1小时搭建JIYU TRAINER概念验证原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

快速构建一个JIYU TRAINER的最小可行产品(MVP)原型。核心功能：1. 简化的动作捕捉界面；2. 基础训练计划生成；3. 模拟反馈系统；4. 基本数据记录。使用Python的OpenCV库处理简单动作识别，Streamlit创建快速UI。目标是展示核心概念而非完整功能，开发时间控制在1小时内。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在尝试做一个健身辅助工具的原型，想验证下"AI动作纠正"这个核心功能是否可行。本来以为要花好几天时间搭建环境、写代码，结果发现用对工具后，1小时就能跑通基本流程。这里记录下我的快速原型开发过程，给有类似需求的同学参考。

1. 明确MVP核心功能
2. 动作捕捉界面：只需要能调用摄像头并显示实时画面
3. 训练计划生成：预设几个简单动作（如深蹲、平板支撑）
4. 反馈系统：当检测到动作不标准时给出文字提示

5. 数据记录：保存每次训练的持续时间等基础数据

6. 技术选型思路

7. 用Python的OpenCV处理视频流和简单动作识别
8. 选择Streamlit快速搭建交互界面（比传统web开发快10倍）

9. 关键算法先用规则判断替代复杂模型（如通过关节角度变化判断深蹲幅度）

10. 开发过程分解

11. 前15分钟：用OpenCV实现摄像头调用和帧处理
12. 20-35分钟：添加基础UI控件（开始/结束训练按钮、动作选择下拉框）
13. 35-50分钟：实现核心判断逻辑（比如计算膝盖弯曲角度）

14. 最后10分钟：添加训练数据记录到CSV文件

15. 遇到的坑和解决方案

16. 摄像头延迟问题：降低分辨率到640x480后流畅度提升
17. 角度计算误差：改用相对角度而非绝对坐标更稳定

18. 界面卡顿：用Streamlit的session_state管理状态变量

19. 效果验证方法

20. 用手机秒表对比实际动作和系统计时误差<0.5秒
21. 故意做错动作测试反馈准确率
22. 导出CSV检查数据记录完整性

这个过程中最惊喜的是发现InsCode(快马)平台的在线开发环境，不用配Python环境就能直接跑OpenCV和Streamlit。特别是部署功能，写完代码点个按钮就能生成可分享的演示链接，连服务器都不用租。

对于原型开发来说，这种"写代码-看效果-调整"的快速循环特别重要。传统方式可能要反复折腾环境问题，现在用网页就能完成全流程。虽然最终效果离商业产品还有距离，但已经足够向团队演示核心价值主张了。

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快速构建一个JIYU TRAINER的最小可行产品(MVP)原型。核心功能：1. 简化的动作捕捉界面；2. 基础训练计划生成；3. 模拟反馈系统；4. 基本数据记录。使用Python的OpenCV库处理简单动作识别，Streamlit创建快速UI。目标是展示核心概念而非完整功能，开发时间控制在1小时内。

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