一个现代化的每日计划与总结应用程序，基于Web技术构建，集成AI智能助手，支持跨平台运行，帮助您更好地管理时间、记录生活、进行自我反思和提升个人效率。
QuirkLog 是一个纯Web版的个人时间管理和生活记录工具，专注于提供现代化的浏览器体验。通过集成AI智能助手，为用户提供个性化的成长建议和自我反思洞察。
- 🌐 纯Web体验: 基于现代Web技术，无需安装客户端，浏览器即可使用
- 🤖 AI智能助手: 集成OpenRouter AI，提供每周个性化洞察和成长建议
- 📱 响应式设计: 完美适配桌面、平板和移动设备
- 🔄 自动定时任务: 后台智能运行，定期生成AI分析报告
- 💾 本地数据存储: 隐私安全，数据完全本地化管理
- 🚀 一键启动: 智能启动器，自动启动Web服务和定时任务
- 多维度分类: 支持重要性、紧急度双重分类，基于艾森豪威尔矩阵
- 时间规划: 精确的开始时间和计划时长设定
- 实时状态跟踪: 一键标记完成状态，可视化进度管理
- 批量操作: 高效的计划批量编辑和管理功能
- 完成率分析: 自动统计并生成可视化完成情况图表
- 成长记录: 记录每日进步点和个人改进建议
- 感恩日记: 记录生活中的感动瞬间和感恩时刻
- Markdown支持: 支持富文本格式的深度思考记录
- 问题分析: 帮助识别和分析未完成任务的原因
- 每周AI总结: 基于您的计划和总结数据，AI自动生成个性化洞察
- 定时任务系统: 每周一上午10点自动执行AI分析
- 多模型支持: 支持多种AI模型，包括免费和付费选项
- Web界面配置: 可视化配置AI功能，无需手动编辑配置文件
- 隐私保护: API密钥本地存储，AI分析结果本地保存
- JSON格式存储: 开放的数据格式，易于备份和迁移
- 自动保存机制: 智能防丢失，确保数据安全
- 历史记录浏览: 按日期组织的完整历史数据
- 自定义存储路径: 灵活的数据保存位置配置
- 多种文件命名格式: 支持个性化的文件命名规则
- HTML5 + CSS3: 现代化语义标记，响应式布局设计
- 原生JavaScript (ES6+): 模块化开发，异步数据处理
- Flexbox/Grid: 灵活的响应式布局系统
- 现代UI设计: 简洁直观的用户界面，优秀的用户体验
- Python 3.6+: 核心开发语言，稳定可靠
- HTTP Server: 基于Python标准库的轻量级Web服务器
- 零外部依赖: 核心功能无需额外服务，即开即用
- OpenRouter API: 支持多种主流AI模型
- 本地配置管理: 安全的API密钥存储
- 智能调度系统: 基于schedule库的定时任务
- 错误处理机制: 完善的异常处理和重试逻辑
- JSON数据格式: 轻量级、可读性强的数据存储
- XML配置管理: 结构化的应用配置文件
- 本地文件系统: 完全本地化的数据持久化
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/CattleZ/QuirkLog.git
cd QuirkLog
# 2. 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 启动应用程序
python launcher.py # 🌟 推荐：智能启动器
# 或者
python main_launcher.py # 带菜单的启动器
# 或者
python web_server.py # 直接启动Web服务器
# 4. 打开浏览器
# 应用会自动打开浏览器，或手动访问 http://localhost:8000# 1. 下载对应平台的发布包
# 从 GitHub Releases 下载 QuirkLog-v1.0.0-*.zip
# 2. 解压并运行
unzip QuirkLog-v1.0.0-*.zip
cd QuirkLog
# 3. 双击运行
# Windows: QuirkLog.exe
# macOS/Linux: ./QuirkLog
# 4. 浏览器自动打开或手动访问 http://localhost:8000# 构建跨平台可执行文件
python build_scripts/auto_build.py
# 生成的文件在 dist/ 目录中
# 包含完整的安装包和启动脚本-
🚀 启动应用
- 运行
python launcher.py或双击可执行文件 - 浏览器自动打开并访问 http://localhost:8000
- 定时任务自动在后台启动
- 运行
-
📝 制定每日计划
- 点击"📅 今日计划"标签
- 添加计划描述、设置重要性和紧急度
- 指定开始时间和预计时长
-
✅ 跟踪执行进度
- 在计划列表中实时标记完成状态
- 查看可视化的完成进度统计
-
🤔 记录反思总结
- 切换到"📝 今日总结反思"标签
- 记录今日进步、感恩时刻和深度思考
- 分析未完成任务的原因
-
💾 数据自动保存
- 系统自动保存所有数据到本地
- 支持自定义保存路径和文件命名格式
