GATO Training Assist

В любой тренировочной работе постепенно накапливается огромное количество информации. Кто и когда тренировался, что делали на занятии, как спортсмен справился с упражнениями, где появилась проблема, что изменилось за неделю или месяц. Пока спортсменов немного, всё это можно держать в голове, блокноте или нескольких таблицах. Но со временем информации становится слишком много. И в какой-то момент возникает простой вопрос: можно ли собрать всё это в одном месте и сделать так, чтобы данные действительно помогали тренеру в работе, а не превращались ещё в одну таблицу? Так появилась идея Training Assist - цифрового помощника для тренера по скалолазанию. С самого начала было важно сделать систему автономной. Training Assist работает непосредственно на компьютере тренера и не требует постоянного подключения к интернету. Данные хранятся локально, а AI-модель запускается на самом компьютере. Тренировочная информация не должна уходить во внешние облачные сервисы только ради того, чтобы получить аналитику. При этом Training Assist не должен заменять тренера. Его задача - собрать информацию, привести её в порядок, показать динамику и обратить внимание на то, что легко упустить в потоке тренировок. Решение по-прежнему принимает человек. Проект уже вышел за пределы идеи. Рабочие модули использовались в реальной тренировочной работе: можно создавать группы и спортсменов, проводить тренировки, фиксировать результаты и оценки, сохранять историю занятий и смотреть базовую аналитику по группе и отдельному спортсмену. AI-модуль уже умеет анализировать собранные данные и формировать структурированный комментарий по динамике. Сейчас мы продолжаем развивать систему и проверять её непосредственно в работе. В разработке - полноценный профиль спортсмена, цели и планирование, связь «цель → план → тренировка → результат → анализ → корректировка», адаптация групповых планов под отдельных спортсменов и база знаний по тренировочному процессу. И это только начало. Дальше будет самое интересное - посмотреть, насколько далеко можно довести такую систему, если строить её не вокруг красивых AI-функций, а вокруг реальной работы тренера. Будем показывать этот путь по мере разработки: что уже работает, что меняется после тестирования и какие задачи Training Assist учится решать. Возможно, кому-то из тренеров этот инструмент однажды пригодится не меньше, чем нам сейчас. Больше информации: vk.ru/climb71 #climb71