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需要查询和分析 Apple Health SQLite…

本地已有 Apple Health 导出的 SQLite 数据库时，用预置 Python 脚本或直接 SQL 查询健康指标，并输出 Markdown、JSON、FHIR R4 或 ASCII。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要查询和分析 Apple Health特定

解决思路

  1. 确认健康数据库位置为 `~/data/health.db`。
  2. 对常见查询优先使用 Python 脚本 `scripts/health_query.py`，它提供预置查询并自动格式化输出。
  3. 每日摘要命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py --format markdown daily --date 2025-11-29`。
  4. 每周趋势命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py --format json weekly --weeks 4`。
  5. 睡眠分析命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py --format fhir sleep --days 7`。
  6. 最新生命体征命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py vitals`。
  7. 活动圆环命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py --format json activity --days 30`。
  8. 锻炼历史命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py workouts --days 30 --type Running`。
  9. 自定义 SQL 命令：`python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py --format json query "SELECT * FROM workouts LIMIT 5"`。
  10. 输出格式可选：`markdown`、`json`、`fhir`、`ascii`。
  11. 需要灵活或临时查询时，直接对数据库执行 SQL；表结构和查询模板见 `references/schema.md`。
  12. 直接 SQL 示例：`sqlite3 ~/data/health.db "SELECT AVG(value) FROM health_records WHERE record_type LIKE '%HeartRate%' AND start_date LIKE '2025-11%'"`。
  13. 每日健康摘要：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py daily`；返回 steps、calories、heart rate（avg/min/max）、exercise minutes、distance、activity ring status。
  14. 每周趋势：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py weekly --weeks 4`；返回平均每日步数、静息心率、锻炼分钟、每周锻炼次数。
  15. 睡眠分析：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py sleep --days 14`；返回每晚时长、睡眠阶段（Core、Deep、REM）、平均睡眠小时数。
  16. 最新生命体征：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py vitals`；返回 Heart Rate、HRV、Resting HR、Blood Oxygen、Respiratory Rate 及时间戳。
  17. 活动圆环：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py activity --days 30`；返回每日圆环值/目标、完成百分比、完美天数。
  18. 锻炼历史：运行 `python ~/.claude/skills/health-data/scripts/health_query.py workouts --days 30 --type Running`；返回锻炼类型、时长、距离、卡路里、按类型汇总。
  19. Markdown 输出：默认格式，人类可读表格和列表，适合报告和总结。
  20. JSON 输出：结构化数据，供程序使用，例如 `{"date":"2025-11-29","metrics":{"steps":8542,"active_calories":450.5,"heart_rate":{"avg":72.3,"min":52,"max":145}}}`。
  21. FHIR R4 输出：医疗互操作格式，输出为带 Observation 资源的 FHIR Bundle，使用 LOINC 代码；代码映射见 `references/fhir_mappings.md`。
  22. ASCII 输出：终端友好输出，含条形图和统计信息，例如显示 DAILY SUMMARY、METRICS、ACTIVITY RINGS，以及 move、exercise、stand 进度条。
  23. 常用 SQL 模式-心率按小时（昼夜节律）：`SELECT strftime('%H', start_date) as hour, ROUND(AVG(value), 1) as avg_hr FROM health_records WHERE record_type = 'HKQuantityTypeIdentifierHeartRate' AND value BETWEEN 40 AND 200 GROUP BY hour ORDER BY hour;`。
  24. 常用 SQL 模式-本月每日步数：`SELECT DATE(start_date) as day, SUM(value) as steps FROM health_records WHERE record_type = 'HKQuantityTypeIdentifierStepCount' AND start_date >= DATE('now', 'start of month') GROUP BY day ORDER BY day;`。
  25. 常用 SQL 模式-睡眠质量（深睡+REM 小时）：`SELECT DATE(start_date) as night, ROUND(SUM(duration_minutes)/60.0, 1) as quality_hours FROM sleep_sessions WHERE sleep_stage IN ('Deep', 'REM') GROUP BY night ORDER BY night DESC LIMIT 14;`。
  26. 常用 SQL 模式-锻炼汇总：`SELECT REPLACE(workout_type, 'HKWorkoutActivityType', '') as type, COUNT(*) as count, ROUND(SUM(duration_minutes)) as total_min FROM workouts WHERE start_date >= DATE('now', '-30 days') GROUP BY type ORDER BY count DESC;`。
  27. 可用记录类型：数据库含 43 种健康指标类型。
  28. 生命体征类型：Heart Rate、HRV、Resting HR、Blood Oxygen、Respiratory Rate、Blood Pressure。
  29. 活动类型：Steps、Distance、Active Calories、Basal Calories、Flights Climbed、Exercise Time、Stand Time。
  30. 行动能力类型：Walking Speed、Step Length、Walking Asymmetry、Stair Speed、Walking Steadiness。
  31. 身体类型：Weight、BMI、Body Fat %。
  32. 音频类型：Environmental Noise、Headphone Exposure。
  33. 其他类型：VO2 Max、Time in Daylight、UV Exposure。
  34. 数据覆盖-记录数：6.3M+ 条测量。
  35. 数据覆盖-日期范围：2015-10-13 至今。
  36. 数据覆盖-锻炼：1,435 次。
  37. 数据覆盖-睡眠会话：40,514 条记录。
  38. 数据覆盖-活动日：1,875 条每日摘要。
  39. 资源：`scripts/health_query.py` 主查询工具，支持 Markdown/JSON/FHIR 输出。
  40. 资源：`references/schema.md` 数据库模式、记录类型映射、SQL 查询模板。
  41. 资源：`references/fhir_mappings.md` LOINC 代码和 FHIR R4 模板。
  42. 故障排除-数据库未找到：确保 `~/data/health.db` 存在；从 `/Users/server/apple_health_export/` 运行 `python import_health.py --status`。
  43. 故障排除-日期范围无数据：运行 `SELECT MIN(start_date), MAX(start_date) FROM health_records;` 检查可用日期范围。
  44. 故障排除-异常值：按生理有效范围过滤，例如心率 40-200 bpm，使用 `WHERE value BETWEEN 40 AND 200`。

适用边界 · 注意事项