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何を解決するか

このプロジェクトは、Apple Health の export.xml データを分析できるターミナルベースのAIアシスタントを提供します。長年にわたる膨大な個人の健康データを、会話形式のインターフェースを通じてアクセス可能かつ実行可能な形にし、ユーザーがデータのプライバシーを完全にコントロールできるようにします。

動作方法

このツールは、Apple Health の XML エクスポートを処理済みの CSV または JSON データセットに変換します。その後、Chat REPL（Read-Eval-Print Loop）を使用して、ユーザーが英語で質問できるようにします。システムは、クラウドベースのLLM（GPT-4o、Claude、Gemini）と、Ollama、Jan、LM Studio、llama.cpp を通じたローカルモデルを含む幅広いAIモデルをサポートしており、必要に応じてデータを完全にデバイス上で処理できます。

対象ユーザー

このツールは、健康データの深い分析を行い、トレンドを特定し、チャートを生成したい開発者、バイオハッカー、研究者向けに設計されています。汎用的な健康アプリに依存せずに、独自の分析が可能です。

特徴

• 会話型分析: 英語で健康データと会話し、トレンドや相関関係を特定できます。
• ローカルAIサポート: Ollama および他のローカルサーバーとの完全統合により、100%プライベートでデバイス内での分析が可能。
• マルチモデルの柔軟性: LiteLLM を通じて50以上のAIモデルをサポート。
• データの整合性: Apple Watch、iPhone、Oura、Whoop など複数のソースからの重複する測定値を自動処理し、単位を正規化。
• 自動可視化: 心拍数、睡眠パターン、ワークアウトの強度に関するチャートを自動生成。
• 高精度エクスポート: XMLデータをメタデータを保持したまま、利用可能なCSV/JSON形式に変換。