docs: 更新README和笔记数据文件
更新README.md中的开发心得部分，添加了关于AI学习报告功能的描述并优化了段落结构。同时调整notes_data.json中的标签和分类格式，添加新分类"1"。
This commit is contained in:
parent
c3d78266c7
commit
da1a41cdad
@ -20,9 +20,11 @@
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## 四、开发心得
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## 四、开发心得
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在开发这个学习笔记整理器的过程中，我们深刻体会到了技术与需求之间的平衡。这个项目的目的是为了帮助学生更好地管理和查询学习笔记，让学习变得更加高效有序。我们面向的主要是在校学生，他们需要记录大量的学习内容，我们希望能提供给他们一个有效的整理和检索工具。项目功能包括笔记的创建、编辑、删除、分类管理、标签系统、智能搜索、内容提炼以及导入导出等核心功能，力求为学生们提供一个简单易用的笔记管理平台。
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在开发这个学习笔记整理器的过程中，我们深刻体会到了技术与需求之间的平衡。这个项目的目的是为了帮助学生更好地管理和查询学习笔记，让学习变得更加高效有序。我们面向的主要是在校学生，他们需要记录大量的学习内容，我们希望能提供给他们一个有效的整理和检索工具。项目功能包括笔记的创建、编辑、删除、分类管理、标签系统、智能搜索、内容提炼以及导入导出等核心功能，同时也利用ai为项目增加了一个“ai学习报告”的功能，力求为学生们提供一个简单易用的笔记管理平台。
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最初我们考虑使用Chainlit框架，因为它在AI交互方面表现突出，但在实际开发过程中发现，虽然Chainlit在对话式交互上有优势，但在笔记管理功能上显得不够完善，而且智能搜索的效果也没有达到预期。为了让搜索更加智能，我们尝试了各种prompt设计，包括语义搜索的prompt，要求AI根据用户查询理解意图而非简单关键词匹配；概括提取的prompt，让AI对搜索结果进行智能总结和关键点提取；意图识别的prompt，用于判断用户是想创建、编辑还是删除笔记；删除意图的prompt，区分删除单个笔记、删除所有笔记还是删除某个分类的笔记；以及笔记识别的prompt，让AI从多个笔记中找到用户指定的目标。这些prompt设计经过多次调整，包括改变temperature参数、调整max_tokens长度、优化system prompt的表述方式，但效果始终不尽如人意，AI经常误解用户意图或返回不相关的内容。
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最初我们考虑使用Chainlit框架，因为它在AI交互方面表现突出，但在实际开发过程中发现，虽然Chainlit在对话式交互上有优势，但在笔记管理功能上显得不够完善，而且智能搜索的效果也没有达到预期。
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为了让搜索更加智能，我们尝试了各种prompt设计，包括语义搜索的prompt，要求AI根据用户查询理解意图而非简单关键词匹配；概括提取的prompt，让AI对搜索结果进行智能总结和关键点提取；意图识别的prompt，用于判断用户是想创建、编辑还是删除笔记；删除意图的prompt，区分删除单个笔记、删除所有笔记还是删除某个分类的笔记；以及笔记识别的prompt，让AI从多个笔记中找到用户指定的目标。这些prompt设计经过多次调整，包括改变temperature参数、调整max_tokens长度、优化system prompt的表述方式，但效果始终不尽如人意，AI经常误解用户意图或返回不相关的内容。
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最终我们意识到单纯依赖AI并不能解决所有问题，于是转向了更传统但更可靠的解决方案。在搜索功能上，我们结合了关键词匹配和简单的语义分析，虽然不如纯AI搜索那么智能，但准确性和稳定性大大提升。在笔记管理方面，我们采用了传统的CRUD操作配合Streamlit的交互组件，让用户能够通过直观的界面进行操作，而不是完全依赖自然语言交互。这种混合模式既保留了AI的辅助功能，又确保了核心功能的可靠性。经过反复比较和测试，最终选择了Streamlit框架，它在界面设计和功能实现上更加成熟，能够更好地满足我们的需求。
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最终我们意识到单纯依赖AI并不能解决所有问题，于是转向了更传统但更可靠的解决方案。在搜索功能上，我们结合了关键词匹配和简单的语义分析，虽然不如纯AI搜索那么智能，但准确性和稳定性大大提升。在笔记管理方面，我们采用了传统的CRUD操作配合Streamlit的交互组件，让用户能够通过直观的界面进行操作，而不是完全依赖自然语言交互。这种混合模式既保留了AI的辅助功能，又确保了核心功能的可靠性。经过反复比较和测试，最终选择了Streamlit框架，它在界面设计和功能实现上更加成熟，能够更好地满足我们的需求。
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@ -4,10 +4,46 @@ import json
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import os
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import os
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import re
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import re
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from collections import Counter
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from collections import Counter
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import requests
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from dotenv import load_dotenv
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# 1. 页面配置
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# 1. 页面配置
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st.set_page_config(page_title="学习笔记整理器", page_icon="📚", layout="wide")
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st.set_page_config(page_title="学习笔记整理器", page_icon="📚", layout="wide")
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# 加载环境变量
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load_dotenv()
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# DeepSeek API配置
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DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
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DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
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# 常量定义
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DATETIME_FORMAT = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
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def call_deepseek_api(messages, model="deepseek-chat", temperature=0.7, max_tokens=2000):
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"""调用DeepSeek API"""
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try:
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headers = {
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"Content-Type": "application/json",
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"Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"
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}
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payload = {
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"model": model,
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"messages": messages,
