garmin-stats-ai
Plataforma de analítica de salud auto-hospedada y privada que conecta con Garmin Connect para almacenar datos en SQLite local. Utiliza IA (Claude) para ofrecer insights sobre sueño, recuperación y carga de entrenamiento a través de un dashboard web y chat.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 11:38 · upstream 24 sept 2026, 11:29 · release sin release detectada
Qué es garmin-stats-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Garmin Stats AI es una plataforma de analítica de salud auto-hospedada diseñada con la privacidad como prioridad. El sistema consta de dos componentes principales: un motor de ingestión (garmin-grafana) que extrae métricas detalladas desde Garmin Connect y las almacena en una base de datos SQLite local, y una capa de análisis (garmin-insights) que proporciona una interfaz web con dashboard, chat y herramientas de visualización. La arquitectura soporta un modo multi-usuario donde múltiples cuentas pueden compartir el mismo servidor web pero mantienen bases de datos y agentes de IA independientes.
- Monitorización diaria de recuperación fisiológica y calidad del sueño mediante alertas de desviación respecto a la línea base personal.
- Análisis profundo de patrones de estrés, carga de entrenamiento y fatiga acumulada con visualizaciones de mapas de calor intradía.
- Seguimiento del ciclo menstrual como factor contextual en métricas fisiológicas (RHR, HRV) para usuarios femeninos.
- Generación de reportes de actividad formateados en Markdown para compartir con entrenadores o analizar en otras herramientas de IA.
- Despliegue multi-usuario en un servidor único (ej. Raspberry Pi) para gestionar el historial de salud de varias personas.
- Uso como fuente de datos local para agentes MCP, permitiendo a Cursor u otras IDEs consultar métricas de salud directamente.
- Privacidad total: Los datos se procesan y almacenan localmente en SQLite; no se envían a la nube de Garmin para el análisis.
- IA Explicable: Todos los insights incluyen niveles de evidencia científica (Tier A/B/C) con citas bibliográficas verificables en los tooltips.
- Modo Multi-usuario: Un solo servidor web puede servir dashboards personalizados para múltiples cuentas mediante un selector en el encabezado.
- Flexibilidad de IA: Permite usar la API de Anthropic o copiar texto al portapapeles para analizarlo gratis en otras plataformas sin coste de tokens.
- Automatización robusta: Scripts incluidos para reinicio automático y sincronización periódica mediante cron, ideal para despliegues headless.
- Visualización avanzada: Incluye mapas GPS, matrices de correlación y gráficos de comportamiento con ajuste de escala por métrica.
- No es diagnóstico médico: El sistema detecta desviaciones estadísticas pero no diagnostica condiciones clínicas como apnea del sueño o enfermedades.
- Sin autenticación integrada: La aplicación no tiene panel de login; la seguridad depende enteramente de la gestión manual de permisos y red.
- Dependencia de API externa: El análisis inteligente requiere una clave de API de Anthropic, aunque se puede evitar el coste usando la función 'Copy'.
- Configuración manual compleja: Requiere creación de archivos .env con rutas absolutas y gestión manual de tokens para cada usuario.
- Sin contenedores nativos: No incluye Dockerfile ni Compose, por lo que el despliegue requiere instalación directa de Python y dependencias.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Python 3.11+ e instalar paquetes en modo editable (pip install -e). Crear archivo .env con credenciales Garmin y API key Anthropic. Para multi-usuario, configurar usuarios individuales en carpetas 'users/' y usar scripts de arranque. No exponer al público sin SSL/firewall. Añadir crontab para reinicio automático.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.