用途：用于追踪壶铃摆动的进阶训练，按次数→时长→重量的顺序自动提升难度，并用 EMOM（每分钟一组）计时器记录每次训练。
主要能力：进阶算法从 X 公斤、10 次、10 分钟 EMOM 开始；每完成一次训练加 2 次，直到 20 次；达到 20 次后每次训练加 2 分钟，直到 20 分钟；达到 20 次且 20 分钟后切换到下一个壶铃，并重置为 10 次和 10 分钟。每次训练后由用户确认完成。
使用方式：核心文件包括 lib/progressionLogic.ts（纯函数 calculateNextLevel、getCurrentLevel、getProgressionPhase）、composables/useProgressions.ts（列出全部进阶）、composables/useProgression.ts（单个进阶详情与会话历史）、composables/useProgressionForm.ts（创建进阶表单状态）、composables/useProgressionSession.ts（带计时器的活动 EMOM 会话）。数据库使用 Dexie v5，表为 progressions 与 progressionSessions，仓储通过 @/db 的 getProgressionsRepository() 获取。代码示例展示了 useProgressions、useProgression、useProgressionForm、useProgressionSession 的用法，以及从 @/features/progressions/lib/progressionLogic 导入的进阶逻辑 API。
适用场景：需要按固定规则逐步提升壶铃摆动训练量的个人训练记录。
限制：资料未提供安装方式、平台、收费情况、价格或具体使用步骤；其进阶逻辑接口返回示例为 { weight: 24, reps: 14, minutes: 10 } 等，实际参数需以代码为准。