
  "_api_metadata_": {
    "api_name": "Health Fitness API by Dakidarts®",
    "endpoint_name": "fitness_adaptive_training_load",
    "response_language": "en"
  }
}

Markteinsatz

Ideal für Premium-Coaching, Athletenüberwachung und adaptive Programmierprodukte, bei denen tägliche Trainingsentscheidungen die Kundenbindung und die Ergebnisse beeinflussen.

Hinweis

Die Validierung erzwingt strenge Bereiche für Intensität, Erholungsgrad, HRV, Schlaf und Schmerz.

Empfohlene Endpoints