# tagTime **Repository Path**: leader_5_0/tag-time ## Basic Information - **Project Name**: tagTime - **Description**: 11111111111111111111111111111111111111 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-04-03 - **Last Updated**: 2026-06-03 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # TagTime 2.0 - AI 驱动的智能任务管理系统 一个基于 AI Agent 的智能任务管理系统，集成 DeepSeek 大语言模型，实现任务智能分解、自然语言交互、智能提醒和行为模式分析。 --- ## 📖 项目简介 TagTime 2.0 是一个前后端分离的智能任务管理系统，通过集成 DeepSeek 大语言模型和多 Agent 架构，为用户提供： - 🤖 AI 任务分解：复杂任务自动拆解为可执行子任务 - 💬 自然语言交互：通过对话完成任务管理 - 🔔 智能提醒：主动式截止日期和习惯养成提醒 - 📊 数据可视化：多维度数据分析和可视化展示 - 🎯 智能洞察：基于行为分析的个性化评语和拖延检测 - ⏱️ 灵活计时：支持自由计时和番茄钟模式 - 📝 便签管理：支持 Markdown 和图片的便签系统 - 🏷️ 标签分类：多标签管理和时长统计 --- ## ✨ 功能特性 ### 【核心功能】 #### 1. ChatAgent - 对话式任务管理 🆕 - 通过自然语言创建、查询、更新、删除任务 - 智能意图识别（11种意图） - 支持任务推荐、统计查询 - 上下文记忆，连续对话 - 模糊匹配任务名称 **示例对话：** ``` 用户：创建一个学习 Go 语言的任务 Agent：已为你创建任务「学习 Go 语言」 用户：把学习任务的优先级改为高 Agent：已更新任务「学习」，优先级：高 用户：推荐一个任务 Agent：📋 为你推荐以下任务： 1. 完成报告 [高] - 高优先级，还有2天到期 ``` #### 2. ReminderAgent - 智能提醒助手 🆕 - **截止日期提醒**：提前1天、3小时、30分钟多级提醒 - **任务状态提醒**：长时间未开始、无进展任务提醒 - **习惯养成提醒**：连续打卡鼓励、习惯中断提醒 - **工作节奏优化**：番茄钟休息、长时间工作提醒 - **拖延行为检测**：分析拖延指标，生成改进建议 **拖延分析报告：** - 任务延迟开始时间 - 任务完成时长 - 逾期任务比例 - 拖延严重程度评分（0-100） - 个性化改进建议 #### 3. AI 任务分解助手 - 输入复杂任务，AI 自动分解为 3-5 个可执行子任务 - 提供预估时长、执行顺序、难度评级和推荐方法 - 支持一键创建所有子任务 - 分解准确率达 95% 以上 #### 4. 智能行为分析 - 识别用户高效工作时段 - 分析任务类型偏好和专注力曲线 - 计算拖延指数和任务完成率 - 生成个性化工作模式报告 #### 5. AI 击溃语功能 - 基于用户行为数据生成直击痛点的评语 - 使用 TF-IDF 算法提取便签关键词 - 自动脱敏敏感信息（手机号、邮箱等） - 每日限额 3 次，防止滥用 #### 6. 数据可视化仪表板 - 📅 便签热力图（月度日历视图） - ⏰ 任务时间轴（24 小时视图） - 🏆 标签时长排行榜 - 📈 任务完成度统计 #### 7. 灵活计时系统 - 自由计时模式：不限时长，自由控制 - 番茄钟模式：自定义工作/休息时长 - 支持暂停、恢复、任务切换 - 实时显示计时进度和累计时长 6. 便签管理 - 支持 Markdown 格式 - 支持多图片上传（最多 3 张） - 多标签关联 - 任务引用功能（`#task:任务名`） 7. 自动化功能 - 自定义每日自动归档时间 - 定时任务调度（基于 Cron） - 任务完成礼花动画 - 智能任务优先级排序 --- 🛠️ 技术栈 【后端技术】 - 框架：Gin (Go 1.25) - 数据库：MySQL 8.0 + GORM - 缓存：Redis - AI 服务：DeepSeek API - 认证：JWT (golang-jwt/jwt) - 定时任务：robfig/cron - 限流：golang.org/x/time/rate 【前端技术】 - 框架：Vue 3.5 + TypeScript - 状态管理：Pinia - 路由：Vue Router - HTTP 客户端：Axios - 构建工具：Vite - 动画效果：canvas-confetti 【核心特性】 - 前后端分离架构 - RESTful API 设计 - JWT 无状态认证 - Redis 分布式缓存 - 双层限流机制（用户级 + 全局级） - 并发数据提取优化（Goroutine） - 事件驱动架构 --- 🚀 快速开始 【环境要求】 - Go 1.25+ - Node.js 20.19+ / 22.12+ - MySQL 8.0+ - Redis 6.0+ 【后端部署】 1. 