A saját edzésterv ma már nem úgy születik, hogy az ember leül egy papírral, elővesz két régi magazin cikket, és ösztönből, memóriából leírja: „hétfőn ujjerő, szerdán állóképesség”. Legalábbis nem feltétlenül így kellene.
A mai világban egy edzésterv inkább hasonlít egy kis kutatási projektre, ami forráskutatásból, célokból, elemzésekből és kísérletekből áll. Főleg akkor, ha az ember nem általánosságban akar „jobban edzeni”, hanem pontos, konkrét célja van ezzel: például 50 évesen, 30 év mászó múlttal, sziklamászáshoz fejleszteni az ujjerőt.
Én is így indultam el, nem azzal kezdtem, hogy kerestem egy látványos YouTube-videót, amely megígéri, hogy „30 nap alatt brutális ujjerőd lesz”. Nincs is ilyen.
Először a célt tisztáztam, nem általános kondíciót akartam növelni, nem több húzódzkodást, nem testépítő alkarokat.
A kérdés az volt: milyen ujj- és fogáserő-fejlesztésnek van értelme sziklamászásban, az én életkoromban, az én edzés múltammal, az én sérülés kockázatommal?
Ez már önmagában fontos szűrő szempont. A modern információs környezetben ugyanis nem az információhiány a legnagyobb probléma, hanem az információbőség.
A mászónak ma nemcsak edzenie kell megtanulnia, hanem szűrnie is: kutatási cikket, könyvet, YouTube-videót, edzői véleményt, AI-javaslatot és saját testérzetet.
Az első lépés: célzott kutatás, nem „minden forrás”
A folyamat első fontos állomása a szakirodalom keresése volt. A Consensus segítségével kikerestem a témához kapcsolódó kutatásokat: hangboard, fingerboard, max hangs, weighted hangs, intermittent dead-hangs, grip endurance, climbing performance.
A Consensus, ingyenesen használható napi limittel, magyarul is kérdezheted, itt kutatási keresőként működött: segített gyorsan megtalálni azokat a tudományos cikkeket, amelyek tényleg mászókon, edzésintervenciókon vagy mászás specifikus teszteken alapultak. Ezzel érdemes indulni bármilyen kérdést is szeretnél ma megvizsgálni a tudomány világában.
De itt már rögtön megjelenik az első kritikai pont is. Könnyű azt mondani, hogy „kikerestem az összes forrást”, de ez valójában túl erős állítás.
Egy ilyen keresés nem formális szisztematikus review. Inkább úgy mondanám: célzott, többkörös szakirodalmi keresést végeztem. Ez azért fontos különbség, mert az AI-eszközök gyorsítják a kutatást, de nem szüntetik meg a módszertani felelősséget.
Egy jó keresésnél érdemes külön vezetni:
milyen kulcsszavakra kerestem,
kik voltak a vizsgálati személyek,
milyen protokollt teszteltek,
mit mértek,
mennyire alkalmazható rám.
Ez különösen fontos mászásban, mert a kutatások nagy része fiatalabb, középhaladó-haladó vagy elit csoportokon végezték. Egy 50 éves, 35 éve mászó sportoló nem egyszerűen „egy átlagos vizsgálati alany”. Ez a személyre szabás első és leglényegesebb szempontja, nem vagy átlagos bárki is vagy.
A kutatás mit mondott, és mit nem?
A tudományos cikkek adtak néhány erős támpontot, például a progresszív, pluszsúlyos hangboard-protokoll jó iránynak tűnik maximális fogáserő fejlesztésére: egy 8 hetes vizsgálatban a plusz súlyos csoport jobban javította az összesített grip strength-et, mint a kontroll, míg a puszta peremcsökkentés kevésbé volt meggyőző .
Más kutatások azt mutatták, hogy az intenzitás típusa nagyon nem mindegy. A 100% és 80% maximális ujj-erő körüli ingerek inkább a maximális erőt javították, míg a 80% és 60% körüli intermittáló protokollok inkább stamina/endurance jellegű mutatókban adtak jobb eredményeket .
