Багато велосипедистів використовують Strava для автоматичного логування своїх поїздок. Хоча безкоштовний рівень сервісу забезпечує базову синхронізацію з годинниками та тренажерами, справді глибока аналітика та планування зазвичай вимагають платної підписки. Ця проблема спонукала розробника створити власний інструмент на базі публічного Strava API.
Контекст: від логування до аналізу
Метою було створення комплексного рішення, яке б виходило за межі простого обліку. Розробник поставив собі завдання реалізувати кілька ключових функцій: управління поїздками та тренуваннями (перегляд минулих даних, візуалізація розподілу потужності та пульсу) і планування тренувань (створення планів за цілями та рекомендації наступних вправ). Для побудови застосунку використовувалася платформа Antigravity. Рішення складається з двох частин: самого аналітичного вебзастосунку та агентського модуля, який пропонує наступне тренування на основі поточного стану велосипедиста.
Функціонал PerfRide: інструмент для підвищення продуктивності
PerfRide — це не просто дашборд. Це комплексний інструментарій, який допомагає дорожнім велосипедистам симулювати підйоми, оптимізувати темп на гонках та планувати періодизовані тренування. Основні функції включають:
- Дашборд: Відображає останні поїздки, щотижневий звіт і графік прогресу фітнесу (CTL / ATL / TSB). Тут детально проглядаються зони пульсу та профіль потужності.
- Симулятор підйомів: Використовує фізичне моделювання (опір повітря, опір кочення) для прогнозування часу підйому на заданому сегменті.
- Оптимізатор темпу: Розраховує оптимальну стратегію темпу для тайм-трейлів, ґрунтуючись на профілі висоти маршруту та наукових дослідженнях.
На дашборді відображаються ключові метрики: Fitness (CTL) — довгострокове накопичене тренування; Fatigue (ATL) — втома від нещодавніх навантажень; і Form (TSB) — баланс між фітнесом та втомою, який вказує, наскільки велосипедист готовий до змагань. Оптимальне значення TSB зазвичай знаходиться у діапазоні +10 до +25.
Перспективи розвитку
Подальший розвиток PerfRide передбачає впровадження агентського модуля, який автоматично пропонуватиме наступне тренування на основі аналізу стану велосипедиста. Це перетворює застосунок з пасивного інструменту звітності на активного помічника у процесі підготовки до гонок. Такі інтеграції є ключовими для майбутнього спортивного технологій.