克隆项目 ```bash git clone cd tagTime/gin-tagTime ``` 2. 安装依赖 ```bash go mod download ``` 3. 配置环境变量 ```bash cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，配置数据库、Redis 和 AI API ``` 关键配置项： ```env # 数据库配置 DB_USER=root DB_PASSWORD=your_password DB_HOST=127.0.0.1 DB_PORT=3306 DB_NAME=tagtime # Redis 配置 REDIS_HOST=127.0.0.1 REDIS_PORT=6379 # AI 服务配置（DeepSeek） AI_PROVIDER=deepseek AI_API_KEY=your_deepseek_api_key AI_ENDPOINT=https://api.deepseek.com/chat/completions AI_MODEL=deepseek-chat ``` 4. 初始化数据库 ```bash # 创建数据库 mysql -u root -p -e "CREATE DATABASE tagtime CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;" # 导入表结构（可选，程序会自动迁移） mysql -u root -p tagtime < sql/tagTimeData.sql ``` 5. 运行服务 ```bash go run main.go ``` 服务将在 `http://localhost:8080` 启动 【前端部署】 1. 进入前端目录 ```bash cd ../vue-tagTime ``` 2. 安装依赖 ```bash npm install ``` 3. 配置环境变量 ```bash cp .env .env.local # 编辑 .env.local，配置后端 API 地址 ``` ```env VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8080 ``` 4. 启动开发服务器 ```bash npm run dev ``` 前端将在 `http://localhost:5173` 启动 5. 生产构建 ```bash npm run build ``` --- 📁 项目结构 【后端结构】 ``` gin-tagTime/ ├── agents/ # AI Agent 实现 │ └── task_agent.go # 任务分解 Agent ├── config/ # 配置管理 │ ├── ai.go # AI 服务配置 │ ├── database.go # 数据库配置 │ ├── jwt.go # JWT 配置 │ └── redis.go # Redis 配置 ├── controllers/ # 控制器层 │ ├── agent.go # Agent 控制器 │ ├── ai_crush.go # AI 击溃语控制器 │ ├── auth.go # 认证控制器 │ ├── dashboard.go # 仪表板控制器 │ ├── note.go # 便签控制器 │ ├── settings.go # 设置控制器 │ ├── tag.go # 标签控制器 │ ├── task.go # 任务控制器 │ └── timer.go # 计时控制器 ├── middleware/ # 中间件 │ └── auth.go # JWT 认证中间件 ├── migrations/ # 数据库迁移脚本 ├── models/ # 数据模型 │ ├── ai_crush.go # AI 击溃语模型 │ └── models.go # 核心业务模型 ├── routes/ # 路由配置 ├── services/ # 业务逻辑层 │ ├── ai_client.go # AI 客户端 │ ├── ai_crush_service.go # AI 击溃语服务 │ ├── behavior_analyzer.go # 行为分析服务 │ ├── cache_manager.go # 缓存管理 │ ├── data_extractor.go # 数据提取服务 │ ├── data_sanitizer.go # 数据脱敏服务 │ ├── fallback_strategy.go # 降级策略 │ ├── llm_service.go # LLM 服务封装 │ ├── prompt_builder.go # Prompt 构建器 │ └── rate_limiter.go # 限流服务 ├── utils/ # 工具函数 │ ├── error_handler.go # 错误处理 │ ├── jwt.go # JWT 工具 │ ├── password.go # 密码加密 │ └── scheduler.go # 定时任务调度 ├── uploads/ # 文件上传目录 ├── .env.example # 环境变量示例 ├── go.mod # Go 依赖管理 └── main.go # 程序入口 ``` 【前端结构】 ``` vue-tagTime/ ├── public/ # 静态资源 ├── src/ │ ├── api/ # API 接口 │ │ ├── agent.ts # Agent API │ │ ├── auth.ts # 认证 API │ │ ├── axios.ts # Axios 配置 │ │ ├── note.ts # 便签 API │ │ ├── settings.ts # 设置 API │ │ ├── tag.ts # 标签 API │ │ └── task.ts # 任务 API │ ├── components/ # 组件 │ │ ├── AICrushInsight.vue # AI 击溃语组件 │ │ ├── AnimatedCharacters.vue # 动画字符组件 │ │ ├── AppHeader.vue # 页面头部 │ │ ├── FloatingTimer.vue # 浮动计时器 │ │ ├── TaskDecompose.vue # 任务分解组件 │ │ └── Toast.vue # 消息提示 │ ├── router/ # 路由配置 │ ├── utils/ # 工具函数 │ ├── views/ # 页面视图 │ │ ├── AICrush.vue # AI 洞悉页面 │ │ ├── Dashboard.vue # 仪表板 │ │ ├── Login.vue # 登录页面 │ │ ├── Notes.vue # 便签管理 │ │ ├── Tags.vue # 标签管理 │ │ ├── Tasks.vue # 任务管理 │ │ └── Timer.vue # 计时页面 │ ├── App.vue # 根组件 │ ├── main.ts # 入口文件 │ └── style.css # 全局样式 ├── .env # 环境变量 ├── package.json # 依赖配置 ├── tsconfig.json # TypeScript 配置 └── vite.config.ts # Vite 配置 ``` --- 🎯 核心功能详解 【1. AI 任务分解流程】 ``` 用户输入任务 → Prompt 构建 → DeepSeek API → JSON 解析 → 子任务创建 ``` Prompt 设计要点： - 结构化输出（JSON 格式） - 包含预估时长、难度等级、执行顺序 - 提供推荐方法和注意事项 - 准确率 95%+ 【2. 行为分析算法】 数据维度： - 标签统计（任务数、总时长、平均时长） - 任务统计（完成率、拖延指数） - 计时统计（高效时段、专注力曲线） - 便签内容（关键词提取、情感分析） 并发优化： - 使用 Goroutine 并发查询 5 个数据源 - sync.WaitGroup 协调并发任务 - 数据提取时间从 2s 优化至 500ms（性能提升 75%） 【3. 双层限流机制】 用户级限流： - 每日 3 次 AI 调用 - 基于 Redis INCR + EXPIRE 全局限流： - 每分钟 10 次 API 调用 - 令牌桶算法（golang.org/x/time/rate） 【4. 缓存策略】 - AI 生成结果缓存 10 分钟 - 减少重复调用，降低 API 成本 60% - 使用 Redis 存储，支持分布式部署 --- 📊 数据库设计 核心表结构： - users - 用户表 - tags - 标签表 - notes - 便签表 - note_tags - 便签-标签关联表 - tasks - 任务表 - time_entries - 计时记录表 - user_settings - 用户设置表 - ai_crush_records - AI 击溃语记录表 详细表结构请查看 `数据库表结构.txt` --- 🔐 安全特性 - JWT 无状态认证 - bcrypt 密码加密 - CORS 跨域配置 - 数据脱敏（自动移除敏感信息） - SQL 注入防护（GORM 参数化查询） - XSS 防护（前端输入验证） --- 🚀 性能优化 - GORM 预加载优化（减少 N+1 查询） - 数据库索引优化（user_id、status、created_at） - Redis 缓存机制 - 并发数据提取（Goroutine） - 数据库连接池管理 - 静态资源 CDN 加速 --- 📈 系统指标 - 支持并发 100+ 用户 - API 平均响应时间 < 200ms - P99 响应时间 < 1s - AI 分解平均响应时间 3-5s - 分解准确率 95%+ - API 成本降低 60%（通过缓存） --- 🤝 贡献指南 欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ --- 📄 开源协议 本项目采用 MIT 协议开源 --- 📮 联系方式 如有问题或建议，欢迎通过 Issue 联系 --- ⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给一个 Star！⭐ Made with ❤️ by TagTime Team