Ez fontos, mert a hangboard nem egyetlen módszer. A hangboard csak eszköz. A módszer valójában az intenzitás, a pihenő, a perem, a fogás, a sorozatszám és a progresszió kombinációja.
A harmadik fontos tanulság az intermittáló dead-hangből jött. A López-Rivera és González-Badillo-féle vizsgálatban az IntHangs-protokoll kb. 45%-os grip endurance javulást mutatott, a MaxHangs kb. 34%-ot, míg a kombinált MaxHangs → IntHangs csoport csak kb. 7%-ot . Ez elsőre meglepő. Hiszen ösztönösen azt várnánk, hogy ha két jó módszert összerakunk, még jobb eredményt kapunk. De a test nem így működik. Néha két jó inger együtt már túl sok, túl zavaros vagy túl fárasztó.
Ez lett az edzésterv egyik legfontosabb kritikája:
nem lehet egyszerűen egymásra másolni a kutatási protokollokat.
A kutatás irányt ad, de nem kész személyes tervet.
NotebookLM: saját tudásbázis, de nem ítélőbíró
A megtalált cikkeket lementettem NotebookLM-be. Ez lett a saját kis edzéstudományi tudásbázisom. Ide kerültek a kutatási cikkek, a mászásedzéssel kapcsolatos könyvek, majd később a YouTube-videók is.
Ez nagy előrelépés a kaotikus böngészéshez képest. Nem szétszórt PDF-ekből, jegyzetekből és linkekből dolgoztam, hanem egy saját forrásközpontból. A NotebookLM előnye, hogy abból válaszol, amit én adok neki. Ez csökkenti a véletlenszerű, internetes zajt.
De itt is van egy csapda. A forrásalapú válasz nem automatikusan jó válasz, ha a forráscsomag vegyes minőségű. Egy notebookban egymás mellett lehet egy randomizált kontrollált vizsgálat, egy edzői blog, egy YouTube-videó és egy régi könyvfejezet is.
Az AI ezekből készíthet nagyon szép összefoglalót, de nem biztos, hogy megfelelően súlyozza őket.
Ezért jobb ha a forrásokat külön rétegekbe rendezni:
kutatási cikkek,
könyvek,
YouTube-videók és edzői magyarázatok,
saját edzésnapló,
Így nem mosódik össze az, hogy „a kutatás szerint”, „egy edző szerint”, „egy videóban így mutatják”, és „nálam így működött”.
.png)
A YouTube mint vizuális labor
A következő réteg a YouTube volt. Ez elsőre furcsának tűnhet egy tudományos alapú folyamatban, de mászásnál nagyon is indokolt lehet, az információk szétosztása, gyors fejlődése miatt. A mászás emellett mozgásos sport. Egy hangboard-protokollt le lehet írni szavakkal, de a vállpozíciót,félkrimpet, bemelegítést, no-hang eszközhasználatot és tipikus hibákat gyakran videón lehet igazán megérteni.
Ezért kiválasztottam körülbelül húsz releváns szakmai videót:
Lattice Training, Hooper’s Beta, Dave MacLeod, Power Company Climbing, TrainingBeta, Emil Abrahamsson és más csatornák anyagait. Ezeket is betettem a NotebookLM-be.
A YouTube-ot nem szabad összekeverni a bizonyítékkal. A YouTube mozgást mutat, szemléletet ad, segít látni a hibákat, de az algoritmus nem tudományos minőség szerint rangsorol.
Ami népszerű, az nem feltétlenül igaz. Ami látványos, az nem feltétlenül biztonságos. Ami egy 25 éves elit boulderezőnek működik, az nem biztos, hogy működik egy 50 éves, 30 éve mászó sportolónak.
