Ciclométricas Desktop 3.0 (nueva versión, con Consejero IA en local)

¿Conectarlas? No. Solo se escribe. Sus apps son propietarias y solo trabajan con sus dispositivos.

 

Los únicos menús contextuales implementados son: 1. para los gráficos (se abre en todos los gráficos, con opciones para exportar, ejes y otras); 2. En la introducción por parte del usuario de campos de datos en módulos como "Salud" y "Configuración" (se abre mostrando algunas acciones, mostrando atajos de teclado).
Ambos se visualizan bien en mis 4 ordenadores (fondo oscuro con letra en blanco). Solo cabe la posibilidad de que te refieras a esta última, porque no hay menús contextuales en ningún otro lugar. El problema puede ser, si se produce, respecto al tema de escritorio que usas. ¿Usas fondo claro + texto oscuro o fondo oscuro + texto oscuro? Tal vez lo que te ocurra sea esto último, deduzco. Si es así, se arregla con unas líneas de código. Indícame qué tema de escritorio usas, por favor.

 

Localizado el problema. Solo ocurre con el tema claro. El menú contextual "hereda" de él el color del tema y por eso no se distingue y no se puede leer.
Se trata de forzra, pues, que todos los menús contextuales (tanto los de los inputs como los de los gráficos) usen la paleta oscura del programa con texto blanco legible. Como digo, serán unas líneas que implementaré próximamente. Para que sepas: en ese menú contextual solo salen opciones de teclado típicas (Ctrl+Z, Ctrl+X, etc.), no sale nada más. Si lo quieres ver ahora, puedes elegir el modo oscuro en Windows y lo verás. Como digo, lo implementaré, junto a más cosas. Tiempo al tiempo.

 

Genial, era eso a lo que me refería, pero como no controlo del tema era solo por aportarte información de mi experiencia.
Un saludo

 

Corregido lo del menú contextual en modo claro. Obviamente, habrá que esperar a que saque otra versión con más cambios (que los tengo en mente) para compilar, empaquetar y distribuir.

 

Magnífico, cualquier otra cosa que vea y crea que puede servirte de ayuda, te diré.
Un saludo!

 

Avanzando en nuevas implementaciones del programa. Hacia finales de mes sacaré una nueva versión de Ciclométricas Desktop. Pondré aquí los cambios incorporados.

 

Hola
¿en un futuro desarrollarás app para movil?.
Hace años que ya no uso pc’s

 

No tanto para móvil, sino versión web. Ya existe. De hecho, empezó por ahí, pero lo utilizo privadamente, en un servidor personal. No tengo infraestructura para que el servidor crezca y crear servicio. No va por ahí. Las mejoras que implemento en la versión web, algunas, las paso a la versión desktop y quien quiera, que use el desktop.

 

Algún anticipo de lo que traerá la próxima versión: posibilidad de editar picos aberrantes de potencia en archivos .fit/.tcx.

 

Hola, podrias explicar como enlazar con strava. Me sale esta pantalla y no se que tengo que hacer

 

Ya, esto te lo leí en tu primer post, de ahí que te preguntara exactamente por app para movil, no web.

Saludos.

 

A ver, una aplicación móvil sería un cliente ligero conectado al backend web, todo el cálculo pesado se haría en el servidor, con lo cual estamos en la situación de origen (no hay posibilidad de escalar en el servidor -bueno, sí, pero no se puede asumir el gasto que tendría el mantenimiento, etc.).

 

Debes ir, en tu cuenta a: https://www.strava.com/settings/api y seguir los pasos indicados (copiar/pegar ID client y client secret).
Parece que lo de Strava se va a acabar, pues sale un aviso de que va a ser sólo para suscriptores. Ya veremos.

 

Dentro de unas 3 semanas saldrá la versión 3.0.0 de Ciclométricas, con importantes y novedosas implementaciones (edición de picos de potencia en archivos .fit/.tcx, mejoras en gráficos, Consejero IA en local y algunas cosas más).

