依据仓库与文档整理
项目已经提供什么
NeuroKit2 是 Python 生理信号工具库，包含信号清理、峰值检测和多类 HRV 指标计算，仓库提供示例数据与分析示例。它本身不提供员工关怀对话，也不是一个已验证的工作压力预测模型。
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怎样用于员工健康守护
本站应用建议：建立“原始信号—质量检查—计算结果—文字解释”的处理链，每个结果保留采样率、算法版本和有效数据区间。员工能看到结果来自哪段记录，无法可靠计算时明确说明。
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在现有 VPS 上如何试验
适合在 VPS 上以 Python 批处理方式运行。第一阶段使用项目示例或合成波形，核对重复执行结果一致；只有日均心率等汇总数据时，不能假定可以重建原始波形或所有 HRV 指标。
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使用前需要明确的边界
不要将单一 HRV 数字直接转换为倦怠、抑郁或工作能力标签。数据类型、噪声处理、采样条件与实际人群会影响解释，需要为具体应用另做评估。
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最小验收任务
第一步：用固定样本建立可重复的处理任务，展示输入质量、峰值检测和指标来源，再让智能体解释计算过程而非作疾病判断。
仓库、协议与核对版本
资料核对：2026-09-08。功能描述来自项目资料，应用方案为本站推演；项目声明与实验结果不自动代表员工健康获益。