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"temperature": temperature,
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"max_tokens": max_tokens
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}
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response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30)
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response.raise_for_status()
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result = response.json()
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return result["choices"][0]["message"]["content"]
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except Exception as e:
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st.error(f"AI API调用失败: {str(e)}")
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return None
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# 添加自定义CSS样式
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# 添加自定义CSS样式
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st.markdown("""
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st.markdown("""
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<style>
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<style>
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@ -151,6 +187,9 @@ st.markdown("""
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st.title("📚 学习笔记整理器")
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st.title("📚 学习笔记整理器")
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# 创建主标签页
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tab_notes, tab_report = st.tabs(["📝 笔记管理", "🤖 AI学习报告"])
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# 文本提炼函数
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# 文本提炼函数
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def extract_key_content(content, max_sentences=3, max_keywords=5):
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def extract_key_content(content, max_sentences=3, max_keywords=5):
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"""提炼笔记的关键内容"""
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"""提炼笔记的关键内容"""
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||||||
@ -188,6 +227,170 @@ def extract_key_content(content, max_sentences=3, max_keywords=5):
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"keywords": keywords
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"keywords": keywords
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}
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}
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# 辅助函数：获取所有标签
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def get_all_tags():
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"""获取所有笔记中的标签"""
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return list(set(tag for note in st.session_state.notes for tag in note.get("tags", [])))
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# 辅助函数：筛选笔记
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def filter_notes(notes, search_query="", search_scope="全部", filter_category="全部", filter_tag="全部"):
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"""根据条件筛选笔记"""
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filtered = []
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for note in notes:
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# 分类筛选
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category_match = filter_category == "全部" or note["category"] == filter_category
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# 标签筛选
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tag_match = filter_tag == "全部" or filter_tag in note.get("tags", [])
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# 关键词搜索（根据选择范围）
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search_match = True
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if search_query:
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query = search_query.lower()
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if search_scope == "全部":
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search_match = (
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query in note["title"].lower() or
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query in note["content"].lower() or
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query in note["category"].lower() or
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any(query in tag.lower() for tag in note.get("tags", []))
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)
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elif search_scope == "仅标题":
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search_match = query in note["title"].lower()
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elif search_scope == "仅内容":
