基于行为科学研究的智能任务规划系统,为您提供真正个性化、科学化的日程安排
- 基础属性: 紧迫性、重要性、预估耗时
- 心理属性: 认知负荷、能量消耗、内在动机
- 行为属性: 执行承诺度、启动门槛、拖延倾向
# 多目标优化:Q = α·C + β·S + γ·(1-L) + δ·E + ε·B
Q = α·完成优先级 + β·计划稳定性 + γ·(1-认知负荷) + δ·能量平衡 + ε·行为因素- 效率优先型: 最大化高重要性任务完成率
- 健康平衡型: 最小化每日总能量消耗峰值
- 心流促进型: 最大化连续工作时段
- 动机维持型: 平衡高低愉悦度任务分布
graph TB
A[Web前端] --> B[API网关]
C[iOS App] --> B
D[Android App] --> B
B --> E[用户服务]
B --> F[任务管理服务]
B --> G[计划生成服务]
B --> H[数据分析服务]
B --> I[认证服务]
E --> J[用户数据库]
F --> K[任务数据库]
G --> L[算法引擎]
H --> M[分析数据库]
| 领域 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | Vue 3 + TypeScript + Pinia + Vite |
| 移动端 | React Native + TypeScript |
| 后端 | Python + FastAPI, Node.js + Express |
| 算法 | Python + NumPy + SciPy + C++ |
| 数据库 | MySQL + Redis + MongoDB |
| 基础设施 | Docker + Kubernetes + AWS/Aliyun |
- Python 3.9+
- Node.js 16+
- MySQL 8.0+
- Redis 6.0+
- Docker 20.0+
- 克隆项目
git clone https://github.com/your-organization/smart-planning-assistant.git
cd smart-planning-assistant- 环境配置
cp .env.example .env.development
# 编辑配置文件,设置数据库连接等参数- 启动基础设施
cd deployments/docker
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d- 安装依赖并启动服务
# 后端服务
cd backend/user-service
pip install -r requirements.txt
python main.py
# Web前端
cd frontend/web-app
npm install
npm run dev- 访问应用
- Web应用: http://localhost:3000
- API文档: http://localhost:8000/docs
- 监控面板: http://localhost:9090
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -dsmart-planning-assistant/
├── 📚 文档/ # 项目文档
├── 🔧 后端服务/ # 微服务架构后端
├── 🧠 算法引擎/ # 核心算法实现
├── 💻 前端应用/ # Web和移动端
├── 🗄️ 数据库/ # 数据库脚本和迁移
├── 🐳 部署配置/ # Docker和K8s配置
├── ⚙️ 基础设施/ # CI/CD和监控
└── 🧪 测试/ # 测试套件
- Python: 遵循 PEP 8
- JavaScript/TypeScript: 使用 ESLint + Prettier
- Git: 遵循 Conventional Commits
- API: 使用 OpenAPI 3.0 规范
# 运行单元测试
pytest tests/unit/
# 运行集成测试
pytest tests/integration/
# 测试覆盖率要求 > 80%
pytest --cov=./ --cov-report=htmlfeat: 添加新功能
fix: 修复bug
docs: 文档更新
style: 代码格式调整
refactor: 代码重构
test: 测试相关
chore: 构建过程或辅助工具变动
完整的API文档可在以下位置找到:
- REST API文档
- OpenAPI规范
- 在线API文档 (开发环境)
- 单元测试: 核心业务逻辑
- 集成测试: 服务间通信
- E2E测试: 完整用户流程
- 性能测试: 算法和系统性能
# 运行所有测试
./scripts/run-tests.sh
# 性能测试
./scripts/performance-test.shdevelopment: 开发环境staging: 预生产环境production: 生产环境
# 数据库
DATABASE_URL=mysql://user:pass@host:port/db
REDIS_URL=redis://host:port
# JWT认证
JWT_SECRET=your-secret-key
JWT_EXPIRATION=86400
# 算法配置
ALGORITHM_STRATEGY=EFFICIENCY
COGNITIVE_THRESHOLD=0.7- 应用性能: 响应时间、错误率、吞吐量
- 系统资源: CPU、内存、磁盘、网络
- 业务指标: 用户活跃度、任务完成率、算法准确率
import structlog
logger = structlog.get_logger()
logger.info("plan_generation_start", user_id=user_id, task_count=len(tasks))我们欢迎社区贡献!请阅读:
- Fork 项目
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
- 📧 邮箱: support@smartplanning.com
- 🐛 问题反馈
- 📖 文档网站
感谢所有为这个项目做出贡献的开发者!
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