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Intervals.icu 替代方案：用训练负荷驱动计划调整
对比 Intervals.icu 与 Trainingload.ai，帮助你把训练负荷分析落实为每周可确认的训练计划调整。
Intervals.icu 替代方案：用训练负荷驱动计划调整
Intervals.icu 在深度图表和指标覆盖上很强。
如果你的核心目标是把分析结论落到“可确认的计划调整”，Trainingload.ai 的工作流更聚焦这一点。
Intervals.icu 的优势场景
- 高密度指标和图表分析。
- 适合喜欢手动解读数据的自训运动员。
- 趋势探索灵活度高。
Trainingload.ai 的差异点
- 把计划、已完成训练、训练负荷放在同一调整闭环里。
- 先做计划与实际对比，再讨论是否调整。
- AI 给出草案，但最终改动保持可确认、可复盘。
什么时候选哪种方式
- 如果你主要追求图表深度和自定义分析，Intervals.icu 很合适。
- 如果你主要追求计划内决策与每周可执行调整，Trainingload.ai 更直接。
迁移时的简化步骤
- 先保持阈值设置一致（FTP/CP/LTHR/配速）。
- 用一周做“计划 vs 实际”复盘。
- 结合 CTL/ATL/TSB 与响应趋势再决定调整。
- 一次先改一个主变量，并在下一次关键课验证。