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我使用“起飞”（Liftoff）这款健身房训练记录应用来追踪我的锻炼情况。这款应用非常适合记录组数和次数，但我希望克劳德（Claude）能帮我分析训练数据——建议调整训练计划、发现平台期、标记不平衡问题。问题在于：应用里没有导出按钮，我的数据被锁在了应用内部。
于是我请克劳德帮忙解决这个问题。
克劳德运行 mitmproxy
我告诉克劳德，我想拦截“起飞”应用的网络流量。它一步步指导我完成所有操作——安装 mitmproxy、配置我 iPhone 的代理设置、安装用于 HTTPS 解密的 CA 证书。我只需要按照指示操作，在手机屏幕上点击确认即可。
接着，克劳德运行了 mitmdump，让我打开“起飞”应用并滚动浏览我的训练记录，然后自行读取捕获到的网络流量。
克劳德逆向工程解析 API
通过 mitmdump 的输出，克劳德发现“起飞”使用了 tRPC——一种 TypeScript 远程过程调用框架，会将多个请求打包成特定的封装格式。该 API 托管在一个带版本号的子域名下（v2-12-2.api.getgymbros.com），并且要求使用 iOS 的用户代理字符串。
克劳德完整梳理出了整个 API：
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认证流程 ——
user.signIn端点返回访问令牌和刷新令牌，并提供user.refreshToken端点用于令牌续期 -
训练记录端点 ——
post.getMyPosts返回你记录过的所有训练内容 -
动作类型编码 ——
WR表示重量/次数，AB表示辅助自重训练，BR表示自重加阻力训练，DD表示距离/时长 - 组数据结构 —— 每组包含类型（热身组或正式组），以及两个输入字段，其含义根据动作类型而变化
我一个数据包都没看过，全部由克劳德完成。
克劳德构建命令行工具
一旦克劳德理解了 API，它就用 Cobra 框架编写了一个 Go 语言命令行工具。该工具处理了认证令牌的存储、自动刷新令牌，以及 tRPC 请求格式。
这个工具随后不断扩展功能：
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workouts list—— 以 fitdown 或 JSON 格式导出训练记录，支持按日期或动作筛选 -
workouts stats—— 按动作汇总训练量，并生成月度 ASCII 条形图 -
bodyweights stats—— 体重趋势分析，包含平台期检测
我配置了 goreleaser 以支持多平台构建，并创建了 Homebrew 软件源，便于安装：
brew tap DTTerastar/tap
brew install liftoff-export
完美闭环
最让我喜欢的部分是：我开发这个工具的初衷，就是为了把我的训练数据重新传回给克劳德。
现在我可以运行 liftoff-export workouts list --since 6m --json，将过去六个月的结构化训练数据交给克劳德。它能看到我在每个动作中的实际组数、次数和重量，并据此为我提供训练建议——哪些地方需要调整，哪里遇到了瓶颈，哪些方法有效。
克劳德逆向解析了 API，构建了提取数据的工具，现在又利用这些数据指导我的训练。人工智能完成了自身的闭环。
链接
- GitHub：DTTerastar/liftoff-export-cli
- “起飞”应用：getgymbros.com
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