เรียกดูการออกกำลังกายที่บันทึกไว้
แสดงรายการการออกกำลังกายล่าสุดจาก HealthKit บน iPhone พร้อมประเภทกิจกรรม วันที่ ระยะเวลา และระยะทาง — จากกิจกรรมกว่า 40 ประเภท รวมถึงการวิ่ง การปั่นจักรยาน และการว่ายน้ำ
ส่งออกการออกกำลังกายจาก Apple Health และ Apple Watch เป็น GPX, TCX, CSV, JSON และ PDF วิเคราะห์ จัดเก็บ ย้าย หรือแชร์ประวัติการออกกำลังกายของคุณ — โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกหรือใช้บริการคลาวด์
เรียกดูการออกกำลังกายของคุณ วิเคราะห์ด้วยตัวชี้วัดระดับโค้ช และส่งออกไฟล์ที่สะอาดและใช้งานได้จริง — รวมถึงสรุปที่พร้อมสำหรับ AI และรายงาน PDF
แสดงรายการการออกกำลังกายล่าสุดจาก HealthKit บน iPhone พร้อมประเภทกิจกรรม วันที่ ระยะเวลา และระยะทาง — จากกิจกรรมกว่า 40 ประเภท รวมถึงการวิ่ง การปั่นจักรยาน และการว่ายน้ำ
โซนอัตราการเต้นของหัวใจ การเลื่อนของหัวใจ สปลิต เปอร์เซ็นไทล์ ระยะเวลาที่อยู่ในแถบเป้าหมาย ช่วงพฤติกรรม และคุณภาพสัญญาณ — คำนวณบนอุปกรณ์
JSON, GPX, TCX, เลย์เอาต์ CSV สองแบบ, รายงาน PDF หน้าเดียว พร้อมด้วย AI Training Summary และ AI Model JSON สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่
รวมเซสชันเข้าเป็น Markdown หรือ JSON แบบกระชับที่สร้างขึ้นสำหรับ ChatGPT และ Claude เพื่อให้คุณขอให้ LLM ตรวจสอบการออกกำลังกายอย่างโค้ชได้
แสดงแนวโน้มระยะเวลา ระยะทาง ความเร็วเฉลี่ย และพลังงานในแต่ละประเภทการออกกำลังกายเป็นภาพ กรองตามช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือช่วงวันที่ที่กำหนดเอง
สร้างรายงาน PDF หน้าเดียวสำหรับการออกกำลังกายแต่ละครั้งหรือช่วงการฝึกซ้อมทั้งหมด — พร้อมแผนที่เส้นทาง กราฟ และสถิติ
เลือกรูปแบบตามสิ่งที่คุณจะทำต่อไป — การวิเคราะห์ การนำเข้าสู่แพลตฟอร์ม การจัดเก็บ รายงานที่พิมพ์ได้ หรือการโค้ชด้วย AI
การถ่ายโอนข้อมูล HealthKit แบบไม่สูญเสีย — ข้อมูลเมตา จุดเส้นทาง เหตุการณ์ และตัวอย่างแยกตามประเภท เหมาะที่สุดสำหรับ Python, โน้ตบุ๊ก และการจัดเก็บ
GPX 1.1 พร้อมส่วนขยายแทร็กอัตราการเต้นของหัวใจ โหลดเข้าสู่เครื่องมือทำแผนที่และแพลตฟอร์มฟิตเนสส่วนใหญ่ได้
การออกกำลังกายแบบมีโครงสร้างพร้อมเส้นทาง HR กำลัง และจังหวะการก้าว นำเข้าสู่ Strava, Garmin Connect, TrainingPeaks และ Golden Cheetah ได้
ข้อมูลเมตาของการออกกำลังกาย ความครอบคลุม และสถิติแยกตามประเภทตัวอย่าง ในเลย์เอาต์สี่คอลัมน์ที่เป็นระเบียบสำหรับสเปรดชีต