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search_match = query in note["content"].lower()
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elif search_scope == "仅类型":
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search_match = query in note["category"].lower()
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elif search_scope == "仅标签":
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search_match = any(query in tag.lower() for tag in note.get("tags", []))
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if category_match and tag_match and search_match:
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filtered.append(note)
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return filtered
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# 辅助函数：格式化标签HTML
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def format_tags_html(tags, style="default"):
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"""格式化标签为HTML"""
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if style == "default":
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return " ".join([f'<span style="background-color: #e1f5fe; color: #01579b; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; margin-right: 5px; font-size: 12px;">{tag}</span>' for tag in tags])
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elif style == "preview":
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return " ".join([f'<span style="background-color: #fff3e0; color: #e65100; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; margin-right: 5px; font-size: 12px;">{tag}</span>' for tag in tags])
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return ""
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# 辅助函数：排序笔记
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def sort_notes(notes, sort_by="最新"):
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"""根据指定方式排序笔记"""
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sorted_notes = notes.copy()
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if sort_by == "最新":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["created_at"], reverse=True)
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elif sort_by == "最旧":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["created_at"])
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elif sort_by == "标题A-Z":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["title"].lower())
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elif sort_by == "标题Z-A":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["title"].lower(), reverse=True)
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elif sort_by == "类型A-Z":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["category"].lower())
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elif sort_by == "类型Z-A":
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sorted_notes.sort(key=lambda x: x["category"].lower(), reverse=True)
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return sorted_notes
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# AI学习报告生成函数
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def generate_study_report(notes):
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"""生成AI学习报告"""
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if not notes:
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return None
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# 统计分析
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total_notes = len(notes)
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categories = {}
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all_tags = []
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total_content_length = 0
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notes_summary = []
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for note in notes:
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# 分类统计
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cat = note['category']
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categories[cat] = categories.get(cat, 0) + 1
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# 标签统计
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all_tags.extend(note.get('tags', []))
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# 内容长度统计
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total_content_length += len(note['content'])
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# 收集笔记摘要（用于AI分析）
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notes_summary.append({
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"title": note['title'],
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"category": note['category'],
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"tags": note.get('tags', []),
