Human Engine — экспериментальная платформа для загрузки, хранения и анализа тренировочных данных.
Проект исследует возможность построения собственной системы анализа тренировочной нагрузки и адаптации человека на основе данных из Strava.
Основная идея проекта — создать прозрачный и воспроизводимый pipeline обработки тренировочных данных, начиная от получения событий Strava и заканчивая расчетом тренировочных метрик и моделей адаптации.
На данный момент реализованы:
- backend сервис на FastAPI
- PostgreSQL база данных
- webhook интеграция со Strava
- ingestion pipeline для загрузки активностей
- хранение сырых данных активностей
- деплой через Docker
- публичный API через VPS reverse proxy
Поток данных:
Strava
↓
Webhook event
↓
FastAPI backend
↓
PostgreSQL
Инфраструктура деплоя:
Internet
↓
VPS (Caddy reverse proxy)
↓
Tailscale
↓
Home server
↓
FastAPI + PostgreSQL
Backend
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
Infrastructure
- Docker
- Docker Compose
- Caddy
- Tailscale
External integrations
- Strava API
- Strava Webhooks
backend/ основной backend код и документация
backend/infra/ docker compose и инфраструктура для разработки
db-init/ инициализация базы данных
compose.yaml docker compose стек для домашнего сервера
sql_*.sql черновые SQL-запросы для ingestion и аналитики
Подробная документация находится в каталоге backend:
- backend/README.md — детали backend сервиса
- backend/ARCHITECTURE.md — архитектура системы
- backend/ROADMAP.md — план развития проекта
Ближайшие направления развития:
- загрузка streams данных из Strava
- расчет тренировочных метрик (TSS, CTL, ATL)
- модель тренировочной адаптации
- API для аналитики
- мобильное приложение
Проект находится в стадии активного прототипирования.