Calculateur 1RM Epley

Vous obtenez une estimation transparente dans la même unité saisie, adaptée pour programmer des pourcentages, journaliser la progression ou traiter par lots un historique d'entraînement via l'API. Une validation échouée renvoie une erreur invalid_input claire et n'est pas facturée.

Champs d'entrée, arrondi et comportement d'erreur

L'optionnel decimals, un entier de zéro à quatre valant deux par défaut, contrôle le nombre de chiffres fractionnaires sur la 1RM arrondie. Il n'y a ni saut réseau, ni appel de modèle, ni lecture d'horloge, ni source aléatoire sur le chemin, donc la latence reste dans la bande de parse pur en edge et les appels répétés ne dérivent jamais. Associez l'estimation à vos propres tables de pourcentages si vous avez besoin de séries de travail à soixante-dix, quatre-vingts ou quatre-vingt-dix pour cent du maximum estimé ; ce point de terminaison s'arrête à la 1RM d'Epley pour que le texte produit reste honnête sur ce qui a été calculé. Envoyez un objet JSON avec deux champs obligatoires : weight, un nombre fini positif pour la charge soulevée, et reps, un entier de un à trente pour les répétitions réalisées. Des alias comme load, mass ou w pour weight et repetitions, r ou n pour reps correspondent aux mêmes paramètres, de sorte que les formulaires existants se branchent sans renommage. Un poids non positif, des champs manquants, des reps non entiers, des reps hors de un à trente et des decimals invalides échouent immédiatement avec invalid_input en nommant le problème ; ces échecs ne sont pas débités du solde prépayé. En cas de succès, la réponse répète weight et reps, renvoie one_rep_max après half-up, étiquette formula comme epley, reformule la chaîne d'équation, répète decimals et inclut unit_note rappelant que l'estimation partage l'unité du poids saisi.

Où un calculateur 1RM Epley s'intègre dans des flux réels

Les coachs de force et les préparateurs physiques convertissent une série récente de cinq ou trois répétitions en une estimation d'Epley avant de rédiger le prochain bloc de séances en pourcentages. Les applications fitness collectent l'historique des levés à l'onboarding et ont besoin d'une 1RM défendable sans imposer un vrai maximum risqué dès le premier jour. Les pipelines de recherche et de journal de club notent par lots de nombreuses séries d'une saison pour que les graphiques de progression montrent le maximum estimé dans le temps plutôt que la seule charge brute. Les développeurs intègrent l'appel dans des jobs CRON et des webhooks pour que chaque microservice partage une seule définition d'Epley plutôt que de réimplémenter des multiplications sensibles aux flottants qui divergent sur l'arrondi. Le chemin navigateur est gratuit pour des contrôles interactifs isolés : saisissez cent pour weight et cinq pour reps et confirmez le classique cent seize virgule six sept à deux décimales. Le chemin API coûte $0.002 par requête réussie et est facturé par item, ce qui maintient le scoring de logs en masse abordable tout en couvrant l'exécution edge. Comme les résultats sont déterministes, les journaux d'audit peuvent stocker la réponse complète et la relancer des années plus tard sans dérive, et les goldens d'intégration continue figent le JSON exact pour les régressions dès que la bibliothèque est touchée.