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"content_length": len(note['content']),
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"created_at": note.get('created_at', '')
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})
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# 标签频率统计
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tag_counts = Counter(all_tags)
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top_tags = tag_counts.most_common(10)
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# 使用DeepSeek API生成智能学习建议
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ai_suggestions = []
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if DEEPSEEK_API_KEY:
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with st.spinner("🤖 AI正在分析您的学习数据..."):
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# 构建AI分析的prompt
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system_prompt = """你是一位专业的学习顾问，擅长分析学生的学习笔记并提供个性化的学习建议。
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请根据提供的笔记数据，生成3-5条具体、实用的学习建议。
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建议应该包括：
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1. 学习方法和策略
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2. 知识体系的构建
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3. 学习重点和方向
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4. 改进建议
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每条建议应该简洁明了，不超过50字，使用emoji开头。"""
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user_prompt = f"""请分析以下学习笔记数据，并给出个性化学习建议：
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笔记总数：{total_notes}
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分类统计：{categories}
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热门标签：{tag_counts.most_common(5)}
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总字数：{total_content_length}
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平均每条笔记字数：{int(total_content_length/total_notes) if total_notes > 0 else 0}
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笔记概览：
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{json.dumps(notes_summary[:10], ensure_ascii=False, indent=2)}
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请基于以上数据，给出3-5条具体的学习建议。"""
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messages = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": user_prompt}
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]
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|
ai_response = call_deepseek_api(messages, temperature=0.8, max_tokens=500)
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if ai_response:
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ai_suggestions = ai_response.strip().split('\n')
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ai_suggestions = [s.strip() for s in ai_suggestions if s.strip()]
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else:
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st.error("❌ AI生成建议失败，请检查API配置或稍后重试")
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# 生成学习进度报告
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report = {
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"总览": {
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"笔记总数": total_notes,
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"分类数量": len(categories),
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"标签总数": len(set(all_tags)),
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||||||
|
"总字数": total_content_length,
|
||||||
|
"平均每条笔记字数": int(total_content_length/total_notes) if total_notes > 0 else 0
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||||||
|
},
|
||||||
|
"分类统计": categories,
|
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|
"热门标签": top_tags,
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|
"学习建议": ai_suggestions,
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|
"生成时间": datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT),
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|
"AI生成": len(ai_suggestions) > 0 and DEEPSEEK_API_KEY is not None
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||||||
|
}
|
||||||
|
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||||||
|
return report
|
||||||
|
|
||||||
# 2. 数据持久化函数
|
# 2. 数据持久化函数
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def save_notes():
|
def save_notes():
|
||||||
"""保存笔记到 JSON 文件"""
|
"""保存笔记到 JSON 文件"""
|
||||||
@ -219,7 +422,12 @@ if "categories" not in st.session_state:
|
|||||||
if "editing_note" not in st.session_state:
|
if "editing_note" not in st.session_state:
|
||||||
st.session_state.editing_note = None
|
st.session_state.editing_note = None
|
||||||
|
|
||||||
|
# 初始化清空确认状态
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||||||
|
if "confirm_clear" not in st.session_state:
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||||||
|
