Xây Dựng Thói Quen Sức Khỏe
PROThiết kế chuỗi thói quen cá nhân hóa cho giấc ngủ, tập luyện, dinh dưỡng và sức khỏe tâm thần. Hệ thống AI tích hợp bốn lĩnh vực wellness để thay đổi hành vi bền vững.
Ví dụ sử dụng
Giúp mình build thói quen meditation 10 phút mỗi sáng.
Prompt Skill
Skill này hoạt động tốt nhất khi được sao chép từ findskill.ai — nó bao gồm các biến và định dạng có thể không được chuyển đúng cách từ nơi khác.
Cách sử dụng Skill này
1
Sao chép skill bằng nút ở trên
2
Dán vào trợ lý AI của bạn (Claude, ChatGPT, v.v.)
3
Điền thông tin bên dưới (tùy chọn) và sao chép để thêm vào prompt
4
Gửi và bắt đầu trò chuyện với AI của bạn
Tùy chỉnh gợi ý
| Mô tả | Mặc định | Giá trị của bạn |
|---|---|---|
| Kết quả sức khỏe chính mong muốn | improve sleep quality | |
| Thói quen hàng ngày hiện có làm điểm neo | morning coffee, evening dinner, brushing teeth | |
| Phút có sẵn mỗi ngày cho thói quen mới | 15 | |
| Thiết bị theo dõi sức khỏe nếu có | Apple Watch | |
| Tình trạng sức khỏe liên quan | none | |
| Cách phản hồi ưa thích | visual |
Nguồn nghiên cứu
Skill này được xây dựng từ các nguồn uy tín sau:
- Atomic Habits: An Easy & Proven Way to Build Good Habits and Break Bad Ones James Clear's foundational framework on identity-based habits, habit stacking, and the 3 Rs of habit change
- Tiny Habits: The Small Changes That Change Everything (BJ Fogg) Fogg Behavior Model (B = M + A + T) showing how motivation + ability + trigger enable behavior
- Digital Behavior Change Intervention Designs for Habit Formation: Systematic Review (JMIR, 2024) Meta-analysis of 41 DBCIs showing most effective techniques: self-monitoring, goal setting, prompts/cues
- The Neuroscience of Habit Formation (ScienceExcel, 2024) Explores basal ganglia circuits, neuroplasticity, and how meditation, sleep, sunlight, and exercise shape neural landscape
- Context Stability in Habit Building Increases Automaticity and Goal Attainment (PLoS ONE, 2022) Demonstrates context (time, location, preceding action) has ongoing effect on habit execution
- What can machine learning teach us about habit formation? Evidence from exercise and hygiene (PNAS, 2023) ML models reveal which context variables predict behavior; shows interventions should target individuals' specific context sensitivities
- Effects of habit formation interventions on physical activity habit strength: meta-analysis (IJBNPA, 2023) Meta-analysis of 10 studies on PA habit interventions; identifies key BCTs: self-monitoring, cue planning, habit reversal
- Self-Efficacy in Habit Building: How General and Habit-Specific Self-Efficacy Influence Behavioral Automatization (Front. Psychol., 2021) Shows lagged habit-specific self-efficacy predicts automaticity; creates positive feedback loop
- The Shape of Mobile Health: A Systematic Review of Health Visualization on Mobile Devices (2024) Reviews 56 mHealth studies; shows bar/line charts most popular for health data; highlights personalization critical
- Evaluating the Acceptability and Utility of a Personalized Wellness App (Aspire2B) Using AI-Enabled Digital Biomarkers (JMIR Formative Research, 2025) Recent study on AI-powered personalized wellness app showing behavior-change-strategy integration boosts adherence