ตัวอย่างข้อมูลอนุกรมเวลาดิบทั้งหมด — อัตราการเต้นของหัวใจ เพซ กำลัง จังหวะการก้าว ระดับความสูง — จัดให้อยู่ในรูปแบบแถวสำหรับการวิเคราะห์ที่กำหนดเอง
รายงานที่พิมพ์ได้หน้าเดียวพร้อมแผนที่เส้นทาง การ์ดสรุป กราฟตัวชี้วัด (พร้อมค่ามัธยฐาน HR และ P90) และตารางสถิติตัวอย่าง
การวิเคราะห์ที่เข้มข้นและอ่านง่าย สร้างขึ้นเพื่อวางลงใน ChatGPT หรือ Claude เพื่อรับคำติชมการโค้ชสำหรับเซสชันหนึ่ง
JSON แบบกระชับที่มีการกำหนดเวอร์ชันสคีมา พร้อมเส้นโค้ง HR แบบเป็นช่วงและตัวชี้วัดแบบมีโครงสร้าง — สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับ LLM APIs
การวิเคราะห์ทุกอย่างคำนวณในเครื่องจากตัวอย่าง HealthKit ของคุณ และรวมเข้ากับการส่งออก AI และ PDF
สามโมเดล — เปอร์เซ็นต์สูงสุดของ HR, Karvonen (พร้อม HR ขณะพัก) และ Friel (พร้อมเกณฑ์แลคเตท) เวลาและเปอร์เซ็นต์ในแต่ละโซน
ค่า p25, p50 (มัธยฐาน), p75, p90 และ p95 ถ่วงน้ำหนักตามเวลาเพื่อการกระจายที่แท้จริง ไม่ใช่แค่ค่าต่ำสุด/เฉลี่ย/สูงสุด
HR ครึ่งแรกเทียบกับครึ่งหลัง และการแยกตัวระหว่างเพซกับ HR เมื่อมีข้อมูลเพซ — การตรวจสอบความทนทานแบบแอโรบิกแบบดั้งเดิม
ต่อกิโลเมตรหรือไมล์ พร้อมเพซที่ปรับให้เป็น /km และอัตราการเต้นของหัวใจต่อสปลิตและการเพิ่ม/ลดของระดับความสูงเป็นทางเลือก
เวลาที่อยู่ใน เหนือ และต่ำกว่าแถบ HR ที่กำหนดไว้ — พร้อมจำนวนครั้งที่เบี่ยงเบนและช่วงที่ต่อเนื่องยาวที่สุด
เปอร์เซ็นต์ความครอบคลุมของอัตราการเต้นของหัวใจ จำนวนการขาดหาย และช่องว่างที่ยาวที่สุด เพื่อให้คุณรู้ว่าควรเชื่อถือตัวเลขได้มากแค่ไหน
การติดป้ายอัตโนมัติสำหรับช่วงวอร์มอัพ คงที่ เร่งความเร็ว เดินฟื้นตัว และคูลดาวน์ สำหรับการวิ่งและการเดิน
อัตราการเต้นของหัวใจฟื้นตัวได้ดีเพียงใดในช่วงพักเดิน — HR ตอนเริ่มเทียบกับตอนจบในแต่ละช่วงการฟื้นตัว
ข้อสังเกตแบบภาษาง่ายๆ ที่อิงตามกฎเกี่ยวกับการเลื่อน ระยะเวลาที่อยู่ในเป้าหมาย การฟื้นตัว และการละเมิดเพดานเทียบกับความตั้งใจของคุณ
การส่งออกสองแบบเปลี่ยนการออกกำลังกายให้เป็นสิ่งที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถใช้เหตุผลได้ สร้างขึ้นบนอุปกรณ์ — คุณตัดสินใจว่าจะส่งไปที่ไหน
# AI Training Summary — Running — Apr 14 ## Context - Activity: Running (outdoor) - Duration: 1:15:11 · Distance: 6.16 km - Goal: Aerobic Base · Target band: 130–150 ## Heart Rate - Avg 137 · Max 157 · Median 138 - p90 151 · Coverage 99.4% ## HR Zones (% max) - Z2 41% · Z3 38% · Z4 16% ## Cardiac Drift - PA:HR decoupling 4.8% ## Assessment - Aerobic base session; drift in range
{