-
获取API密钥
# 访问 https://openrouter.ai/ # 注册免费账户并创建API密钥
-
在应用中配置
- 点击页面右上角的 "⚙️ 设置" 按钮
- 找到 "🤖 AI智能助手设置" 区域
- 开启 "启用AI功能" 开关
- 输入您的 OpenRouter API 密钥
- 选择合适的AI模型（默认免费模型已预选）
- 点击 "🧪 测试AI连接" 验证配置
- 点击 "💾 保存设置" 完成配置
-
自动定时任务
- 配置成功后，系统每周一上午10:00自动生成AI洞察
- AI分析您的计划执行情况和成长轨迹
- 生成的洞察报告保存在
weekly_insights/目录
| 模型 | 类型 | 特点 | 推荐使用场景 |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b:free | 免费 | 中文友好，日常使用 | 🌟 默认推荐 |
| openai/gpt-3.5-turbo | 付费 | 高质量对话 | 深度分析 |
| openai/gpt-4o-mini | 付费 | 强推理能力 | 复杂问题 |
| anthropic/claude-3-haiku | 付费 | 长文本处理 | 详细总结 |
| meta-llama/llama-3.1-8b-instruct:free | 免费 | 开源替代 | 隐私优先 |
- 📊 历史数据浏览: 通过侧边栏浏览往期记录
- 🎨 个性化设置: 自定义文件命名格式和保存路径
- 🔄 批量操作: 支持计划的批量编辑和管理
- 📱 响应式体验: 完美适配手机、平板和桌面设备
QuirkLog/
├── 🚀 launcher.py # 智能启动器（推荐入口）
├── 📋 main_launcher.py # 带菜单的启动器
├── 🌐 web_server.py # Web服务器核心
├── 🤖 weekly_task.py # AI定时任务系统
├── ⚙️ config_template.py # 配置文件模板
├── 🌍 index.html # 主Web界面
├── 🎨 style.css # 样式文件
├── ⚡ script.js # 前端交互逻辑
├── 📄 weekly_summary_template.md # AI分析模板
├── 🔧 settings.xml # 用户配置文件
├── � requirements.txt # Python依赖
└── 📚 README.md # 项目文档
tests/ # 测试脚本集合
├── 📋 README.md # 测试说明文档
├── 🔬 test_ai_config.py # AI配置功能测试
├── ⏰ test_weekly_task.py # 定时任务测试
├── 🎯 test_model_config.py # AI模型配置测试
└── 🎪 demo_ai_config.py # AI功能演示脚本
build_scripts/ # 构建工具集
├── 📖 README.md # 构建说明文档
├── 🚀 auto_build.py # 一键自动构建（推荐）
├── 🔧 build_package.py # 高级打包工具
├── 📦 package.py # 简单打包脚本
└── 🧠 smart_launcher.py # 智能启动器
📁 weekly_insights/ # AI生成洞察存储目录
└── weekly_insight_YYYY-MM-DD.json # 按日期保存的AI分析报告
🤖 AI工作流程:
1. 数据收集 → 分析用户的计划和总结数据
2. AI处理 → 调用OpenRouter API生成洞察
3. 结果保存 → 本地保存个性化分析报告
4. 定时执行 → 每周一上午10:00自动运行
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/CattleZ/QuirkLog.git
cd QuirkLog
# 2. 设置Python虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate # Windows
# 3. 安装开发依赖
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-build.txt
# 4. 配置AI功能（开发测试）
python web_server.py
# 在浏览器中访问 http://localhost:8000 进行配置
# 5. 运行测试
python tests/test_ai_config.py # 测试AI配置
python tests/test_weekly_task.py # 测试定时任务
python tests/demo_ai_config.py # 运行功能演示| 测试脚本 | 功能说明 | 用途 |
|---|---|---|
test_ai_config.py |
