欢迎开启 2026 备考之旅！

这是您的备考记录系统 2.0 版本 的完整使用说明书。本系统旨在通过精细化的数据统计和可视化的反馈，辅助您科学备考。

1. 如何记录？(核心)

您只需在 _gwy_logs 目录下创建一个新的 .md 文件（建议用日期命名），并填入以下内容。

推荐模板 (直接复制):

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date: 2026-03-15 20:00:00
title: "今天攻克了图形推理"
subjects:
  - name: 资料分析
    hours: 2
  - name: 判断推理
    hours: 3.5
  - name: 言语理解
    hours: 0
  - name: 数量关系
    hours: 0
  - name: 申论
    hours: 1.5
  - name: 其他
    hours: 0
tags: [刷题, 复盘]
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### 📝 今日复盘

今天重点复习了图形推理，发现自己对“一笔画”问题还是不够敏感...

字段说明:

• subjects: 這是核心统计源。请在对应的科目下填写小时数。
• tags: 仅作为标记（如“模考”、“听课”），不参与时长统计。

2. 智能归类与映射系统

为了方便记录，系统内置了关键词映射功能。您在 name 字段中可以使用简称，系统会自动归类到标准大类。

建议：尽量使用标准大类名称，或者固定的简称，以保持习惯一致。

3. 可视化图表解读

• 月历卡片 (中间):
  • 显示当月的打卡情况。
  • 颜色深浅代表当天的总学习时长 (0h 灰色 -> 6h+ 深绿)。
  • 点击月份两侧的箭头 < > 可以切换月份。
• 最近7天趋势 (左侧上):
  • 显示过去7天的总学习时长柱状图。
• 科目分布 (左侧下):
  • 显示本周（或根据日志累计）的各科目投入比例。
  • 颜色与上面的表格对应。

4. 图片插入指南

单张图片:

![我的笔记](/img/gwy/note.jpg)

多图并排 (推荐): 使用我们封装好的组件，可以让 2-3 张图片完美并排显示。

<!-- 两张图 -->
{% include gwy_image_row.html 
    img1="/img/gwy/pic1.jpg" 
    img2="/img/gwy/pic2.jpg" 
%}

<!-- 三张图 -->
{% include gwy_image_row.html 
    img1="/img/gwy/pic1.jpg" 
    img2="/img/gwy/pic2.jpg" 
    img3="/img/gwy/pic3.jpg" 
%}

祝您备考顺利，星光不负赶路人！

如何配置与修改 AI 周报？

本系统会在每周六晚 23:00 自动运行，调用大语言模型（LLM）为您生成周报。要让它真正工作并使用您期望的模型，请按以下步骤操作：

1. 在 GitHub 设置 Secrets (只需一次)

这是为了安全地存储您的 API 密钥。

1. 进入您的 GitHub 仓库主页，点击 Settings -> Secrets and variables -> Actions。
2. 点击 New repository secret 按钮。
3. Name: LLM_API_KEY
4. Secret: 粘贴您的 API 密钥。
5. (可选) 如果您使用代理服务，请再添加一个 Secret：
   • Name: LLM_API_BASE_URL
   • Secret: 您的代理 URL。

注：此设置与博客文章自动总结的爬虫共用，设置一次即可。

2. 修改 weekly_report.yml 工作流 (只需一次)

打开 .github/workflows/weekly_report.yml 文件，确保 env 部分正确引用了您设置的 Secrets。

env:
  OPENAI_API_KEY: $
  OPENAI_API_BASE: $

3. 修改 weekly_summary_generator.py (核心)

这是激活真实调用和更换模型的地方。打开 crawlers/weekly_summary_generator.py，找到 get_llm_summary 函数。

1. 激活真实调用:
   • 找到 response = client.chat.completions.create(...) 和 summary = response.choices[0].message.content 这几行，取消它们的注释。
   • 找到 summary = """...""" 这个大的示例周报文本块，并将其删除或用 """ 注释掉。
2. 如何替换模型:
   • 在 client.chat.completions.create(...) 这一段中，找到 model="..." 这一行。
   • 将引号中的模型名称，替换为您想使用的任何模型。

   修改前:

   # response = client.chat.completions.create(
   #     model="qwen2.5-max",
   #     ...
   # )
   

   修改后 (例如换成 gpt-4o):

   response = client.chat.completions.create(
       model="gpt-4o",
       ...
   )
   

完成以上步骤后，您的 AI 周报系统就会按时、使用您指定的模型，为您生成独一无二的分析报告。

附：最终架构：双仓库策略 (源码私有，部署公开)

为了在公开展示博客的同时，确保私密的备考日记不被泄露，我们最终采用了一套“公私分离”的双仓库架构。

核心思想

1. blog-source (私有仓库):
   • 作用: 作为所有内容的“真理之源”。
   • 存放: 所有的 Markdown 文件（技术博客 _posts、备考日记 _gwy_logs、周报 _gwy_reports）、Jekyll 配置文件、布局和脚本等全部源码。
   • 您的日常工作区: 所有的写作、修改、提交都在这个仓库中进行。
2. skyfuryonline.github.io (公开仓库):
   • 作用: 作为一个纯粹的“展示平台”。
   • 存放: 只存放由 CI/CD 系统构建和加密后的静态网站文件 (_site 目录的内容)。
   • 不存放: 任何 Markdown 源码或配置文件。

工作流 (Workflow)

1. 本地写作:
   • 您在本地的 blog-source 克隆中，新建或修改 .md 日志文件。
   • 完成后，git push 到 blog-source 的 main 分支。
2. CI/CD 自动构建与部署:
   • 触发: blog-source 仓库中的 GitHub Actions 工作流 (deploy.yml) 被 push 事件触发。
   • 构建:
     1. Action 检出 blog-source 的最新代码。
     2. 安装依赖，运行 jekyll build，生成静态网站到 _site 目录。
     3. 运行 pagecrypt，使用 secrets.GWY_PASSWORD 加密 _site/gwy/index.html 文件。
   • 部署:
     1. Action 使用一个拥有写权限的 DEPLOY_TOKEN (您创建的 PAT)。
     2. 将 _site 目录下的所有内容，强制推送到公开仓库 skyfuryonline.github.io 的 gh-pages 分支（或 master 分支，取决于您的 Pages 设置）。

优势

• 绝对隐私: 您的所有日记原文 (.md 文件) 都安全地存放在私有仓库中，永远不会出现在公开网络上。
• 安全加密: 即使是最终生成的 gwy.html，其内容也是经过 AES-256 加密的，只有拥有密码的人才能在浏览器端解密查看。
• 工作流清晰: 您只需要关心在私有仓库中写作，复杂的构建、加密、部署流程全部由 CI/CD 自动化完成。

这是一个健壮、安全且高效的个人知识库解决方案。