# gpt_data_log

**Repository Path**: chdwjzd/gpt_data_log

## Basic Information

- **Project Name**: gpt_data_log
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-08
- **Last Updated**: 2025-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# data_log 项目 README

## 项目简介

`data_log` 是一个用于自动化生成每日代码提交记录和日报的工具。它通过从 GitLab 获取提交记录，并结合通义千问（DashScope）AI接口生成简洁明了的日报内容，最后将这些内容保存到 Excel 文件中。该项目旨在帮助开发者高效地整理和记录每日工作内容。

## 功能概述

1. **获取 GitLab 提交记录**：从指定时间段内获取目标作者的代码提交记录。
2. **生成日报**：利用通义千问（DashScope）AI接口，根据提交记录生成简短的工作日报。
3. **保存到 Excel**：将生成的日报内容保存到 Excel 文件中，便于后续查阅和管理。

## 如何使用

### 环境准备

1. **安装依赖**：

   - 确保系统上已经安装了 Python 3.10 及其开发包。
   - 使用 `install.sh` 脚本安装必要的 Python 依赖项。

   ```bash
   ./install.sh
   ```

   如果不想使用清华大学镜像源，可以传递 `-o` 参数：

   ```bash
   ./install.sh -o
   ```

2. **配置环境变量**：

   - 设置 `DASHSCOPE_API_KEY` 环境变量，用于访问通义千问（DashScope）API。
   - 准备 `config.ini` 文件，包含 GitLab API 基础 URL 和私有令牌等配置信息。

   ```ini
   [gitlab]
   api_base = https://gitlab.example.com/api/v4
   private_token = your_private_token
   author_name = your_author_name

   [report]
   excel_base_path = /path/to/excel/directory
   ```

### 运行项目

1. **激活虚拟环境**：

   ```bash
   source myenv/bin/activate
   ```

2. **执行主程序**：

   ```bash
   python data_log.py
   ```

   程序会自动获取今日的代码提交记录，生成日报，并将其保存到指定的 Excel 文件中。

## 项目结构

```bash
data_log/
├── data_log.py           # 主程序文件
├── install.sh            # 安装脚本
└── requirements.txt      # 项目依赖项
```

## 依赖项

该项目依赖以下 Python 库：

- `requests`: 用于发送 HTTP 请求。
- `openpyxl`: 用于操作 Excel 文件。
- `python-dotenv`: 用于加载环境变量。
- `pytz`: 用于处理时区相关操作。

可以通过 `pip install -r requirements.txt` 来安装这些依赖项。

## 版本说明

- **v1.0.0**: 初始版本，支持从 GitLab 获取提交记录并生成日报。
- **v1.1.0**: 支持在系统默认编辑器中编辑生成的日报内容，并保存到 Excel 文件中。

## 贡献者

- **作者**: chdwjzd

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