Анкетирование и логика подбора тренировок

1. Общая схема

В боте используются три типа анкетирования:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

  /start (новый)          «Мои тренировки»           «Завершить тренировку»
       │                         │                            │
       ▼                         ▼                            ▼
  ┌─────────────┐         ┌─────────────┐             ┌─────────────┐
  │ Предваритель-│         │ Pre-workout │             │ Post-workout│
  │ ная анкета   │         │ опрос       │             │ опрос       │
  │ (имя, пол,   │         │ (самочувст- │   Тренировка │ (нагрузка,  │
  │ возраст,     │         │ вие, энергия│ ◄──────────►│ до/после)   │
  │ цели,        │         │ тело,       │             │             │
  │ здоровье)    │         │ пожелания,  │             │             │
  └──────┬───────┘         │ длительность│             └──────┬──────┘
         │                 └──────┬──────┘                    │
         ▼                        ▼                           ▼
  user_surveys +            pre_workout_                 check_ins
  users (level,             checkins                         │
  restrictions,                                            (load_rating,
  goals)                                                    wellbeing_before,
         │                        │                         wellbeing_after)
         └────────────────────────┼─────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
                    RecommendationService + AIService
                    → блок → видео (с учётом противопоказаний)

2. Предварительная анкета (онбординг)

Точка входа: /start → кнопка «Заполнить анкету» (start_questionnaire).

Файлы: handlers/start.py, состояния PreliminarySurveyStates, services/survey_service.py — save_preliminary_survey(), update_user_from_survey().

2.1. Последовательность шагов

После завершения вызываются:

• survey_service.save_preliminary_survey(...) — запись в user_surveys;
• survey_service.update_user_from_survey(user, survey) — перенос в users: gender, age, country, equipment, restrictions (из health_limitations), goals (из difficulties + experience_level);
• активация пробного периода (7 дней).

2.2. Связь с подбором тренировок

• Уровень (user.level): по умолчанию 1; может меняться в настройках или по результатам пост-опроса (корректировка уровня).
• Ограничения (user.restrictions): используются в RecommendationService.check_contraindications() — при несовместимости с блоком выполняется fallback на блок 2 (мобильность).
• Цели (user.goals): передаются в ChatGPT при выборе конкретного видео из блока (ai_service.recommend_video_from_block()).

3. Опрос перед тренировкой (pre-workout)

Точка входа: «Мои тренировки» (my_trainings) или «Мои тренировки» из меню → start_pre_workout / _send_pre_greeting. После приветствия пользователь нажимает «Продолжить» → pre_block1_continue.

Файлы: handlers/main_menu.py (состояния PreWorkoutStates), services/survey_service.py — save_pre_workout_checkin().

Есть два сценария опроса перед тренировкой (оба ведут к подбору видео):

• Основной (используется сейчас): блоки 1 → 2 → 3 → 4 → 4.5 → 5 → 5.5 → 6.
• Сокращённый (legacy): «Готов к тренировке» → 4 коротких вопроса (настроение, энергия, сон, ограничения) → подбор.

3.1. Основной опрос (блоки 1–6)

При завершении вызывается survey_service.save_pre_workout_checkin(...) с полями: wellbeing, energy_level, mood, body_sensations, workout_duration, workout_type, wishes, wellbeing_rating.

3.2. Коэффициент интенсивности (intensity_coefficient)

Считается один раз перед вызовом рекомендации:

intensity_coefficient = (wellbeing_coef + energy_coef + body_coef) / 3

• wellbeing_coef — из блока 2 (1.5 / 1.0 / 0.7 / 0.5).
• energy_coef — из блока 3 (1.5 / 1.0 / 0.7 / 0.5).
• body_coef — из блока 4 (1.5 / 1.0 / 0.7 / 0.5).

Используется в RecommendationService.suggest_block_by_state():

• < 0.8 — восстановительные блоки (1, 2);
• 0.8–1.2 — стандартные (3, 4, 6);
• ≥ 1.2 — интенсивные (5, 7, 8) с учётом уровня.

