別再把健身菜單交給 AI 猜！我是如何用 240 行純函式取代大模型的數值決定權

開發者在打造 AI 健身教練 時發現，雖然大模型每次都能輸出結構正確的 JSON 格式，但常配出不合理的訓練量與動作，例如叫膝蓋受傷的新手做腿舉，或給一般健身者每週 31 組胸肌訓練。 • 解決方案是停止讓 LLM 決定任何數值，改由 240 行經過單元測試的純函式來計算訓練處方。 • 系統會根據使用者的目標、經驗、頻率與健康狀況，預先算出 RIR 目標、休息時間與每週訓練組數等硬性限制。 • 模型現在的工作僅限於在限制內挑選合適的動作，不再負責維持跨天數與肌群的數值一致性。 • 程式碼直接處理健康篩檢與疲勞度調整，例如在身體未恢復時自動將訓練量乘以 0.7，或在有醫療警示時強制進入安全模式。

「那些在你的管道中存在明確正確答案、且你能寫下來的決定，都不應該放在 Prompt 裡。」