Now vibe coding, so learning hammer FE ?https://channel.meo-ai.comhttps://channel.meo-ai.com/posts/675https://channel.meo-ai.com/posts/675Mon, 13 Jul 2026 06:04:17 GMT<span class="post-title-source">《开源健身数据集：1324条多语言结构化运动数据与开发者脚手架》</span><br /><br />标签：<a href="/search/result?q=%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6" title="#数据科学">#数据科学</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%81%A5%E8%BA%AB" title="#健身">#健身</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86" title="#开源数据集">#开源数据集</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80" title="#多语言">#多语言</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%B7%A5%E5%85%B7" title="#开发者工具">#开发者工具</a><br /><br />总结：<br />这是一个面向开发者的健身运动结构化数据集，收录1324条运动记录，涵盖部位、器械、目标肌群等元数据，并提供英语、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语和中文六种语言的步骤说明。仓库还附带开箱即用的交互式浏览器和开发者配置向导（含SQL建表、API代码模板、LLM提示词），可快速搭建健身类应用后端。运动媒体文件（图片/GIF）因版权争议未包含，仅保留原始媒体ID引用。<br /><br />文章要点：<br />1. 数据规模很扎实：一共1324条运动记录，覆盖从手臂、腿部到背部、核心等10个身体部位，器械类型也多达12种，其中约25%是自重训练，居家健身App也能直接用<br />2. 多语言支持很贴心：每条运动都配了英、西、意、土、俄、中六种语言的步骤说明，做国际化健身产品不用自己翻译了<br />3. 开发者体验拉满：仓库里塞了一个纯前端的运动浏览器（index.html）和一个配置向导（setup.html），能直接生成SQL建表语句、多语言API调用代码，还能一键复制LLM提示词让AI帮你搭后端<br />4. 版权处理很谨慎：图片和GIF动画因为存在多方权属争议，仓库里故意没打包，只留了media_id，需要的话可以通过原始CDN地址自行获取，避免法律风险<br />5. 数据结构很规范：JSON格式，字段包含ID、名称、部位、器械、目标肌群、协同肌群、六语说明、媒体引用等，还提供了TypeScript类型定义，类型安全直接拿捏<br /><br />URL：<a href="https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset" target="_blank" rel="noopener" title="https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset">https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset</a><a class="tgme_widget_message_link_preview" href="https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset" target="_blank" rel="noopener" title="1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group &amp; equipment data, and step-by-step instructions in 6 languages. The exercise data layer behind the LogPress..."> <div class="link_preview_site_name accent_color">GitHub</div> <img class="link_preview_image" alt="GitHub - hasaneyldrm/exercises-dataset: 1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group &amp; equipment…" src="/static/https://cdn4.telesco.pe/file/n9rxu4qFJCQrBzWiw9vJEttIpNmmhYuRvzhByUsBjNjjB3mcdS3iSauUcrHYRVRXLglPJJ9_8OR-bK0esD8L-CNWNBwn1p9CeuyPINTSvBjGB9IuNrHzi5KYOA69xOwUwGfMtD1LfQ_bGN8lh3ptjSwDQr30BgwaWvKp2VBf68rPFphYtRhGRSz_CWYXBRud72vXWVFUcG81fjOVumOgbyk1k9Ncs9NDVosjJFymkE_DqiET0AhDyaxI7x_WOaqFQ3X0d9twvu3-HANBLG_JKT0rzKkw-R3KChxLrLWNkIeJwQ9cGjPKYJ5ytzySdKpUelxv2eL59pDrUUOB-uVg1w.jpg" width="1200" height="630" loading="eager" /> <div class="link_preview_title">GitHub - hasaneyldrm/exercises-dataset: 1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group &amp; equipment…</div> <div class="link_preview_description">1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group &amp; equipment data, and step-by-step instructions in 6 languages. The exercise data layer behind the LogPress...</div> </a>