3.3. Преобразование в формат RecommendationService

3.4. Legacy-опрос (4 шага)

Если пользователь попадает в сценарий с кнопкой «Готов(а) к тренировке» (pre_ready_yes), запускается короткий опрос:

• pre_q1: настроение → pre_mood.
• pre_q2: уровень энергии → pre_energy.
• pre_q3: сон → pre_sleep.
• pre_q4: ограничения → pre_limits.

Далее вызывается тот же get_recommended_video(mood, energy, sleep, limits, ...).

4. Опрос после тренировки (post-workout)

Точка входа: нажатие «Завершить тренировку» (finish_training_<video_id>).

Файлы: handlers/main_menu.py (состояния CheckInStates), services/user_service.py — create_check_in().

4.1. Последовательность

После шага 3 (или 4) создаётся запись в check_ins: load_rating, wellbeing_before, wellbeing_after, mood="completed" и заметка о видео. Показывается случайное поддерживающее сообщение и кнопки «Хочу ещё одну тренировку» и «Главное меню».

Самочувствие до тренировки для пост-опроса: берётся из последнего pre-workout чек-ина (survey_service.get_user_last_checkin(user.id).wellbeing_rating) и подставляется в вопрос 2; при сохранении в CheckIn пишется переданный пользователем ответ (wellbeing_before).

5. Логика подбора тренировок

Цепочка: правила по состоянию → выбор блока → проверка противопоказаний → фильтр по уровню → выбор видео внутри блока (ChatGPT или случайный fallback).

5.1. Выбор блока (suggest_block_by_state)

Вход: mood, energy, sleep, limits, user_level (1–7), intensity_coefficient.

Порядок правил:

1. Ограничения или плохой сон: limits in («Лёгкое недомогание», «Плохо себя чувствую») или sleep == «Очень плохо» → блок 2 (мобильность).
2. Низкий коэффициент интенсивности (< 0.8): Восстановление: уровень ≤ 2 → блок 1, иначе блок 2.
3. Высокий коэффициент (≥ 1.2): user_level ≥ 5 → блок 5 (Табата); user_level ≥ 3 → блок 7 (функциональные); иначе блок 3 (пилатес).
4. Средний коэффициент (0.8–1.2): Низкая энергия или «устав» в mood → блок 1 (если level ≤ 2) иначе блок 2. Высокая энергия и отличное настроение → блок 5 (если level ≥ 4) иначе блок 3. Средняя энергия → блок 3. По умолчанию → блок 2.

Смысл блоков:

• Блок 1: короткие узконаправленные (МФР, нейро-фитнес), восстановление.
• Блок 2: мобильность, растяжка, дыхание.
• Блок 3: пилатес. Блок 4: пресс. Блок 5: Табата (интервальные). Блок 6: с резиной. Блок 7: функциональные. Блок 8: интенсивные.

5.2. Противопоказания и fallback блока

get_recommended_block_with_fallback() сначала получает блок из suggest_block_by_state(), затем вызывает check_contraindications(block_number, user_restrictions_text, db). Проверяются ключевые слова: грыжи, операции, беременность, диастаз. Если блок противопоказан → возвращается блок 2 как безопасный.

5.3. Выбор конкретного видео (get_recommended_video)

1. Рекомендованный блок (с учётом противопоказаний): get_recommended_block_with_fallback(...).
2. Список видео блока: video_service.get_videos_by_block(recommended_block).
3. Если видео нет — пробуют блок 2; если и там пусто — возвращают None.
4. Фильтр по уровню: оставляют видео с abs(v.level - user_level) <= 1. Если таких нет — берут все видео блока.
5. Выбор одного видео: если передан ai_service — вызывается ai_service.recommend_video_from_block(...); ответ GPT — JSON { "video_id", "video_title" }; при ошибке — случайный выбор из filtered_videos.

