StravaTrigger 自动化

适合使用该工作流的人群

- 运动员: 对于想要提升运动表现的跑步者、游泳者和骑行者，尤其是三项全能运动员。
- 教练: 需要分析运动员数据并提供个性化建议的教练。
- 健身爱好者: 希望通过数据驱动的方法优化训练和恢复的健身爱好者。
- 数据分析师: 需要从Strava等平台提取和分析运动数据的分析师。

该工作流解决的问题

- 数据整合: 将来自Strava的运动数据整合并分析，使运动员能够清晰了解自己的表现。
- 个性化建议: 提供基于运动数据的个性化反馈和改进计划，帮助用户设定和达到健身目标。
- 自动化通知: 通过电子邮件和WhatsApp自动发送运动分析结果，确保用户及时获取反馈。

工作流过程详细说明

1. 触发器: 通过Strava触发器捕获用户的运动活动更新。
2. 数据处理: 使用代码节点对输入的JSON数据进行扁平化处理，整合所有活动信息。
3. 教练分析: 将整合后的数据传递给三项全能教练AI，进行深入分析并生成个性化反馈。
4. 输出结构化: 将教练的反馈结果进行结构化处理，准备发送。
5. 转换为HTML: 将结构化的反馈内容转换为HTML格式，以便于发送。
6. 发送通知: 通过电子邮件和WhatsApp将分析结果发送给用户，确保用户及时接收到反馈。

用户如何自定义和适应该工作流

- 修改触发条件: 用户可以根据需求调整Strava触发器的事件类型，例如选择不同的活动类型（跑步、游泳、骑行）。
- 调整教练反馈: 在"Fitness Coach"节点中，用户可以修改教练的分析逻辑和建议内容，以匹配个人或团队的特定需求。
- 自定义通知方式: 用户可以选择通过不同的渠道（如电子邮件、WhatsApp等）发送通知，并自定义发送的内容和格式。
- 增加新节点: 用户可以根据需要添加新的处理节点，例如将数据导出到其他平台或生成报告。