st.session_state.confirm_clear = False
|
||||||
|
|
||||||
# 4. 左侧侧边栏 - 添加笔记和管理类型
|
# 4. 左侧侧边栏 - 添加笔记和管理类型
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|
with tab_notes:
|
||||||
with st.sidebar:
|
with st.sidebar:
|
||||||
st.header("📝 添加笔记")
|
st.header("📝 添加笔记")
|
||||||
|
|
||||||
@ -273,7 +481,7 @@ with st.sidebar:
|
|||||||
st.info(extracted['summary'])
|
st.info(extracted['summary'])
|
||||||
st.markdown("**关键词预览：**")
|
st.markdown("**关键词预览：**")
|
||||||
if extracted['keywords']:
|
if extracted['keywords']:
|
||||||
keywords_html = " ".join([f'<span style="background-color: #fff3e0; color: #e65100; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; margin-right: 5px; font-size: 12px;">{kw}</span>' for kw in extracted['keywords']])
|
keywords_html = format_tags_html(extracted['keywords'], style="preview")
|
||||||
st.markdown(keywords_html, unsafe_allow_html=True)
|
st.markdown(keywords_html, unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
# 添加按钮
|
# 添加按钮
|
||||||
@ -285,8 +493,8 @@ with st.sidebar:
|
|||||||
"category": category,
|
"category": category,
|
||||||
"content": content,
|
"content": content,
|
||||||
"tags": tags,
|
"tags": tags,
|
||||||
"created_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
"created_at": datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT),
|
||||||
"updated_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
"updated_at": datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT)
|
||||||
}
|
}
|
||||||
st.session_state.notes.append(note)
|
st.session_state.notes.append(note)
|
||||||
save_notes()
|
save_notes()
|
||||||
@ -333,7 +541,7 @@ with col3:
|
|||||||
|
|
||||||
with col4:
|
with col4:
|
||||||
# 标签筛选
|
# 标签筛选
|
||||||
all_tags = list(set(tag for note in st.session_state.notes for tag in note.get("tags", [])))
|
all_tags = get_all_tags()
|
||||||
filter_tag = st.selectbox(
|
filter_tag = st.selectbox(
|
||||||
"筛选标签",
|
"筛选标签",
|
||||||
["全部"] + sorted(all_tags),
|
["全部"] + sorted(all_tags),
|
||||||
@ -364,51 +572,15 @@ with col_batch2:
|
|||||||
|
|
||||||
# 6. 显示笔记
|
# 6. 显示笔记
|
||||||
if st.session_state.notes:
|
if st.session_state.notes:
|
||||||
# 筛选和搜索逻辑
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# 使用辅助函数进行筛选和排序
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||||||
filtered_notes = []
|
filtered_notes = filter_notes(
|
||||||
for note in st.session_state.notes:
|
st.session_state.notes,
|
||||||
# 分类筛选
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search_query=search_query,
|
||||||
category_match = filter_category == "全部" or note["category"] == filter_category
|
search_scope=search_scope,
|
||||||
|
filter_category=filter_category,
|
||||||
# 标签筛选
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filter_tag=filter_tag
|
||||||
tag_match = filter_tag == "全部" or filter_tag in note.get("tags", [])
|
|
||||||
|
|
||||||
# 关键词搜索（根据选择范围）
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||||||
search_match = True
|
|
||||||
if search_query:
|
|
||||||
query = search_query.lower()
|
|
||||||
if search_scope == "全部":
|
|
||||||
search_match = (
|
|
||||||
query in note["title"].lower() or
|
|
||||||
query in note["content"].lower() or
|
|
||||||
query in note["category"].lower() or
|
|
||||||
any(query in tag.lower() for tag in note.get("tags", []))
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
elif search_scope == "仅标题":
|
filtered_notes = sort_notes(filtered_notes, sort_by)
|
||||||
search_match = query in note["title"].lower()
|
|
||||||
elif search_scope == "仅内容":
|
|
||||||
search_match = query in note["content"].lower()
|
|
||||||
elif search_scope == "仅类型":
|
|
||||||
search_match = query in note["category"].lower()
|
|
||||||
elif search_scope == "仅标签":
|
|
||||||
search_match = any(query in tag.lower() for tag in note.get("tags", []))
|
|
||||||
|
|
||||||
if category_match and tag_match and search_match:
|
|
||||||
filtered_notes.append(note)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 排序逻辑
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|
||||||
if sort_by == "最新":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["created_at"], reverse=True)
|
|
||||||
elif sort_by == "最旧":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["created_at"])
|
|
||||||
elif sort_by == "标题A-Z":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["title"].lower())
|
|
||||||
elif sort_by == "标题Z-A":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["title"].lower(), reverse=True)
|
|
||||||
elif sort_by == "类型A-Z":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["category"].lower())
|
|
||||||
elif sort_by == "类型Z-A":
|
|
||||||
filtered_notes.sort(key=lambda x: x["category"].lower(), reverse=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示筛选结果
|
# 显示筛选结果
|
||||||
if filtered_notes:
|
if filtered_notes:
|
||||||