"schema_version": "workout-ai-model-v1",
"context": {
"activity_type": "Running",
"duration_seconds": 4511,
"goal": "aerobic_base"
},
"raw_summary": {
"avg_hr": 137, "max_hr": 157,
"percentiles": { "p50": 138, "p90": 151 }
},
"signal_quality": {
"hr_coverage_percent": 99.4,
"dropout_count": 0
},
"heart_rate_curve": {
"type": "piecewise_linear",
"point_count": 42,
"sample_count": 901
}
}
ตัวอย่างผลลัพธ์ การส่งออกสร้างขึ้นในเครื่องและแอปจะไม่ส่งไปยังบริการ AI ใดๆ — คุณเลือกได้ว่าจะแชร์หรือไม่
ดูแนวโน้มการฝึกซ้อมในแต่ละประเภทการออกกำลังกายในแอป จากนั้นส่งออก PDF หน้าเดียวที่ขัดเกลาอย่างดีสำหรับช่วงเวลาใดก็ได้
เรียกดูการออกกำลังกาย ตรวจสอบกราฟและเส้นทางแบบโต้ตอบ จากนั้นส่งออกหรือแชร์ได้ในแตะเดียว




การตั้งค่าเดียวที่จำเป็นคือการเข้าถึง Health เมื่อได้รับอนุญาตแล้ว แอปจะอ่านการออกกำลังกายของคุณในเครื่องและเตรียมการส่งออกผ่านชีตการแชร์มาตรฐานของ iOS
เปิด Workout Exporter บน iPhone ของคุณ แอปจะขอสิทธิ์การเข้าถึง Health แบบอ่านอย่างเดียวเมื่อใช้งานครั้งแรก
เปิดใช้การเข้าถึงการออกกำลังกายและตัวอย่างในชีตสิทธิ์ Health ของ iOS เพื่อให้แอปสามารถโหลดเซสชันของคุณได้
เลือกเซสชัน ตรวจสอบสรุปและกราฟ จากนั้นเปิดเมนูส่งออกและเลือกจากแปดรูปแบบ
ใช้ AirDrop, บันทึกไปยัง Files, Mail หรือวางสรุป AI ลงใน ChatGPT หรือ Claude
การส่งออกสะท้อนสิ่งที่ HealthKit บันทึกไว้สำหรับแต่ละเซสชันอย่างแม่นยำ
การวิ่ง การเดิน การเดินป่า การปั่นจักรยาน การว่ายน้ำ การพายเรือ เครื่องเดินวงรี การฝึกความแข็งแรง HIIT โยคะ และกีฬาอีกหลายสิบประเภท กิจกรรมแอโรบิกจะได้รับชุดการวิเคราะห์เต็มรูปแบบ
อัตราการเต้นของหัวใจ ระยะทาง พลังงานที่ใช้/พื้นฐาน กำลังในการวิ่งและปั่นจักรยาน ความเร็ว จังหวะการก้าว ความยาวก้าว การแกว่งแนวตั้ง เวลาสัมผัสพื้น จำนวนสโตรกการว่ายน้ำ และเส้นทาง (GPS)
ตั้งค่า HR สูงสุด, HR ขณะพัก และเกณฑ์แลคเตทเพื่อโซนที่แม่นยำ เลือก กม. หรือไมล์ เพิ่มเกณฑ์ HR ที่กำหนดเอง บันทึกเป้าหมายและแถบเป้าหมายในแต่ละการส่งออก
ปัญหาส่วนใหญ่มาจากสิทธิ์ Health, สภาพแวดล้อม iOS หรือการออกกำลังกายที่ไม่มีเส้นทางหรือตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง
