swim-fit-parse

Garmin 랩수영 .FIT 파일에서 결정론적으로 지표를 추출하는 파서.

.FIT은 바이너리라 LLM 컨텍스트에 직접 넣을 수 없다. 이 스크립트가 1세션을 약 450토큰의 텍스트로 축약해 방출한다(record 1Hz 시계열은 hrr_60 산출에만 소비하고 출력하지 않는다).

설치

pip install fitparse

실행

python fit_parse.py <FIT 경로...>

여러 파일을 넘기면 시작 시각 인접성으로 하나의 세션으로 조립한다 (워치가 한 세션을 전/후로 나눠 저장한 경우).

출력

1. 세션 헤더 — 프로그램명·풀 길이·거리·시간·스트로크·HR·수온
2. 랩표 — 랩별 거리/시간/페이스/SWOLF/스트로크/영법/HR
3. block_metrics JSON — 블록 단위 집계
4. 검출 플래그 — F1~F6

첫 줄에 schema_version / parser_tag 스탬프가 찍힌다.

검출 플래그

거리는 추정치가 아니라 length 카운트다(각 active length = 정확히 pool_length). 따라서 실패 모드는 거리 오추정이 아니라 턴 미검출로 인한 length 병합·오생성이다.

1차 지표는 스트로크다. 제자리 정지 후 재출발하면 시간은 오염되지만 스트로크는 오염되지 않으므로, 시간 기반 판정이 실패하는 지점에서 스트로크 기반이 작동한다. 시간 비율은 보조 지표로 병기한다.

정규화 기준은 동일 파일 내 동일 wkt_step_index 그룹의 중앙값이다. wkt_step_index는 파일 내에서만 유일하므로 다파일 세션에서 세션 단위로 풀링하면 무관한 블록이 한 그룹이 된다. 그룹 n<5는 중앙값이 모집단 통계로 성립하지 않아 "평가 불가"로 출력한다(침묵하지 않는다).

F1 확정 테스트

C1·C2는 상보적이다. C1이 확정되면 C1을 우선 적용한다.

교정 적용

플래그는 검출과 제안까지만 한다. 자동 적용하지 않는다.

확정된 F1에 대해 파서가 제안 인자를 출력한다:

python fit_parse.py <FIT> --drop-lengths 36,37

거리는 잔여 active length 수 × pool_length로 자동 산출된다 — 사람이 거리 숫자를 입력하지 않으므로 입력 오류 클래스가 소멸한다. 제거된 length의 시간·스트로크는 앞 생존 length로 흡수된다(버리지 않는다 — 실제로 헤엄친 물이므로).

--merge <lap>+<lap>은 폴백이다. length 교정으로 해소되지 않는 경우에만 쓴다.

설계 원칙

파서는 결정론적 추출만 한다. 판정하지 않고, 개인 상수(연령·체중·기준 기록·게이트 임계)를 반입하지 않는다.