AI配置系统测试 | 验证XML配置读取和API设置 |
test_weekly_task.py |
定时任务功能测试 | 测试AI任务调度和执行 |
test_model_config.py |
AI模型配置测试 | 验证多模型支持和切换 |
demo_ai_config.py |
完整功能演示 | 交互式体验所有AI功能 |
# 运行单个测试
python tests/test_ai_config.py
# 批量运行所有测试
for test in tests/test_*.py; do python "$test"; done
# 运行演示程序（推荐新用户）
python tests/demo_ai_config.py# 🌟 推荐：一键自动构建
python build_scripts/auto_build.py
# 构建结果在 dist/ 目录：
# ├── QuirkLog(.exe) # 可执行文件
# ├── install.sh/.bat # 安装脚本
# ├── README.md # 使用说明
# └── 所有必需的资源文件
# 高级自定义构建
python build_scripts/build_package.py # 可配置构建选项
python build_scripts/package.py # 简单快速构建- 遵循 PEP 8 Python代码规范
- 使用中文注释增强可读性
- 模块化设计，功能清晰分离
- Web优先，响应式设计理念
- AI功能模块化，易于扩展和维护
- ✅ 完整的计划管理系统 - 多维度分类，状态跟踪
- ✅ 深度反思总结模块 - 成长记录，感恩日记
- ✅ 现代化Web界面 - 响应式设计，跨设备兼容
- ✅ 自动化构建部署 - 一键打包，跨平台支持
- ✅ 多格式数据管理 - JSON存储，自定义路径
- ✅ OpenRouter AI集成 - 多模型支持，免费可用
- ✅ Web界面AI配置 - 可视化设置，一键测试
- ✅ 智能定时任务 - 每周自动生成AI洞察
- ✅ 个性化分析报告 - 基于用户数据的成长建议
- ✅ 安全隐私保护 - 本地存储，数据不外传
- ✅ 纯Web架构 - 移除GUI依赖，专注Web体验
- ✅ 智能启动器 - 自动启动Web服务和定时任务
- ✅ 模块化设计 - 清晰的代码结构，易于维护
- ✅ 完善测试覆盖 - 全面的功能测试和演示脚本
- 移动端优化 - 原生移动应用体验
- 智能提醒系统 - 计划提醒和通知功能
- 数据可视化 - 图表统计和趋势分析
- 计划模板库 - 预设模板和快速创建
- 多主题支持 - 个性化界面主题
- 多AI提供商支持 - 集成Google AI、Anthropic Claude
- AI使用分析 - 使用统计和监控面板
- 智能计划推荐 - AI驱动的计划优化建议
- 语音交互界面 - 语音输入和AI对话
- 月度年度报告 - 长期趋势分析和洞察
- 云端同步 - 多设备数据同步
- 团队协作 - 计划分享和协作功能
- 插件生态 - 第三方插件系统
- API开放平台 - 开发者API接口
- 企业版功能 - 团队管理和高级分析
# 1. 检查Python环境
python --version # 需要 Python 3.6+
# 2. 重新安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 检查当前目录
pwd # 确保在QuirkLog项目根目录
# 4. 重新启动
python launcher.py# 检查端口占用情况
python -c "
import socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex(('localhost', 8000))
sock.close()
print('端口8000已被占用' if result == 0 else '端口8000可用')
"
# 尝试其他端口
python web_server.py --port 8080# 🌟 推荐：通过Web界面配置
python launcher.py
# 在浏览器中点击"⚙️ 设置" -> "AI智能助手设置"
# 检查配置文件
ls settings.xml && echo "配置文件存在" || echo "配置文件缺失"
# 验证API密钥格式
python -c "
import xml.etree.ElementTree as ET
try:
tree = ET.parse('settings.xml')
ai_elem = tree.find('ai')
api_key = ai_elem.find('openrouterApiKey')
if api_key is not None and api_key.text:
print('✅ API密钥已配置')
print(f'格式检查: {\"正确\" if api_key.text.startswith(\"sk-or-v1-\") else \"错误\"}')
