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无论是Deepseek还是Kimi、豆包等AI应用，可以输入以下提示模板，定制跑步计划：“我今年多少岁、性别、体重、身高、体脂率、最大心率、乳酸阈值、跑龄、六个月月平均跑量、最近一次比赛成绩及平均心率请制订一份多少周的半马或全马备赛计划，详细到每一周”，生产一份包含全马目标建议在内的xx周结构化计划。

在以上三个AI应用中，晓明哥对Kimi生成的计划评价最高，具体三个AI应用指定的计划就不一一展示了。

如果你对此感到欣喜与好奇，可以用晓明哥在开头的提示模板，利用这些AI应用为自己制订一份备赛计划，结果很可能会惊艳到你！

那么既然AI可以生成一份个性化跑步计划，那么你还有必要找一位跑步教练吗？

1、缺乏个性化思维：用 “模板计划” 应付所有人；

2、只讲 “跑量至上”，忽视技术细节与恢复；

3、缺乏科学知识，全凭 “经验主义” 决策；

4、沟通缺位：“只管布置任务” 的甩手掌柜；

5、过度强调 “苦行僧式训练”，忽视心理建设；

6、缺乏全局观：只盯着一场比赛，不管长期健康；

7、情绪化管理：把个人喜好凌驾于科学之上。

现实中，这样的教练还不少，在AI应用被广泛应用之前，教练或许还有制定计划模板的价值。那么AI时代，如果教练不“进化”，将被淘汰。

优秀教练的价值在于动态调整计划、技术指导、心理支持、长期规划等方面的作用。

AI的局限：即使输入个人数据，AI计划仍是基于群体规律的“标准化模板”，无法完全捕捉个体差异（如肌肉力量不平衡、既往伤病隐患、工作/家庭压力对恢复的影响等）。

教练的优势：

通过面对面沟通、动作观察、训练反馈，制定动态微调的专属计划。

例如：

发现你跑步时“拖着腿跑”问题，在进行评估后，再根据主要原因针对性加入臀肌力量、高抬腿、单腿臀桥、弓步快速提膝等强化训练，改善抬腿无力、步幅受限、后蹬不充分这些导致“拖着腿跑”的问题；

根据你连续加班后的疲劳感，临时调整周跑量，避免过度训练；

结合你的比赛目标（如 “破 4” vs “安全完赛”），精准分配有氧/强度训练比例。

AI的局限：文字或视频指导难以实时纠正你的跑步姿势、步频、呼吸节奏等细节。

教练的优势：

现场观察并纠正动作，提升跑步效率，减少伤病；

指导你在长距离训练中 “如何分配体力”“何时补给”“遇到撞墙期如何调整策略”，这些经验无法通过标准化计划完全传递。

AI的局限：无法感知你的畏难情绪、赛前焦虑，或在疲劳期给予即时鼓励。

教练的优势：

成为你的“责任伙伴”，通过定期沟通监督训练执行，避免拖延；

在你因状态波动想放弃时，用经验案例疏导情绪；

赛前模拟心理训练（如想象比赛场景、制定应急方案），提升抗压能力。

AI局限：当你遇到感冒、肌肉酸痛、工作冲突等突发状况时，AI 无法基于经验判断 “是否需要停训”“如何减量恢复”。

教练的优势：

评估疲劳指数（如通过晨脉、主观疲劳感），决定是否调整训练强度；

设计 “伤病过渡期计划”（如因膝盖痛改为交叉训练 +力量训练，维持有氧基础）；

根据天气、赛事延期等外部变量，灵活调整周期安排。

长期规划：不止于一场比赛

AI的局限：单次备赛计划通常聚焦短期目标，难以整合跑者的长期能力发展（如从半马到全马的进阶、不同年龄段的训练侧重）。

教练的优势：

制定年度周期计划，平衡“赛季高峰” 与 “恢复期”，避免过度消耗；

针对年龄增长（如 40岁后肌肉流失加速），设计“防伤抗衰” 训练体系，延长跑步生涯；

帮助你发现潜力短板（如核心力量不足），通过跨周期训练逐步强化。

入门跑者/预算有限：用AI的标准化计划建立基础，掌握跑步节奏和训练逻辑，降低试错成本。

进阶跑者/追求突破：结合教练的1对1指导，解决技术瓶颈、优化训练效率，尤其是冲击个人最佳成绩（PB）时，教练的经验可能是 “破局关键”。

高风险人群（如中老年、有旧伤）：优先选择教练制定安全计划，通过动作筛查和动态监控降低伤病概率。

马拉松备赛本质是 “人与变量的对抗” 身体状态、外部环境、心理波动都是变量。AI能帮你处理 “可量化的确定因素”（如配速、跑量、心率区间），而教练则专注于 “不可量化的不确定因素”，用经验和人性洞察为你兜底。如果你的目标是 “完成比赛”，AI足够可靠；如果想 “安全高效地提升表现”，教练的投资往往能带来远超预期的回报。

最后建议：若暂时不考虑教练，可以利用AI计划+定期自我评估（如每周记录训练日志、分析心率变异性HRV），尽可能模拟教练的动态调整逻辑。但当遇到瓶颈或复杂需求时，及时寻求专业指导。

来源：慧跑