Ezért a videókat is pontozni kell. Egy jó videó nemcsak motivál, hanem megmondja:
kinek szól a protokoll,
milyen előfeltételekkel,
hogyan kell bemelegíteni,
milyen fájdalomnál kell leállni,
hogyan történik a progresszió,
hogyan illeszthető be a heti mászásba.
A YouTube jó térkép lehet, segít szűkíteni a területet, ahol a jó megoldások találhatóak.
Az első AI-összefoglalás: nem végső igazság, hanem első térkép
Miután a források bekerültek a rendszerbe, összefoglalást kértem, nagyon fontos , hogy forrásoként, csak a You-Tube videók, csak a szakcikkek, külön külön, nem keverve, ahogy James Bond is kérné. Milyen módszerek ismétlődnek?
Hol van konszenzus?
Hol vannak ellentmondások?
Mit mond a kutatás a progresszív plusz súlyos hangboardról?
Mit mond az intermittáló dead-hangről?
Milyen kockázatokat említenek az edzők?
Mi az, ami fiatal versenymászóknál működhet, de nálam már módosításra szorul?
Ezután kértem egy 8 hetes edzéstervet. Ez volt az első váz. Nem végleges terv, hanem egy hipotézis. Olyasmi, mint amikor az ember a fal alatt először csak nézi az utat. Látja a fő fogásokat, látja a kulcsmozdulatokat, de még nem tudja pontosan, hogyan fogja megmászni.
És itt jött a második nagy kritikai tanulság:
A személyes tervet nem lehet kizárólag általános forrásokból felépíteni.
A kutatási cikkek nem ismerik a reggeli ujj merevségemet. A YouTube-videók nem tudják, milyen volt a keddi boulder. A NotebookLM nem érzi, ha a könyök belső oldala furán húz. Az AI nem látja a bőrömet, az alvásomat, a heti stresszt, a hétvégi sziklamászást.
Ezért az általános tudást össze kellett kötni a saját profillal:
50 éves vagyok,
30 éve mászom,
7C–8A körüli utakat célzok,
kifejezetten sziklamászásra akarok ujjerőt fejleszteni,
heti ritmusom adott,
a sérüléskockázat nem mellékes, hanem központi változó.
ChatGPT: nem edző, hanem gondolkodási partner
Ekkor jött be a ChatGPT szerepe. A tervet elkezdtük átbeszélni.
Mi fér bele a valós hetembe? Hétfőn legyen két ujjas edzés: délelőtt súlyos Max Hang, délután súly nélküli IntHangs. Kedden csak boulder. Szerdán ismét délelőtt és délután ujjas edzés, de kontrolláltabb terheléssel. Hova kerüljön az ínvédő hét? Mikor kell Emil Abrahamsson-féle könnyű 10:50 protokollra váltani? Mit csináljak, ha a keddi boulder túl erősre sikerül?
Ebben a folyamatban az AI nem edző volt a klasszikus értelemben. Inkább strukturáló partner.
Segített rendszert csinálni az ötletekből, összevetni a protokollokat, észrevenni az ellentmondásokat, majd személyes ritmushoz igazítani a tervet.
De itt is kell egy kritikai védőkorlát: az AI hajlamos túl szépen összerakni dolgokat. Egy terv lehet nagyon koherens papíron, miközben fiziológiailag túl sűrű. Ezért külön lépésként érdemes „red-team auditot” kérni:
Hol túl magas a heti ujjterhelés?
Hol zavarhatja egymást a Max Hang és az IntHangs?
Hol jön túl közel a boulder?
Mi történik, ha hétvégén kemény sziklamászás volt?
Mi történik, ha keveset aludtam?
A jó AI-használat nem az, hogy megkérdezzük: „adj tervet”. Hanem az, hogy utána megkérdezzük: „hol hibás ez a terv?”