else:
print('❌ API密钥未配置')
except Exception as e:
print(f'❌ 配置文件读取失败: {e}')
"
# 测试AI连接
python tests/test_ai_config.py# 检查AI功能状态
python -c "
import xml.etree.ElementTree as ET
try:
tree = ET.parse('settings.xml')
ai_elem = tree.find('ai')
enabled = ai_elem.find('enabled')
print(f'AI功能状态: {\"已启用\" if enabled.text == \"true\" else \"已禁用\"}')
except:
print('请先配置AI功能')
"
# 手动测试定时任务
python tests/test_weekly_task.py
# 立即执行一次AI任务
python -c "from weekly_task import WeeklyTaskManager; WeeklyTaskManager().run_task_now()"# 🩺 系统健康检查
python -c "
import sys
print(f'🐍 Python版本: {sys.version}')
# 检查核心依赖
modules = [
('json', 'JSON处理'),
('xml.etree.ElementTree', 'XML解析'),
('http.server', 'Web服务器'),
('webbrowser', '浏览器控制')
]
for module, desc in modules:
try:
__import__(module)
print(f'✅ {desc}: 可用')
except ImportError:
print(f'❌ {desc}: 不可用')
# 检查AI相关依赖
ai_modules = [
('schedule', '定时任务'),
('openai', 'AI接口')
]
for module, desc in ai_modules:
try:
__import__(module)
print(f'✅ {desc}: 可用')
except ImportError:
print(f'⚠️ {desc}: 不可用 (pip install {module})')
"
# 🌐 Web服务状态检查
python -c "
import socket
def check_port(port):
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(1)
result = sock.connect_ex(('localhost', port))
sock.close()
return result == 0
ports = [8000, 8080, 3000]
for port in ports:
status = '🟢 运行中' if check_port(port) else '🔴 空闲'
print(f'端口 {port}: {status}')
"- 📚 项目文档: GitHub README
- 🐛 问题反馈: GitHub Issues
- 💡 功能建议: GitHub Discussions
- 🔗 OpenRouter API: 官方文档
# AI功能完整演示（推荐新用户）
python tests/demo_ai_config.py
# 分模块测试
python tests/test_ai_config.py # AI配置测试
python tests/test_weekly_task.py # 定时任务测试
python tests/test_model_config.py # 模型配置测试
# 查看启动器帮助
python launcher.py --help
python main_launcher.py # 交互式菜单本项目采用 MIT 许可证，详情请查看 LICENSE 文件。
- Python软件基金会 - 提供优秀的Python语言和生态
- OpenRouter - 提供便捷的AI模型接口服务
- 现代Web标准 - HTML5、CSS3、ES6+技术支持
- PyInstaller - 跨平台应用打包工具
- 开源社区 - 无数开发者的贡献和支持
感谢所有为QuirkLog项目贡献代码、文档、测试和建议的开发者们！
- Fork 项目仓库
- 创建特性分支:
git checkout -b feature/AmazingFeature - 提交更改:
git commit -m 'Add some AmazingFeature' - 推送分支:
git push origin feature/AmazingFeature - 创建 Pull Request
