Menstrual Cycle Tracking

# 月经周期跟踪与分析技能 (Menstrual Cycle Tracking and Analysis Skill)

## 技能概述
这是一个专门用于记录、跟踪和分析月经周期数据的OpenClaw技能。该技能能够帮助用户记录月经周期中的各种指标（出血量、疼痛程度、情绪变化等），并提供数据可视化和健康分析功能。

## 功能特性

### 1. 数据记录
- 支持多种月经相关指标的记录：
  - 出血量（spotting, light, medium, heavy）
  - 疼痛等级（0-10级）
  - 情绪状态（疲劳、放松、焦虑等）
  - 周期事件（月经开始、结束、经前期等）
  - 个人备注

### 2. 数据存储
- 使用JSON格式存储月经周期数据
- 按日期排序和组织数据
- 支持历史数据回溯和更新

### 3. 数据分析
- 自动计算平均周期长度
- 统计出血量分布
- 分析疼痛等级趋势
- 情绪变化模式识别
- 周期规律性评估

### 4. 数据可视化
- 生成多维度图表：
  - 出血量变化趋势图
  - 疼痛等级变化图
  - 情绪变化热力图
  - 月历视图（出血量和疼痛程度双重编码）

### 5. 健康洞察
- 识别周期规律
- 预测未来周期
- 识别异常模式
- 提供健康建议

## 使用方法

### 初始化
```bash
# 安装所需依赖
pip3 install python3-matplotlib python3-pandas python3-numpy
```

### 数据记录
用户可以通过自然语言描述记录月经数据，系统会自动解析并存储相关信息。

### 数据查询
支持按时间段查询历史记录，提供统计摘要。

### 图表生成
使用matplotlib生成专业健康分析图表，支持中英文标签。

## 文件结构
```
skills/
└── menstrual-tracking/
    ├── SKILL.md          # 技能说明文件
    ├── data/
    │   └── menstrual_data.json    # 存储月经数据
    ├── tools/
    │   ├── data_parser.py         # 数据解析工具
    │   ├── visualizer.py          # 可视化工具
    │   └── analyzer.py            # 分析工具
    └── examples/
        ├── sample_data.json       # 示例数据
        └── generated_charts/      # 生成的图表示例
```

## 技能优势
1. **全面性** - 涵盖月经周期的所有关键指标
2. **可视化** - 提供多种图表类型帮助理解数据
3. **个性化** - 根据个人数据提供定制化分析
4. **易用性** - 支持自然语言输入，降低使用门槛
5. **隐私保护** - 数据本地存储，确保用户隐私安全

## 扩展功能
- 周期预测提醒
- 症状关联分析
- 生活方式建议
- 与医疗专业人员共享数据（可选）

这个技能可以帮助女性用户更好地了解和管理自己的月经周期健康，通过数据分析发现潜在的健康模式。