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Ninety Days 中的 Autolog

Autolog 会从 Apple Health 导入活动和体能训练,并在 Ninety Days 中自动记录相应的数量。结合 Baseline Model,习惯还可以自动标记为完成。

Ninety Days 中的 Autolog

Ninety Days 中的 Autolog

如果你已经使用 Apple Watch 记录活动或体能训练,那么很多相关信息都会自动保存在 Apple Health 中。借助 Autolog,这些数据也可以直接用于 Ninety Days 的习惯追踪,无需之后再次手动输入相应的数量。

通过 Ninety Days 的 Autolog 功能,可以从 Apple Health 同步受支持活动和体能训练的持续时间与距离。一旦记录的数量达到某个习惯设定的 Baseline,该习惯就会自动标记为当天已完成。

Ninety Days 启动时会自动进行同步,你也可以随时通过设置手动启动同步。

关于 Baseline 在基于数量的习惯中所起的作用,以及 Baseline Model 在 Ninety Days 中的工作方式,请参阅以下文章:

Ninety Days 中的 Baseline Model

在有意义的地方实现自动化

使用 Autolog 后,受支持的习惯体能训练无需再在 Ninety Days 中手动输入数量。例如,如果使用 Apple Watch 记录了一次体能训练,相关活动信息就已经存在于 Apple Health 中。无需再次手动将其输入 Ninety Days,相关数量可以直接自动导入。

用户可以单独决定哪些习惯要与 Apple Health 中的活动关联。多个习惯也可以关联到同一种体能训练类型。例如,这样可以针对同一种体能训练活动追踪不同的 Baseline 目标。对于已启用 Autolog 的习惯,除了自动记录的数量之外,也仍然可以随时为某一天手动添加数量。

Autolog 并不是为了取代对个人习惯的有意识管理。它只是将 Apple Health 中已经存在的信息自动导入。尤其对于步数、移动距离或已记录的体能训练,这可以减少习惯追踪所需的额外操作。其他习惯仍然可以有意识地手动记录。

因此,并不是每个习惯都需要自动化。你可以针对每个习惯单独决定,自动记录是否有意义,还是继续将手动操作作为追踪过程的一部分。

数量追踪中的 Autolog。

💡 要点

Autolog 自动化的不是习惯本身,而只是记录过程。 当一项活动已经能够可靠地自动记录,而额外的手动记录又没有更多价值时,自动化尤其有用。

Autolog 的日常应用示例

Autolog 只能用于能够与 Apple Health 中受支持的活动或体能训练关联的基于数量的习惯。根据所选活动,Ninety Days 会自动使用相应的计量单位。例如,步数以步数记录,跑步距离以公里记录,而功能性力量训练的持续时间则以分钟记录。

从 Ninety Days 3.7 开始,Autolog 支持以下活动和体能训练类型:

可从 Apple Health 同步到 Ninety Days 的 watchOS 体能训练概览。

Apple Health 活动

活动 单位 示例
步数 每日步数
已爬楼层 记录高度变化,并以已爬楼层数显示。

Apple Health 体能训练类型

体能训练类型 单位 示例
身心训练 分钟 冥想、正念
步行 公里 散步
功能性力量训练 分钟 力量训练、健身房训练
跑步 公里 慢跑、跑步训练
滑行运动 公里 轮滑、滑板
徒步 公里 徒步旅行
椭圆机训练 分钟 在健身房或家中进行椭圆机训练
舞蹈 分钟 舞蹈训练
游泳 室内和户外游泳
骑行 公里 山地骑行、公路骑行
其他 分钟 阅读等个人活动

使用每日步数的 Autolog 示例

步数是让日常活动变得可衡量的最简单方式之一。设定个人每日目标,可以帮助你更有意识地了解自己的活动水平,并长期追踪变化。

例如,可以在 Ninety Days 中创建一个 Baseline 为每天 8,000 步的习惯,并将其与 Apple Health 中的步数关联。如果最初同步了 6,500 步,该习惯仍低于 Baseline。一旦记录的步数达到或超过 8,000,Autolog 就会自动将该习惯标记为已完成。

这样不仅可以看到是否达到了 Baseline,还可以查看实际记录的数量。例如,如果当天走了 11,250 步,Ninety Days 会导入实际数量。因此,Baseline 并不是一个最大值,而始终是当天的个人最低目标。

这种追踪方式在较长时间内尤其有意义。数量视图会显示每日步数如何变化,以及在哪些天达到了个人 Baseline。较大的数量会以紧凑格式显示,例如约 11,000 步会显示为 11K。

