AI · Sport
Allenamento, sonno e recupero. Una conversazione per collegare i punti.
Aesculapius nasce dall’idea di parlare con i dati registrati dal mio Garmin: un modo indiretto di ascoltare il mio corpo e conoscerlo meglio. Volevo usare l’AI e il software per esplorare allenamento, recupero, sonno e benessere nel contesto delle mie giornate.
Prima di Aesculapius c’era FoxRun, un progetto ancora disponibile sul mio GitHub. Si collegava a Strava, invece che a Garmin Connect, raccoglieva i dati delle mie attività e li usava per costruire una dashboard intelligente con cui esplorare allenamenti, prestazioni e andamenti.
FoxRun si è fermato con il cambiamento delle condizioni di accesso alle API di Strava. Volevo più autonomia nell’accesso ai dati delle mie attività e nella scelta di come usarli. Da questa esigenza ho iniziato a cercare un’altra strada.
Garmin Connect mi offriva un quadro più ricco e preciso delle mie giornate, oltre alle attività che condividevo su Strava. Aesculapius è diventato possibile grazie a python-garminconnect, la libreria open source curata da cyberjunky. Apprezzo molto il lavoro che c’è dietro: mi ha dato una base per accedere ai miei dati Garmin e costruire qualcosa intorno alle mie esigenze.
Il mio Garmin registra molto delle mie giornate. Allenamento, sonno, recupero e parametri fisiologici ci sono tutti, ma volevo riunirli in un quadro unico e fare domande che partissero dal mio contesto.
L’allenamento è anche un modo per distendermi e rilassarmi. Voglio che sia funzionale e adatto alla mia situazione, lasciando spazio al piacere della corsa e della bici. Trovare questo equilibrio è parte di ciò che vorrei esplorare con l’assistente.
A ottobre 2026 il progetto funziona e ogni tanto lo utilizzo, ma è ancora sperimentale. L’interfaccia principale è Telegram: una chat con un assistente costruito intorno ai miei dati Garmin. Sto ancora cercando la forma di conversazione che lo renda più utile nella vita quotidiana.
L’idea per il futuro è quasi un Jarvis per l’allenamento: un assistente capace di collegare i miei dati personali a libri e fonti tecniche sulla corsa, sul ciclismo e sullo sport. Vorrei che questo insieme permettesse un approccio più scientifico, legato alla mia situazione. Integrare queste fonti è una direzione che voglio sviluppare.
La difficoltà maggiore è trovare l’interazione giusta: facile, intuitiva e abbastanza naturale da inserirsi nell’allenamento. Vorrei che le informazioni si aggiornassero automaticamente e che la conversazione fosse utile senza diventare un’altra attività da gestire. Mettere a punto questa esperienza conta per me più che aggiungere funzioni; potrebbe rendere il progetto utile anche ad altre persone.
Il self-hosting fa parte dell’idea: voglio gestire l’archiviazione e capire come vengono elaborati i miei dati personali. Il progetto è ancora in evoluzione: continuo a sperimentare, a imparare dall’uso e a cercare una quadra tra dati, domande e risposte che siano davvero utili nella vita quotidiana.
Dietro ogni attività registrata c’è un’uscita come questa. Mi interessano lo sforzo, il divertimento e la voglia di continuare a migliorare. I dati mi incuriosiscono perché mi permettono di tornare su quell’esperienza, confrontarla con altre giornate e chiedermi come si collegano allenamento e recupero.
Anche la corsa fa parte della stessa curiosità ed è un modo per rilassarmi. Voglio capire come lo sforzo si inserisce nel resto della mia vita, insieme a sonno, recupero e sensazioni personali. L’assistente dovrebbe adattarsi a questo ritmo e aiutarmi a vivere l’allenamento con piacere, rendendolo anche funzionale.
Dall’idea al progetto
FoxRun trasformava le mie attività Strava in una dashboard intelligente. Quando le condizioni di accesso alle API sono cambiate, ho fermato il progetto e cercato un modo per continuare a lavorare autonomamente sui miei dati.
Come mi sento oggi, e cosa nelle ultime giornate potrebbe spiegarlo? Il punto di partenza era collegare allenamento, sonno e recupero, invece di guardare ogni misura da sola.
python-garminconnect mi permette di accedere al contesto più ricco registrato da Garmin Connect. Il progetto lo organizza e usa il retrieval per portare nella conversazione le informazioni pertinenti.
Telegram è il punto d’ingresso. Posso chiedere al bot di allenamento, alimentazione, riposo o sonno, con l’obiettivo di ottenere suggerimenti legati alla mia situazione.
Una base self-hosted mi permette di scegliere come il progetto archivia ed elabora i dati. Cresce insieme al mio homelab e alla mia comprensione di ciò che mi è davvero utile.
Per chi vuole provare
Gli strumenti citati nel racconto, con documentazione, guide e codice da cui partire per costruire qualcosa di tuo.
Se hai una domanda su questo progetto o vuoi confrontarti su un’idea, scrivimi. Mi fa piacere condividere quello che ho imparato.
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