5.4. Роль ChatGPT

В промпт передаются: описание блока, данные анкеты (настроение, энергия, сон, ограничения), уровень пользователя, цели, противопоказания, список доступных видео. Задача модели: выбрать одну тренировку с учётом состояния, уровня, целей и безопасности. Ответ парсится; проверяется, что video_id входит в переданный список.

5.5. Fallback при отсутствии рекомендации

Если get_recommended_video() вернул None, вызывается video_service.get_next_video_no_repeat(user_id, user_level) — случайное видео по уровню (или уровень 1).

5.6. Программа тренировок (selected_program)

Если у пользователя задана программа (user.selected_program), в legacy-ветке pre-workout сначала вызывается video_service.get_next_program_video(...). Если видео по программе найдено — оно и отдаётся; иначе используется интеллектуальная рекомендация через get_recommended_video(). В основном сценарии (блоки 1–6) программа не используется — всегда подбор по состоянию.

6. Схемы потоков данных

6.1. Pre-workout → рекомендация (основной сценарий)

[Блок 2] Самочувствие     → pre_wellbeing, wellbeing_coefficient (1.5/1.0/0.7/0.5)
[Блок 3] Энергия/настроение → pre_energy_level, pre_mood, energy_coefficient
[Блок 4] Тело/ощущения    → pre_body_sensations, body_coefficient
[Блок 4.5] Пожелания      → pre_wishes
[Блок 5] Длительность    → pre_workout_duration, pre_workout_type
[Блок 5.5] Оценка 1–5    → pre_wellbeing_rating

                    │
                    ▼
    intensity_coefficient = (wellbeing + energy + body) / 3
                    │
                    ▼
    mood = map(pre_wellbeing)   energy = map(pre_energy_level)
    sleep = "Нормально"         limits = from pre_body_sensations
    user_goals += pre_wishes
                    │
                    ▼
    RecommendationService.get_recommended_block_with_fallback(...)
                    │
                    ▼
    VideoService.get_videos_by_block(block) → фильтр по level ± 1
                    │
                    ▼
    AIService.recommend_video_from_block(...)  или random
                    │
                    ▼
    Одно видео → WebApp / кнопка «Завершить тренировку»

6.2. Сохранение и использование чек-инов

Pre-workout завершён          Post-workout завершён
        │                              │
        ▼                              ▼
save_pre_workout_checkin()     create_check_in(
  → pre_workout_checkins         load_rating,
  (wellbeing, energy_level,     wellbeing_before,
   mood, body_sensations,        wellbeing_after)
   workout_duration,             → check_ins
   workout_type, wishes,
   wellbeing_rating)

wellbeing_before в пост-опросе может подставляться из последнего PreWorkoutCheckin.wellbeing_rating (для отображения вопроса), но в CheckIn сохраняется ответ пользователя после тренировки.

7. Таблицы БД

user_surveys (предварительная анкета)

pre_workout_checkins (опрос перед тренировкой)

check_ins (опрос после тренировки)

users (поля, влияющие на рекомендации)

• level (1–7) — фильтр видео и выбор блока.
• goals (JSON) — передаются в ChatGPT при выборе видео.
• restrictions (JSON) — проверка противопоказаний блоков; при совпадении — переход на блок 2.
• selected_program — при использовании программы: следующее видео по программе (в legacy pre-workout).

Иллюстрация: от ответов к блоку

Ответы пользователя                    Коэффициент              Блок
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
«Полна энергии» + «На пике» +           (1.5+1.5+1.5)/3 = 1.5    5 или 7
«Всё в порядке»                         ≥1.2, level учтён         (Табата/функционал)

«Нормально» + «Средний» +               (1.0+1.0+1.0)/3 = 1.0     3
«Всё в порядке»                         0.8–1.2, средняя энергия  (Пилатес)

«Устала» + «Нужна зарядка» +            (0.7+0.7+1.0)/3 ≈ 0.8     2 или 1
«Лёгкая боль в мышцах»                  граница 0.8               (Мобильность)

«Плохо себя чувствую» + любое           limits = «Плохо…»        2
                                         → всегда блок 2         (Безопасный)