 

Se acerca el lanzamiento de la nueva versión de Ciclométricas, cosa que, en principio, pienso hacerlo antes de que finalice junio.
Para esta nueva versión, anuncio las siguientes novedades (además de lo que ya hacía):
Nuevo en v3.0.0:

Consejero IA con RAG

Ciclométricas integra un consejero de inteligencia artificial local que analiza tu entrenamiento y responde preguntas en lenguaje natural. Todo se ejecuta en tu ordenador mediante Ollama, sin enviar datos a la nube.

Motor de contexto inteligente: el sistema clasifica automáticamente la pregunta del usuario (perfil, fitness, actividades, zonas, CP, salud, MMP, monotonía, rendimiento…) y selecciona solo los datos relevantes para incluir en el contexto del modelo. Esto permite respuestas precisas sin sobrecargar el LLM con información innecesaria.

RAG semántico con embeddings: un almacén de embeddings vectoriales (nomic-embed-text) indexa automáticamente cada actividad y perfil. Cuando el usuario hace una pregunta, el sistema busca los documentos más similares semánticamente y los incluye en el contexto. Esto permite preguntas como "¿Cuál fue mi mejor subida del mes pasado?" o "¿Cómo ha evolucionado mi fitness?".

Funciones de consulta estructurada: el Consejero tiene acceso a funciones de consulta que puede ejecutar automáticamente: • Buscar actividades por fecha, tipo o nombre • Consultar MMP para duraciones específicas • Resumen de período (TSS, horas, distancia…) • Fitness en fecha concreta (CTL/ATL/TSB)

Editor de picos de potencia

Vista híbrida para detección y corrección de picos aberrantes de potencia en archivos .FIT y .TCX. Flujo guiado: • 1. Abrir archivo .FIT o .TCX. • 2. Auto-detectar picos con 4 algoritmos combinados: umbral absoluto, umbral relativo (W/kg), tasa de cambio (ΔP/Δt) y Z-score en ventana deslizante. • 3. Revisar cada spike con contexto multi-canal (potencia, FC, cadencia, velocidad). • 4. Aceptar o rechazar cada corrección individualmente. • 5. Exportar archivo corregido (.FIT o .TCX) sin perder los datos originales. Tres métodos de corrección disponibles: interpolación lineal entre vecinos válidos, recorte al umbral máximo y reemplazo por media local.

Sesiones manuales

Diálogo para registrar actividades no ciclistas que contribuyen a la carga de entrenamiento: • Tipos: fuerza, caminata y otro. • Presets de intensidad percibida por tipo: mantenimiento, hipertrofia, fuerza máxima; paseo, caminata rápida, marcha intensa. • TSS calculado con la fórmula: TSS = horas × IF² × 100. • Campos: fecha, hora, duración, tipo, intensidad, notas. • Se integran automáticamente en CTL/ATL/TSB, monotonía, preparación para competir y calendario.

Objetivos de entrenamiento

Sistema de planificación de metas de entrenamiento: • Tipos de objetivo: subir CTL (fitness), subir FTP, preparar un evento. • Cálculo de plan: basado en carga actual con rampa segura (3-7 pts CTL/semana, Coggan). • Proyección: estimación de TSS semanal necesario y fecha estimada de consecución.

Copia de seguridad

Pestaña dedicada en Configuración para la gestión de copias de seguridad: • Crear copia de seguridad completa de la base de datos SQLite del atleta. • Restaurar desde archivo .db con confirmación para evitar pérdida de datos. • Ruta configurable para la exportación.

Lectura en voz alta (TTS)

Servicio de Text-to-Speech integrado con QTextToSpeech (PySide6): • Disponible en el consejero IA y en el detalle de actividad. • Preprocesamiento inteligente de Markdown para lectura fluida. • Selección automática de idioma según la configuración (español/inglés). • Controles: reproducir, pausar, reanudar y detener. • Compatible con Windows (SAPI5/WinRT) y Linux.

Versión en inglés de Ciclométricas

En esta versión también se presenta el programa en la lengua de Shakespeare, tanto en la instalación de usuario como en los menús y resultados.

 

Bueno, ya he hecho los deberes y presento la v3.0.0 de Ciclométricas Desktop.