ยืนยันสิทธิ์การอ่านในการตั้งค่า > สุขภาพ > การเข้าถึงและอุปกรณ์ข้อมูล และว่ามีการออกกำลังกายอยู่ใน Apple Health บน iPhone เครื่องนั้น
การออกกำลังกายบางประเภทไม่มีข้อมูล GPS การฝึกความแข็งแรงในร่ม โยคะ และเซสชันที่อยู่กับที่จะส่งออกโดยไม่มีจุดเส้นทาง ซึ่งเป็นเรื่องปกติ
โซนต้องตั้งค่า HR สูงสุดในการตั้งค่า การเลื่อนและสปลิตต้องใช้เพซหรือระยะทาง คุณภาพสัญญาณจะแจ้งเตือนความครอบคลุม HR ที่ต่ำเพื่อให้คุณรู้สาเหตุ
การค้นหาการออกกำลังกายของ HealthKit ไม่มีประโยชน์ใน iOS Simulator ใช้ iPhone จริงที่มีข้อมูล Health จริง
เลื่อนชีตการแชร์ ตรวจสอบว่าเปิดใช้ AirDrop แล้ว หรือบันทึกการส่งออกไปยัง Files แล้วย้ายจากที่นั่น
ไม่ใช่ทุกการออกกำลังกายจะบันทึกทุกตัวชี้วัด การส่งออกสะท้อนสิ่งที่ HealthKit มี ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างบางกลุ่มอาจว่างเปล่า
ข้อมูลใดที่ถูกอ่าน ไฟล์ไปที่ไหน อุปกรณ์ใดที่รองรับ และความเป็นส่วนตัวทำงานอย่างไร
ไม่ แอปทำงานบนอุปกรณ์ ข้อมูลจะออกจากโทรศัพท์ของคุณก็ต่อเมื่อคุณส่งออกและแชร์ไฟล์อย่างชัดเจนเท่านั้น การส่งออก AI ก็สร้างขึ้นในเครื่องเช่นกัน — แอปจะไม่ส่งอะไรไปยังบริการ AI
AI Training Summary (Markdown) และ AI Model JSON รวมการออกกำลังกายเข้าเป็นรูปแบบที่สร้างขึ้นสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เพื่อให้คุณขอให้ ChatGPT หรือ Claude วิเคราะห์เซสชันอย่างโค้ชได้
ไม่ — เป็นการซื้อครั้งเดียวในราคา $4.99 โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกและไม่มีการซื้อในแอป
JSON สำหรับการวิเคราะห์และการจัดเก็บ, GPX สำหรับเส้นทาง, TCX สำหรับแพลตฟอร์มฟิตเนส, CSV สำหรับสเปรดชีต, PDF สำหรับรายงานที่พิมพ์ได้ และรูปแบบ AI สำหรับการโค้ชด้วย LLM
HealthKit บันทึกข้อมูลที่แตกต่างกันตามประเภทการออกกำลังกาย ฮาร์ดแวร์ และเซ็นเซอร์ ตัวส่งออกจะรวมเฉพาะสิ่งที่มีอยู่สำหรับเซสชันนั้น
เรื่องความเป็นส่วนตัวนั้นเรียบง่าย แอปอ่านข้อมูลการออกกำลังกายเพื่อสร้างการส่งออกและไม่ต้องใช้บัญชีออนไลน์
สิทธิ์การอ่านการออกกำลังกายและตัวอย่าง HealthKit ที่จำเป็นในการสร้างการส่งออก — เส้นทาง อัตราการเต้นของหัวใจ พลังงาน ระยะทาง จังหวะการก้าว และกำลังเมื่อมีอยู่
เพียงเพื่อแสดงการออกกำลังกายและสร้างไฟล์ส่งออกที่คุณร้องขอ การประมวลผลทั้งหมด — รวมถึงสรุป AI — เกิดขึ้นบนอุปกรณ์ ไม่ต้องลงชื่อเข้าใช้ ออกแบบมาให้ทำงานแบบออฟไลน์ได้
สำหรับฉบับทางกฎหมายฉบับเต็ม โปรดดูนโยบายความเป็นส่วนตัว.