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無論是Deepseek還是Kimi、豆包等AI應用,可以輸入以下提示模板,定制跑步計劃:“我今年多少歲、性別、體重、身高、體脂率、最大心率、乳酸閾值、跑齡、六個月月平均跑量、最近一次比賽成績及平均心率請制訂一份多少周的半馬或全馬備賽計劃,詳細到每一周”,生產一份包含全馬目標建議在內的xx周結構化計劃。
在以上三個AI應用中,曉明哥對Kimi生成的計劃評價最高,具體三個AI應用指定的計劃就不一一展示了。
如果你對此感到欣喜與好奇,可以用曉明哥在開頭的提示模板,利用這些AI應用為自己制訂一份備賽計劃,結果很可能會驚艷到你!
那么既然AI可以生成一份個性化跑步計劃,那么你還有必要找一位跑步教練嗎?
如果你遇到這樣的跑步教練,建議果斷 “避雷”
1、缺乏個性化思維:用 “模板計劃” 應付所有人;
2、只講 “跑量至上”,忽視技術細節與恢復;
3、缺乏科學知識,全憑 “經驗主義” 決策;
4、溝通缺位:“只管布置任務” 的甩手掌柜;
5、過度強調 “苦行僧式訓練”,忽視心理建設;
6、缺乏全局觀:只盯著一場比賽,不管長期健康;
7、情緒化管理:把個人喜好凌駕于科學之上。
現實中,這樣的教練還不少,在AI應用被廣泛應用之前,教練或許還有制定計劃模板的價值。那么AI時代,如果教練不“進化”,將被淘汰。
優秀教練的獨特價值
優秀教練的價值在于動態調整計劃、技術指導、心理支持、長期規劃等方面的作用。
真正的個性化定制:超越 “平均算法”
AI的局限:即使輸入個人數據,AI計劃仍是基于群體規律的“標準化模板”,無法完全捕捉個體差異(如肌肉力量不平衡、既往傷病隱患、工作/家庭壓力對恢復的影響等)。
教練的優勢:
通過面對面溝通、動作觀察、訓練反饋,制定動態微調的專屬計劃。
例如:
發現你跑步時“拖著腿跑”問題,在進行評估后,再根據主要原因針對性加入臀肌力量、高抬腿、單腿臀橋、弓步快速提膝等強化訓練,改善抬腿無力、步幅受限、后蹬不充分這些導致“拖著腿跑”的問題;
根據你連續加班后的疲勞感,臨時調整周跑量,避免過度訓練;
結合你的比賽目標(如 “破 4” vs “安全完賽”),精準分配有氧/強度訓練比例。
技術細節的精準把控:避免 “無效努力”
AI的局限:文字或視頻指導難以實時糾正你的跑步姿勢、步頻、呼吸節奏等細節。
教練的優勢:
現場觀察并糾正動作,提升跑步效率,減少傷病;
指導你在長距離訓練中 “如何分配體力”“何時補給”“遇到撞墻期如何調整策略”,這些經驗無法通過標準化計劃完全傳遞。
心理建設與動力管理:對抗人性弱點
AI的局限:無法感知你的畏難情緒、賽前焦慮,或在疲勞期給予即時鼓勵。
教練的優勢:
成為你的“責任伙伴”,通過定期溝通監督訓練執行,避免拖延;
在你因狀態波動想放棄時,用經驗案例疏導情緒;
賽前模擬心理訓練(如想象比賽場景、制定應急方案),提升抗壓能力。
應對突發情況:科學決策代替盲目調整
AI局限:當你遇到感冒、肌肉酸痛、工作沖突等突發狀況時,AI 無法基于經驗判斷 “是否需要停訓”“如何減量恢復”。
教練的優勢:
評估疲勞指數(如通過晨脈、主觀疲勞感),決定是否調整訓練強度;
設計 “傷病過渡期計劃”(如因膝蓋痛改為交叉訓練 +力量訓練,維持有氧基礎);
根據天氣、賽事延期等外部變量,靈活調整周期安排。
長期規劃:不止于一場比賽
AI的局限:單次備賽計劃通常聚焦短期目標,難以整合跑者的長期能力發展(如從半馬到全馬的進階、不同年齡段的訓練側重)。
教練的優勢:
制定年度周期計劃,平衡“賽季高峰” 與 “恢復期”,避免過度消耗;
針對年齡增長(如 40歲后肌肉流失加速),設計“防傷抗衰” 訓練體系,延長跑步生涯;
幫助你發現潛力短板(如核心力量不足),通過跨周期訓練逐步強化。
AI與教練如何互補?
入門跑者/預算有限:用AI的標準化計劃建立基礎,掌握跑步節奏和訓練邏輯,降低試錯成本。
進階跑者/追求突破:結合教練的1對1指導,解決技術瓶頸、優化訓練效率,尤其是沖擊個人最佳成績(PB)時,教練的經驗可能是 “破局關鍵”。
高風險人群(如中老年、有舊傷):優先選擇教練制定安全計劃,通過動作篩查和動態監控降低傷病概率。
總結:教練是 “個性化變量” 的管理者
馬拉松備賽本質是 “人與變量的對抗” 身體狀態、外部環境、心理波動都是變量。AI能幫你處理 “可量化的確定因素”(如配速、跑量、心率區間),而教練則專注于 “不可量化的不確定因素”,用經驗和人性洞察為你兜底。如果你的目標是 “完成比賽”,AI足夠可靠;如果想 “安全高效地提升表現”,教練的投資往往能帶來遠超預期的回報。
最后建議:若暫時不考慮教練,可以利用AI計劃+定期自我評估(如每周記錄訓練日志、分析心率變異性HRV),盡可能模擬教練的動態調整邏輯。但當遇到瓶頸或復雜需求時,及時尋求專業指導。
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