A terv nem dokumentum, hanem hipotézis
A végső edzésterv tehát nem egy lezárt dokumentum lett, hanem egy 8 hetes hipotézis. Ez nagyon fontos szemléletváltás. Egy tervet nem hinni kell, hanem tesztelni, kísérlet próbája. A test válaszol rá.
Ezért a jobb folyamat nem így néz ki:
források → összefoglalás → terv → kész
hanem inkább így:
saját cél + saját profil → források → bizonyítékszint szerinti szűrés → tervhipotézis → sérüléskockázati audit → 4 hetes teszt → naplóalapú módosítás → használható végleges forma
.png)
Ez az a pont, ahol a saját adat nélkülözhetetlenné válik. Legalább ennyit érdemes naplózni:
peremméret,
pluszsúly,
lógásidő,
sorozatszám,
ujjfájdalom 0–10,
könyökérzet 0–10,
reggeli merevség,
keddi boulder intenzitása,
másnapi állapot.
Az AI a tervet segít megírni, de az edzésnapló segít megmondani, hogy a terv igaz-e.
Claude: a jó tervnek használhatónak is kell lennie
Amikor a szakmai váz elkészült, jött a használhatóság kérdése. Egy edzésterv lehet tudományosan érdekes, de ha nehéz olvasni, nehéz követni, vagy nem látom át gyorsan, akkor a gyakorlatban gyenge lesz.
Ezért a kész vázból Claude készített egy nézhető, kattintható, rendezett változatot. Táblázatokkal, heti bontással, döntési pontokkal és követhető szerkezettel. Ez nem csak esztétikai kérdés. A jó forma csökkenti a súrlódást. Ha az edzésterv gyorsan átlátható, nagyobb az esélye, hogy valóban használom.
De itt is van egy rejtett csapda: ami szép, az nem feltétlenül helyes. Egy kattintható, jól formázott terv hamis biztonságérzetet adhat. Ezért a formázásnak mindig a végén kell jönnie. Előbb legyen jó a logika, utána legyen szép a felület.
A végső tanulság: a modern mászó nem információt gyűjt, hanem rendszert épít
A folyamat végén nem egy letöltött sablon született. Nem is egy YouTube-influencer protokolljának másolata. Hanem egy saját edzésrendszer, amelyben több tudásréteg találkozott:
kutatási cikkek, könyvek, YouTube-videók, AI-összefoglalók, személyes tapasztalat, életkor, edzésmúlt, sérüléskockázat, heti ritmus és konkrét mászós cél.
De a legfontosabb felismerés talán nem is az, hogy milyen protokoll került a tervbe. Hanem az, hogy hogyan kell ma egyáltalán gondolkodni az edzésről.
A modern mászónak nem az a dolga, hogy vakon kövesse a tudományt. A tudomány nem ismeri az ő hetét. Nem az a dolga, hogy vakon kövesse a YouTube-ot. A YouTube nem ismeri az ő ujjait. Nem az a dolga, hogy vakon kövesse az AI-t. Az AI nem érzi az ő testét.
A dolga az, hogy mindezt összekösse.
A Consensus segít megtalálni a szakirodalmat. A NotebookLM segít saját tudásbázist építeni. A YouTube megmutatja a mozgást. A ChatGPT segít kérdezni, rendszerezni és személyre szabni. A Claude segít használható formába önteni. Az edzésnapló pedig visszahozza a valóságot.
Mert végül nem a kutatási cikk lóg a 20 milliméteres peremen. Nem a YouTube-videó érzi meg, ha a könyök belső oldala furcsán húz. Nem az AI tudja, milyen volt a keddi boulder session után a reggeli ujjmerevség.
Az edzésterv akkor jó, ha a forrásokból indul, de a testünkben érkezik meg.
Ha segítségre van szükséged, nyugodtan keress meg, írj rám segítek testreszabni, átgondolni, hogy igazából mire van szükséged, és a céljaidat hogyan érheted el.
.png)
Hogyan vált be az edzésterved?
VálaszTörlés