Indico los cambios y novedades que he incluido en la nueva versión, que enriquece bastante la anterior.
Se puede encontrar en:

Información del proyecto en: https://github.com/juancar1lo/ciclometricas_desktop

Descarga de la versión Ciclometricas v3.0.0 para Windows: https://github.com/juancar1lo/ciclometricas_desktop/releases/tag/v3.0.0
y también en:
https://sourceforge.net/projects/ciclometricas-desktop/

Las guías de uso y todas las características se pueden descargar también en esos mismos enlaces.

Novedades en esta versión 3.0.0:
Para ver los cambios completos, mirar el Changelog 3.0.0.txt

Resumen de las novedades, como he anticipado más arriba:

Consejero IA en local,
que actúa a nivel global de la aplicación como de un entrenamiento específico, es decir, si queremos, podemos interactuar con un modelo LLM instalado en nuestro ordenador y pasarle toda la información que queramos sobre nuestros entrenamientos y/workouts. Explico cómo se instala esto más abajo.

Editor de picos aberrantes de potencia

Sesiones manuales

Copia de seguridad

Lectura en voz alta (TTS)
si se desea, de los análisis del Consejero IA.

Versión en inglés de Ciclométricas


El programa puede funcionar sin IA o con IA. El funcionamiento con IA se lleva a cabo mediante la integración con Ollama.
¿Qué es Ollama? Ollama es un cliente de modelos LLM que permite usar IA de manera local en el ordenador del usuario. Todos sus datos quedan a salvo y no son compartidos con ninguna nube. El usuario selecciona el LLM más apropiado para su ordenador y ejecuta el modelo sin conexión a Internet, salvo para la descarga del mismo. Cualquier LLM descargado el usuario lo puede utilizar para lo que desee de manera absolutamente privada.

· 1. Descargar Ollama desde https://ollama.com/download.

· 2. Instalar y ejecutar el instalador.

· 3. Descargar algún/os modelo/s (desde CMD/PowerShell/terminal: ollama pull [nombre y versión de cualquiera de los LLM disponibles: Deepseek, Llama, Qwen… y según las características del ordenador del usuario].
Para entrar en CMD, si no sabes cómo, puedes usar alguna de estas maneras:
Win + R → escribir cmd → Enter

Inicio → escribir cmd → Enter

Clic derecho en el botón de Inicio (o Win + X) y seleccionar Terminal


> Instalar un llm: ollama pull <nombre_del_modelo>,

ej: ollama pull nomic-embed-text:latest

ej: ollama pull qwen2.5:3b


> Mostrar info de un llm: ollama show <nombre del modelo>

ej: ollama show qwen2.5:3b


> Sacar en lista los llm instalados: ollama list

> Desinstalar un llm: ollama rm <nombre_del_modelo>
ej: ollama rm gemma3:4b

Algunos LLM buenos de Ollama: por ejemplo, las "familias" qween3.5; deepseek-r1; phi3.5; gemma4 en sus diferentes versiones, según lo que dé de sí tu ordenador (2b, 3b...8b, 9b...hasta donde pueda tu PC).

Nota: el rendimiento del o de los modelos instalados con Ollama va a depender de la potencia de RAM y/o GPU del ordenador del usuario. Si vas a usar el Consejero IA, como mínimo debes tener 8GB de RAM y esos modelos serán los más pequeños (de 2b a 3b). Si dispones de 32 o más GB de RAM, ya te puedes ir a modelos de 8b, 9b y más de parámetros, que se ejecutarán de manera muy fluida.

· 4. Descargar embeddings: ollama pull nomic-embed-text Esto es absolutamente necesario para que funcione el Consejero IA.

Digamos que la cantidad de parámetros que va a tener el LLM que trabaja viene a ser como las conexiones neuronales de un cerebro y tus actividades los datos que se le van a pasar a ese cerebro. Cuanto mejor sean las conexiones, mejor responderá.


El Consejero IA es completamente opcional, el resto de la aplicación funciona sin Ollama.

En las imágenes muestro algunas de las novedades de esta versión:
un ejemplo de la lista de LLMs instalados en un ordenador;
los lugares de los módulos a los que hay que ir para activar la conexión con el LLM local y que funcione el Consejero IA;
el editor de datos aberrantes de potencia, para modificar la actividad y que no estropee resultados.

Para aclarar cualquier duda sobre cualquier aspecto, o bien os tragáis el manual o bien os respondo por aquí. ‍♂️