在这个过程中,Autolog 只是省去了手动输入步数的步骤。例如每天 8,000 步这样的个人目标,仍然由用户自己有意识地决定。

数量概览中的每日步数。

使用“其他”体能训练获得更多灵活性

并不是每项活动都能明确归类到 Apple Health 中的某一种体能训练类型。因此,“其他”体能训练提供了更多灵活性,可以通过持续时间使用 Autolog 追踪其他基于数量的习惯。为此,可以在 Ninety Days 中将“其他”体能训练单独关联到某个基于数量的习惯。

使用“其他”体能训练获得更多灵活性。

例如,我个人会使用“其他”体能训练来记录阅读。阅读当然不是传统意义上的体能训练,但通过 Apple Watch,可以非常方便地以这种方式记录一次阅读的持续时间。对我来说,一次典型的沙发阅读过程是这样的:

  1. 在 Apple Watch 上开始一次“其他”体能训练。
  2. 靠在沙发上读书,通常阅读 15–20 分钟。
  3. 阅读结束后停止体能训练。
  4. 打开 Ninety Days,将记录的分钟数同步到阅读习惯。

随后,同步的持续时间会作为阅读习惯的数量导入,并与其 Baseline 进行比较。例如,如果我的 Baseline 是 15 分钟,而我阅读了 20 分钟,那么实际记录的 20 分钟会保存在 Ninety Days 中,同时该习惯会自动标记为已完成。

数量概览中的每日阅读。

Insight

自动记录的阅读时间让我能够回顾自己的进度,并了解自己实际上有多规律地阅读。同时,这种追踪方式也会激励我更经常拿起一本书,开始更多的阅读。

为了让阅读更稳定地融入我的日常生活,我使用 Ninety Days 的日常计划功能设置了每天 17:30 的提醒。这样不仅会提醒我开始阅读,还能让我之后直接通过 Autolog 看到自己实际花了多少时间阅读。

Autolog 同步流程

同步只会单向进行:从 Apple Health 到 Ninety Days。Apple Health 始终是自动记录活动数据的权威来源。通过 Autolog 导入的数据无法在 Ninety Days 中手动修改,同时也不会有任何数据从 Ninety Days 传回 Apple Health。

每次同步时,对于已启用 Autolog 的习惯,Ninety Days 都会处理包括当天在内共 14 天的数据。这意味着,即使几天前的活动尚未同步到 Ninety Days,也仍然可以被导入。

如果某一天存在多次相同类型的体能训练,其相应数量会合并为当天的总量。例如,两次各 3 公里的跑步训练,会为相应关联的习惯自动记录当天总计 6 公里的数量。

如果 Apple Health 中的基础数据在这 14 天内发生变化,Ninety Days 会在下一次同步时反映更新后的数值。超过 14 天的活动不会再次通过 Autolog 同步。

同步需要 Ninety Days 获得 Apple Health 所需的读取权限。

最重要的同步规则总结如下:

  1. 同步只会从 Apple Health 到 Ninety Days。
  2. 每次同步都会处理共 14 天的数据,其中已经包括当天。
  3. 同一天内多次相同类型的体能训练会合并为当天的总数量。

在 Ninety Days 中启用 Autolog

首次为某个习惯启用 Autolog 时,Ninety Days 会请求 Apple Health 所需的读取权限。要完整使用 Autolog,必须允许访问相应的活动和体能训练数据。

Apple Health 的权限请求只会显示一次。之后可以随时通过 iOS 设置调整或撤销已授予的权限。

授予 Apple Health 读取权限。

授予权限后,即可为相应习惯启用 Autolog,并选择所需的 Apple Health 活动。

为习惯启用 Autolog。

系统会自动采用所选 Apple Health 活动对应的计量单位。例如,如果选择“跑步”,Ninety Days 会使用公里作为计量单位。只要该习惯启用了 Autolog,就无法手动更改此单位。

首次为某个习惯启用 Autolog 时,Ninety Days 设置中的全局 Autolog 功能也会同时启用。该设置决定是否允许自动与 Apple Health 同步。如果关闭全局功能,各个习惯的 Autolog 配置仍会保留,但不会再自动同步 Apple Health 数据。

在设置中全局启用 Autolog。

你也可以随时通过 Ninety Days 设置手动启动与 Apple Health 的同步。手动同步与自动同步适用相同的同步规则。

准备好开始使用 Autolog 了吗?

祝你使用 Autolog 顺利,并通过 Ninety Days 成功培养新的习惯。

Andreas Stein