openGym渐进超负荷体系详解线性、Greyskull、双重渐进、时间递增4大规则【免费下载链接】openGymSelf-hosted gym body-weight tracker — plan routines, log workouts (supersets, warm-ups, cardio), see which muscles are trained, fatigued or detrained, import from FitNotes/Strong/Hevy, passkey login. Your data, your server.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openGymopenGym 是一款自托管的健身房与自身体重训练追踪工具它的渐进超负荷Progressive Overload体系内置了线性、Greyskull LP、双重渐进、时间递增4 大自动加负荷规则每次开始训练前应用会根据你最近一次训练的完成情况自动算出下一个目标重量或目标时长并用一句人话解释为什么是这个数字。它的设计哲学写在代码注释里很直白训练记录只记录事实下一次目标永远由历史记录推导得出。这意味着你改一次规则、甚至修正一个录错的组数下一个目标会立刻算对不存在计数器漂移。全部逻辑集中在纯函数模块 progression.js并配有上千行的单元测试 progression.test.js。4 大渐进规则一览表 ️规则加负荷条件没完成时触发回落Deload线性渐进Linear每组都完成目标次数 → 加重一步保持原重量连续 3 次失败Greyskull LP最后一组力竭次数 ≥ 目标 → 加重达到 2 倍目标次数 → 直接加双倍步长保持原重量1 次失败即回落 10%双重渐进Double每组都到次数区间上限 → 加重次数回到区间下限同重量、次数向区间上限爬连续 3 次停滞时间递增Time每组都撑满目标时长 → 目标时间 5 秒保持原目标连续 3 次未达标4 种规则的定义与说明文案见 progression.js 第 24-46 行回落触发次数见 DELOAD_AFTER 配置。规则一线性渐进——最经典的完成就加重这是应用默认的规则也是最容易被新手理解的一种完成每组都做到或超过目标次数 → 下一次自动加上一个增量如 60 kg → 62.5 kg差一口气某组少做几次 → 下次保持原重量再给一次机会连续 3 次没完成→ 自动进入减载增量并非一刀切下肢大肌群动作腿、臀、背默认5 kg10 lb一步其他动作2.5 kg5 lb一步也可以在单个动作上自定义增量。这段动作特异性增量逻辑在 defaultIncrement 函数。 新手建议推、拉、腿等复合动作刚开始时使用线性渐进见效最快。规则二Greyskull LP——前两组热身式推进最后一组拼到底Greyskull 是强度训练圈很有名的协议openGym 的实现如下前两组或除最后一组外的组按目标次数完成最后一组做到力竭如实记录次数最后一组次数 ≥ 目标 → 加重一步次数达到目标2 倍→ 直接加双倍步长奖励超额完成一次失败就回落 10%且从回落后的新重量继续计算——这是它和线性渐进最明显的区别线性要连续 3 次失败才回落。这套1 次失败即回落的激进策略让 Greyskull 适合冲力量、对疲劳管理要求高的训练者。相关判定逻辑见 nextPrescription 中 linear greyskull 分支回落计算见 deloadTo 函数。规则三双重渐进——固定重量先爬次数区间双重渐进Double Progression适合重量涨一步太猛的中间阶段设定一个次数区间例如8–12 次每次训练在同一个重量下从区间下限往上爬8 → 9 → 10 → 11 → 12每组都摸到区间上限 12→ 重量加一步次数回到下限 8重新爬没到上限重量不动下次目标 你上次最差组 1 次。两个细节很见功力爬到上限才算进步即使某次训练刷新了当前重量的最好成绩只要没摸到区间上限也不会误触发回落——避免宽区间如 8–12永远爬不满就被迫减载回落更聪明双重渐进的减载会同时考虑降重量 降次数选出最接近原 1RM 的可行组合尽量只降次数不砍重量。这些机制对应 stallCount 停滞判定 与 双重渐进处理分支边界情况都有对应测试 progression.test.js 第 425-552 行。规则四时间递增——平板支撑、农夫行走的时间型渐进对于计时类动作平板支撑、悬垂、农夫行走等加重量没意义openGym 提供加时间每组都撑满目标时长如 45 秒→ 目标时间5 秒增量可自定义有组没撑满 → 目标不变连续 3 次没达标 → 目标时间回落到90%45 秒 → 40 秒重新积累。注意线性/Greyskull/双重渐进只适用于按次数记录的动作时间规则只适用于计时动作规则与模式的匹配关系见 POLICIES_FOR。智能减载Epley 公式让 Deload 不再是拍脑袋当触发回落时openGym 不是简单地把重量乘 0.9而是对线性渐进和双重渐进使用 Epley 公式用上次训练的目标重量和次数估算 1RM1RM 重量 × (1 次数 / 30)乘上回落系数默认0.9可在 0.5–0.95 之间调整反解出多少重量 × 多少次能最接近这个目标 1RM并且落在你实际能装的杠铃片重量上例如 60 kg × 5 次卡壳 3 次它会给出一个略轻但次数可行的组合而不是一个凑不出的重量。公式实现见 epley1RM 与 selectDeloadCandidate。此外所有渐进规则都自动处理自重动作俯卧撑这类没有负荷的动作不会减载到 2.5 kg而是先加次数设置次数上限后摸顶就加一组回落到下限次数重新爬加满 6 组则提示你加负重或换更难的变式——这是自重训练真正可行的渐进路径。如何在 App 里配置你的渐进规则渐进规则支持两层设置整组套Routine级打开 Plan → 选中某一天的训练套 → Progression 一栏选择规则默认线性渐进。该规则作用于套内所有没有单独设置的动作单个动作级动作自己的规则优先于整套的默认规则——比如卧推用双重渐进、划船用线性渐进。设置入口的代码在 RoutineEdit.jsx 第 408-410 行。还有一个实用开关Deload routine减载周套——被标记的减载套训练不计入渐进计算正常训练会从上一个计入的训练继续推导历史中仍可见。每个数字都可审计这是它最打动人的地方 传统健身 App 的智能加重量往往是黑盒而 openGym 的每一次处方都自带一句解释例如每组都做满了——下次 2.5 kg最后一组做到 10 次是目标的 2 倍直接加双倍步长 5 kg连续 3 次没完成——回落至 55 kg重新爬因为规则是纯函数推导不存计数器改规则、改错录下一次目标立刻正确而且同一条训练历史切换不同规则会得出不同但都可解释的结果。这套可审计的渐进超负荷正是 README 中 Progress 章节 强调的核心卖点。小结你的情况推荐规则新手、复合动作起步期线性渐进默认力量突破期、疲劳管理严格Greyskull LP重量涨一步太猛、需要缓冲双重渐进8–12 区间平板支撑、悬垂等计时动作时间递增配合自动 Epley 减载和自重动作的次数/组数渐进openGym 把渐进超负荷这件力量训练最核心的事变成了零手动、零计算、全程可解释的自动流程——数据在你自己的服务器上规则随时可换这正是自托管健身追踪器的价值所在。【免费下载链接】openGymSelf-hosted gym body-weight tracker — plan routines, log workouts (supersets, warm-ups, cardio), see which muscles are trained, fatigued or detrained, import from FitNotes/Strong/Hevy, passkey login. Your data, your server.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openGym创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考