@ -449,7 +621,7 @@ if st.session_state.notes:
|
|||||||
note['category'] = edit_category
|
note['category'] = edit_category
|
||||||
note['content'] = edit_content
|
note['content'] = edit_content
|
||||||
note['tags'] = edit_tags_list
|
note['tags'] = edit_tags_list
|
||||||
note['updated_at'] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
note['updated_at'] = datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT)
|
||||||
st.session_state.editing_note = None
|
st.session_state.editing_note = None
|
||||||
save_notes()
|
save_notes()
|
||||||
st.success("笔记已更新！")
|
st.success("笔记已更新！")
|
||||||
@ -466,7 +638,7 @@ if st.session_state.notes:
|
|||||||
|
|
||||||
# 显示标签
|
# 显示标签
|
||||||
if note.get("tags"):
|
if note.get("tags"):
|
||||||
tags_html = " ".join([f'<span style="background-color: #e1f5fe; color: #01579b; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; margin-right: 5px; font-size: 12px;">{tag}</span>' for tag in note["tags"]])
|
tags_html = format_tags_html(note["tags"])
|
||||||
st.markdown(f"**标签：** {tags_html}", unsafe_allow_html=True)
|
st.markdown(f"**标签：** {tags_html}", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
st.markdown(f"**创建时间：** {note['created_at']}")
|
st.markdown(f"**创建时间：** {note['created_at']}")
|
||||||
@ -487,7 +659,7 @@ if st.session_state.notes:
|
|||||||
st.info(extracted['summary'])
|
st.info(extracted['summary'])
|
||||||
st.markdown("**关键词：**")
|
st.markdown("**关键词：**")
|
||||||
if extracted['keywords']:
|
if extracted['keywords']:
|
||||||
keywords_html = " ".join([f'<span style="background-color: #fff3e0; color: #e65100; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; margin-right: 5px; font-size: 12px;">{kw}</span>' for kw in extracted['keywords']])
|
keywords_html = format_tags_html(extracted['keywords'], style="preview")
|
||||||
st.markdown(keywords_html, unsafe_allow_html=True)
|
st.markdown(keywords_html, unsafe_allow_html=True)
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
st.warning("未找到关键词")
|
st.warning("未找到关键词")
|
||||||
@ -508,7 +680,7 @@ if st.session_state.notes:
|
|||||||
save_notes()
|
save_notes()
|
||||||
st.rerun()
|
st.rerun()
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
st.warning("没有找到匹配的笔记")
|
st.info("没有找到匹配的笔记")
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
st.info("还没有笔记，请在左侧添加您的第一条笔记！")
|
st.info("还没有笔记，请在左侧添加您的第一条笔记！")
|
||||||
|
|
||||||
@ -521,7 +693,7 @@ col_stats1, col_stats2 = st.columns(2)
|
|||||||
with col_stats1:
|
with col_stats1:
|
||||||
st.metric("总笔记数", len(st.session_state.notes))
|
st.metric("总笔记数", len(st.session_state.notes))
|
||||||
with col_stats2:
|
with col_stats2:
|
||||||
all_tags = list(set(tag for note in st.session_state.notes for tag in note.get("tags", [])))
|
all_tags = get_all_tags()
|
||||||
st.metric("总标签数", len(all_tags))
|
st.metric("总标签数", len(all_tags))
|
||||||
|
|
||||||
# 分类统计
|
# 分类统计
|
||||||
@ -636,8 +808,8 @@ with tab_txt:
|
|||||||
"title": import_title,
|
"title": import_title,
|
||||||
"category": import_category,
|
"category": import_category,
|
||||||
"content": content,
|
"content": content,
|
||||||
"created_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
"created_at": datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT),
|
||||||
"updated_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
|
"updated_at": datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT)
|
||||||
}
|
}
|
||||||
st.session_state.notes.append(note)
|
st.session_state.notes.append(note)
|
||||||
save_notes()
|
save_notes()
|
||||||
@ -670,7 +842,7 @@ with export_tab_txt:
|
|||||||
if st.button("📤 导出所有笔记为文本", type="primary", key="export_all_txt"):
|
if st.button("📤 导出所有笔记为文本", type="primary", key="export_all_txt"):
|
||||||
# 合并所有笔记为一个文本文件
|
# 合并所有笔记为一个文本文件
|
||||||
all_content = "=" * 50 + "\n"
|
all_content = "=" * 50 + "\n"
|
||||||
all_content += f"学习笔记备份 - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n"
|
all_content += f"学习笔记备份 - {datetime.now().strftime(DATETIME_FORMAT)}\n"
|
||||||
all_content += "=" * 50 + "\n\n"
|
all_content += "=" * 50 + "\n\n"
|
||||||
|
|
||||||
for note in st.session_state.notes:
|
for note in st.session_state.notes:
|
||||||
@ -724,14 +896,176 @@ st.divider()
|
|||||||
# 清空功能
|
# 清空功能
|
||||||
col_clear = st.columns(1)[0]
|
col_clear = st.columns(1)[0]
|
||||||
with col_clear:
|
with col_clear:
|
||||||
|
if not st.session_state.confirm_clear:
|
||||||
if st.button("🗑️ 清空所有笔记"):
|
if st.button("🗑️ 清空所有笔记"):
|
||||||
if st.session_state.notes:
|
if st.session_state.notes:
|
||||||
st.warning("⚠️ 此操作不可恢复！")
|
st.session_state.confirm_clear = True
|
||||||
if st.button("确认清空"):
|
|
||||||
st.session_state.notes = []
|
|
||||||
st.session_state.editing_note = None
|
|
||||||
save_notes()
|
|
||||||
st.success("所有笔记已清空！")
|
|
||||||
st.rerun()
|
st.rerun()
