大家好,我是 ConardLi。
最近发现了一个非常有意思的开源项目:howisfelix.today
,这个项目里记录了作者详细的日常生活指标。
比如:身高、体重、昨晚睡了几小时、最后一次锻炼是在什么时间、使用了多长时间电脑、收件箱有多少封邮件、代办事项还有多少未完成 ...
从 2019
年开始,作者(KrauseFx
)就开始收集关于他生活的各种指标。在过去的 3 年中,他每天都会坚持跟踪记录 100
多种不同的数据类型 — 从健身、营养到社交、电脑使用和天气情况等等。
为啥要做这么多详细的记录呢?原因是这些大量的多维度的指标可以帮助我们进行各种有意思的分析,比如:
目前,数据库中已经插入了 40W+
条记录,当然这些记录肯定不都是手动记录,其中也包括 RescueTime、Foursquare Swarm、Apple Health
等应用 API
的自动插入。
RescueTime
:日常电脑的使用情况(访问了哪个网站,哪个应用程序);Foursquare Swarm
:位置和 POI 数据,作者去过的地方;纯手动输入
:健身、心情、睡眠、社交生活、健康、营养、能量水平、电视、压力……;手动输入的日期范围
:职业,状态,生活;天气 API
:温度、雨水、阳光、风;Apple Health
:每天的运动情况。虽然有很多辅助的 API,有很多项还是要依靠手动输入的,说实话真的佩服作者的毅力。
作者在他的个人网站上公开了一些基于自己记录的数据进行统计得出的一些有意思的结论:
当自己的情绪为“快乐”和“兴奋”的日子里,生活有下面的变化:
44%
31%
(聚会等)28%
26%
26%
20%
45%
表格模版:https://www.producthunt.com/products/your-life-in-weeks#your-life-in-weeks
,你也可以基于此模版生成自己的每周统计,当然前提是你已经做了大量的记录。
8
年总共走了 22,830,860
步40
分钟,作者就会选择步行而不是乘坐公共交通工具。作者用那段时间打电话给朋友和家人,或者听有声读物)3-5
分钟一班的优秀公共交通系统导致作者步行较少这张图清晰地显示了作者的体重和睡眠/休息心率之间的相关性。静息心率由 Withings ScanWatch
在睡眠时测量,代表心脏在不活动时的工作强度。一般来说,静息心率越低越好。
5
次锻炼);58bpm
上升到 67bpm
,体重增加了 +8.5
公斤;50%
;黄色表示感觉有点不适,本身并没有生病;红色表示生病了,不得不待在家里;绿色表示感到精力充沛和健康。
在喝了超过 4
杯酒精饮料的日子里(可能在聚会),以下其他因素受到影响
21
倍80%
60%
40%
,降水减少 40%
。由于过去 2 年的封锁,冬季聚会的机会并不多。此外,当外面天气好的时候,人们更有动力出去。作者很能飞啊 ...
200%
(与工作无关)60%
(宏量和卡路里)24%
的步骤40%
50%
:封锁往往发生在秋季和冬季100%
在步行超过 15,000
步的日子里(过去 3 年平均每天步行 9200
步):
60%
50%
40%
35%
20%
30%
30%
的焦虑40%
40%
50%
总睡眠时间超过 8.5
小时的日子里,以下其他因素受到影响:
65%
60%
40%
30%
20%
15%
12%
20%
24%
的能源100%
33%
的步数30%
23%
(夏季没有新冠封锁)20%
40%
40%
30%
当然可以,这个项目已经开源:https://github.com/KrauseFx/FxLifeSheet
。
可以尝试下把仓库克隆到本地后,执行:
npm run dev
这实际上就是一个 Telegram
机器人,它为我们提供了一些快捷命令,通过它们你可以快捷添加、删除、回答问题:
awake
:触发每天早上的问题asleep
:触发每天晚上的问题week
:触发每周一次的问题skip
:跳过一个被问到的问题report
:生成一个报告当然这只包括手动记录的部分,一些其他的 API,比如 Apple Health
需要替换为我们自己的服务,全部设置完成还是比较繁琐的。
你可以在本地创建一个新的 Postgres
数据库,并运行 db/create_tables.sql
中定义的 SQL 查询:
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