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
st.info("没有笔记可清空")
|
st.info("没有笔记可清空")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.warning("⚠️ 确定要清空所有笔记吗？此操作不可恢复！")
|
||||||
|
col_confirm, col_cancel_clear = st.columns(2)
|
||||||
|
with col_confirm:
|
||||||
|
if st.button("✅ 确认清空", type="primary"):
|
||||||
|
st.session_state.notes = []
|
||||||
|
st.session_state.editing_note = None
|
||||||
|
st.session_state.confirm_clear = False
|
||||||
|
save_notes()
|
||||||
|
st.success("所有笔记已清空！")
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
with col_cancel_clear:
|
||||||
|
if st.button("❌ 取消"):
|
||||||
|
st.session_state.confirm_clear = False
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
|
||||||
|
# AI学习报告标签页
|
||||||
|
with tab_report:
|
||||||
|
st.header("🤖 AI学习报告")
|
||||||
|
st.markdown("根据您的笔记生成个性化的学习报告和建议")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 筛选选项
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("📊 筛选笔记")
|
||||||
|
|
||||||
|
col_report1, col_report2, col_report3 = st.columns(3)
|
||||||
|
|
||||||
|
with col_report1:
|
||||||
|
# 分类筛选
|
||||||
|
report_category = st.selectbox(
|
||||||
|
"筛选分类",
|
||||||
|
["全部"] + st.session_state.categories,
|
||||||
|
help="选择要分析的分类"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
with col_report2:
|
||||||
|
# 标签筛选
|
||||||
|
all_tags = get_all_tags()
|
||||||
|
report_tag = st.selectbox(
|
||||||
|
"筛选标签",
|
||||||
|
["全部"] + sorted(all_tags),
|
||||||
|
help="选择要分析的标签"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
with col_report3:
|
||||||
|
# 时间范围筛选
|
||||||
|
report_time_range = st.selectbox(
|
||||||
|
"时间范围",
|
||||||
|
["全部时间", "最近7天", "最近30天", "最近90天"],
|
||||||
|
help="选择分析的时间范围"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成报告按钮
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
if st.button("🚀 生成学习报告", type="primary"):
|
||||||
|
# 筛选笔记
|
||||||
|
filtered_notes = []
|
||||||
|
for note in st.session_state.notes:
|
||||||
|
# 分类筛选
|
||||||
|
category_match = report_category == "全部" or note["category"] == report_category
|
||||||
|
|
||||||
|
# 标签筛选
|
||||||
|
tag_match = report_tag == "全部" or report_tag in note.get("tags", [])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 时间筛选
|
||||||
|
time_match = True
|
||||||
|
if report_time_range != "全部时间":
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
note_date = datetime.strptime(note["created_at"], DATETIME_FORMAT)
|
||||||
|
now = datetime.now()
|
||||||
|
if report_time_range == "最近7天":
|
||||||
|
time_match = (now - note_date).days <= 7
|
||||||
|
elif report_time_range == "最近30天":
|
||||||
|
time_match = (now - note_date).days <= 30
|
||||||
|
elif report_time_range == "最近90天":
|
||||||
|
time_match = (now - note_date).days <= 90
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
time_match = True
|
||||||
|
|
||||||
|
if category_match and tag_match and time_match:
|
||||||
|
filtered_notes.append(note)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成报告
|
||||||
|
if filtered_notes:
|
||||||
|
report = generate_study_report(filtered_notes)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 显示报告
|
||||||
|
st.success(f"✅ 基于筛选后的 {len(filtered_notes)} 条笔记生成报告")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 总览部分
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("📈 学习总览")
|
||||||
|
col_overview1, col_overview2, col_overview3 = st.columns(3)
|
||||||
|
with col_overview1:
|
||||||
|
st.metric("笔记总数", report["总览"]["笔记总数"])
|
||||||
|
with col_overview2:
|
||||||
|
st.metric("总字数", report["总览"]["总字数"])
|
||||||
|
with col_overview3:
|
||||||
|
st.metric("平均字数", report["总览"]["平均每条笔记字数"])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 分类统计
|
||||||
|
if report["分类统计"]:
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("📂 分类分布")
|
||||||
|
cat_cols = st.columns(min(4, len(report["分类统计"])))
|
||||||
|
for i, (cat, count) in enumerate(report["分类统计"].items()):
|
||||||
|
if i < len(cat_cols):
|
||||||
|
with cat_cols[i]:
|
||||||
|
st.metric(cat, count)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 热门标签
|
||||||
|
if report["热门标签"]:
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("🏷️ 热门标签")
|
||||||
|
tag_cols = st.columns(min(5, len(report["热门标签"])))
|
||||||
|
for i, (tag, count) in enumerate(report["热门标签"]):
|
||||||
|
if i < len(tag_cols):
|
||||||
|
with tag_cols[i]:
|
||||||
|
st.metric(tag, count)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 学习建议
|
||||||
|
if report["学习建议"]:
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("💡 AI学习建议")
|
||||||
|
for i, suggestion in enumerate(report["学习建议"], 1):
|
||||||
|
st.info(f"{i}. {suggestion}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 导出报告
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
if st.button("📥 导出报告"):
|
||||||
|
report_text = "=" * 60 + "\n"
|
||||||
|
report_text += "AI学习报告\n"
|
||||||
|
report_text += f"生成时间: {report['生成时间']}\n"
|
||||||
|
report_text += "=" * 60 + "\n\n"
|
||||||
|
|
||||||
|
report_text += "【学习总览】\n"
|
||||||
|
report_text += f"笔记总数: {report['总览']['笔记总数']}\n"
|
||||||
|
report_text += f"分类数量: {report['总览']['分类数量']}\n"
|
||||||
|
report_text += f"标签总数: {report['总览']['标签总数']}\n"
|
||||||
|
report_text += f"总字数: {report['总览']['总字数']}\n"
|
||||||
|
report_text += f"平均每条笔记字数: {report['总览']['平均每条笔记字数']}\n\n"
|
||||||
|
|
||||||
|
report_text += "【分类统计】\n"
|
||||||
|
for cat, count in report["分类统计"].items():
|
||||||
|
report_text += f"{cat}: {count}条\n"
|
||||||
|
report_text += "\n"
|
||||||
|
|
||||||
|
report_text += "【热门标签】\n"
|
||||||
|
for tag, count in report["热门标签"]:
|
||||||
|
report_text += f"{tag}: {count}次\n"
|
||||||
|
report_text += "\n"
|
||||||
|
|
||||||
|
report_text += "【AI学习建议】\n"
|
||||||
|
for i, suggestion in enumerate(report["学习建议"], 1):
|
||||||
|
report_text += f"{i}. {suggestion}\n"
|
||||||
|
|
||||||
|
st.download_button(
|
||||||
|
label="下载学习报告",
|
||||||
|
data=report_text,
|
||||||
|
file_name=f"study_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.txt",
|
||||||
|
mime="text/plain"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.warning("⚠️ 没有找到符合条件的笔记，请调整筛选条件")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.info("👆 请选择筛选条件后点击生成报告按钮")
|
||||||
|
|||||||
@ -104,7 +104,13 @@
|
|||||||
"content": "中国古典诗词是中华文化的瑰宝，承载着数千年的历史与智慧。从《诗经》的质朴纯真，到唐诗的辉煌灿烂，再到宋词的婉约豪放，诗词艺术在中国文学史上占据着极其重要的地位。\n\n诗歌的起源可以追溯到远古时期，先民们在劳动和生活中创造了最初的歌谣。这些歌谣经过长期的传承和演变，逐渐形成了具有固定格式的诗歌。《诗经》是中国最早的诗歌总集，收录了从西周初期到春秋中叶的305篇诗歌，分为风、雅、颂三个部分。《诗经》中的诗歌以四言为主，运用了赋、比、兴的表现手法，开创了中国诗歌的现实主义传统。\n\n汉代乐府诗继承了《诗经》的现实主义精神，反映了当时的社会生活和人民的思想感情。《古诗十九首》是汉代文人五言诗的代表作，语言质朴自然，情感真挚深沉，被誉为\"五言之冠冕\"。这些诗歌为后来诗歌的发展奠定了坚实的基础。\n\n唐代是中国诗歌发展的黄金时代，涌现出了李白、杜甫、白居易等一大批杰出的诗人。李白的诗歌豪放飘逸，想象奇特，充满了浪漫主义色彩。他的《将进酒》\"君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回\"气势磅礴，展现了他豪迈不羁的性格。杜甫的诗歌沉郁顿挫，关注民生疾苦，被称为\"诗圣\"。他的《春望》\"国破山河在，城春草木深\"表达了对国家命运的忧虑。白居易的诗歌通俗易懂，关注社会现实，他的《长恨歌》\"在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝\"传唱千古。\n\n宋词是中国诗歌的另一种重要形式，分为豪放派和婉约派两大流派。苏轼是豪放派的代表人物，他的词作气势磅礴，意境开阔。他的《念奴娇·赤壁怀古》\"大江东去，浪淘尽，千古风流人物\"展现了豪迈的气概。李清照是婉约派的代表人物，她的词作细腻婉约，情感真挚。她的《声声慢》\"寻寻觅觅，冷冷清清，凄凄惨惨戚戚\"表达了她内心的愁苦。\n\n中国古典诗词的艺术特色主要体现在以下几个方面：一是意境深远，诗人通过生动的意象和精妙的语言，营造出深远的艺术境界；二是语言精炼，诗词要求字斟句酌，每一个字都要发挥最大的表现力；三是韵律优美，诗词讲究平仄和对仗，读起来朗朗上口；四是情感真挚，诗人将自己的真情实感融入诗中，使读者产生共鸣。\n\n诗歌的创作技巧丰富多彩，包括比喻、拟人、夸张、对偶、排比等多种修辞手法。比喻可以使抽象的事物变得具体形象，如\"问君能有几多愁，恰似一江春水向东流\"。拟人可以使事物具有人的情感和动作，如\"感时花溅泪，恨别鸟惊心\"。夸张可以突出事物的特征，如\"飞流直下三千尺，疑是银河落九天\"。对偶可以使诗歌更加工整优美，如\"两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天\"。\n\n中国古典诗词蕴含着深刻的思想内涵。许多诗歌表达了诗人对国家和人民的关怀，如杜甫的\"安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜\"。有些诗歌表达了诗人对人生的感悟，如苏轼的\"人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全\"。还有些诗歌表达了诗人对自然的热爱，如王维的\"空山新雨后，天气晚来秋\"。\n\n学习古典诗词，不仅可以提高我们的文学素养，还可以陶冶我们的情操，丰富我们的精神世界。通过阅读和欣赏古典诗词，我们可以感受到古人的智慧和情感，体会到中华文化的博大精深。古典诗词是我们民族的精神财富，值得我们认真学习和传承。\n\n在现代社会，古典诗词依然具有重要的意义。它可以帮助我们更好地理解传统文化，增强文化自信。它可以提高我们的审美能力和语言表达能力。它还可以帮助我们缓解压力，陶冶情操。因此，我们应该重视古典诗词的学习和传承，让这一优秀的文化遗产在新时代焕发出新的光彩。",
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"content": "中国古典诗词是中华文化的瑰宝，承载着数千年的历史与智慧。从《诗经》的质朴纯真，到唐诗的辉煌灿烂，再到宋词的婉约豪放，诗词艺术在中国文学史上占据着极其重要的地位。\n\n诗歌的起源可以追溯到远古时期，先民们在劳动和生活中创造了最初的歌谣。这些歌谣经过长期的传承和演变，逐渐形成了具有固定格式的诗歌。《诗经》是中国最早的诗歌总集，收录了从西周初期到春秋中叶的305篇诗歌，分为风、雅、颂三个部分。《诗经》中的诗歌以四言为主，运用了赋、比、兴的表现手法，开创了中国诗歌的现实主义传统。\n\n汉代乐府诗继承了《诗经》的现实主义精神，反映了当时的社会生活和人民的思想感情。《古诗十九首》是汉代文人五言诗的代表作，语言质朴自然，情感真挚深沉，被誉为\"五言之冠冕\"。这些诗歌为后来诗歌的发展奠定了坚实的基础。\n\n唐代是中国诗歌发展的黄金时代，涌现出了李白、杜甫、白居易等一大批杰出的诗人。李白的诗歌豪放飘逸，想象奇特，充满了浪漫主义色彩。他的《将进酒》\"君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回\"气势磅礴，展现了他豪迈不羁的性格。杜甫的诗歌沉郁顿挫，关注民生疾苦，被称为\"诗圣\"。他的《春望》\"国破山河在，城春草木深\"表达了对国家命运的忧虑。白居易的诗歌通俗易懂，关注社会现实，他的《长恨歌》\"在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝\"传唱千古。\n\n宋词是中国诗歌的另一种重要形式，分为豪放派和婉约派两大流派。苏轼是豪放派的代表人物，他的词作气势磅礴，意境开阔。他的《念奴娇·赤壁怀古》\"大江东去，浪淘尽，千古风流人物\"展现了豪迈的气概。李清照是婉约派的代表人物，她的词作细腻婉约，情感真挚。她的《声声慢》\"寻寻觅觅，冷冷清清，凄凄惨惨戚戚\"表达了她内心的愁苦。\n\n中国古典诗词的艺术特色主要体现在以下几个方面：一是意境深远，诗人通过生动的意象和精妙的语言，营造出深远的艺术境界；二是语言精炼，诗词要求字斟句酌，每一个字都要发挥最大的表现力；三是韵律优美，诗词讲究平仄和对仗，读起来朗朗上口；四是情感真挚，诗人将自己的真情实感融入诗中，使读者产生共鸣。\n\n诗歌的创作技巧丰富多彩，包括比喻、拟人、夸张、对偶、排比等多种修辞手法。比喻可以使抽象的事物变得具体形象，如\"问君能有几多愁，恰似一江春水向东流\"。拟人可以使事物具有人的情感和动作，如\"感时花溅泪，恨别鸟惊心\"。夸张可以突出事物的特征，如\"飞流直下三千尺，疑是银河落九天\"。对偶可以使诗歌更加工整优美，如\"两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天\"。\n\n中国古典诗词蕴含着深刻的思想内涵。许多诗歌表达了诗人对国家和人民的关怀，如杜甫的\"安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜\"。有些诗歌表达了诗人对人生的感悟，如苏轼的\"人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全\"。还有些诗歌表达了诗人对自然的热爱，如王维的\"空山新雨后，天气晚来秋\"。\n\n学习古典诗词，不仅可以提高我们的文学素养，还可以陶冶我们的情操，丰富我们的精神世界。通过阅读和欣赏古典诗词，我们可以感受到古人的智慧和情感，体会到中华文化的博大精深。古典诗词是我们民族的精神财富，值得我们认真学习和传承。\n\n在现代社会，古典诗词依然具有重要的意义。它可以帮助我们更好地理解传统文化，增强文化自信。它可以提高我们的审美能力和语言表达能力。它还可以帮助我们缓解压力，陶冶情操。因此，我们应该重视古典诗词的学习和传承，让这一优秀的文化遗产在新时代焕发出新的光彩。",
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