EduDaily — 每日教育资讯智能检索与分析系统

一个面向教育工作者的本地化每日资讯聚合与智能分析系统。设定关注的信息源，一键获取当日最新教育资讯，AI 自动提炼、索引、生成结构化日报，并一键适配微信公众号、小红书、抖音、播客等多种平台。

你不需要会编程——只需要跟着下面的步骤做，10 分钟就能跑起来。

当前版本亮点

Windows 桌面版：支持打包为安装包，安装后可从桌面快捷方式启动，不需要用户手动打开终端。
设置页：首页可进入独立设置页，统一管理 API Key、数据目录、.txt 知识库目录和 RAG 通道检修。
多 API Key 管理：每个 Key 都可以命名；页面只显示脱敏形式，真实 Key 保存在系统凭据管理器中。
RAG 通道检修：可检查 API Key、本地嵌入模型、SQLite、Chroma，并支持重新加载知识库和重建向量库。
使用教程：第一步会引导用户前往 DeepSeek API Keys 页面创建 Key，并用大白话说明 Key 的用途、保密和余额要求。

源项目声明：本项目是基于 KnowledgeVault —— 一个通用 RAG 知识库检索与隐私保护分析系统 —— 衍生而来的教育领域专用分支。EduDaily 继承了 KnowledgeVault 的核心 RAG 管道架构（加载→分块→抽取→嵌入→检索→生成→评估），并在此基础上针对教育工作者每日资讯获取的需求进行了专项改造，包括：新增信息源管理、一键日报抓取、教育实体抽取、资讯溯源归档、批量分析、多平台内容适配、定时自动化运行等功能。如果你需要一个通用领域的知识库分析系统，请访问源项目 KnowledgeVault。

你能用它做什么

一键获取每日日报 — 设定教育资讯网站为信息源，点一个按钮（或设置定时）自动抓取今日发布的所有文章
AI 自动提炼归档 — 文章内容经 LLM 提炼为结构化知识库文档，自动分块、向量化、建立索引
批量分析生成日报 — 在网页上点一个按钮，扫描所有未处理文章，一次性生成当天日报摘要，实时显示处理进度
多平台一键适配 — 同一份内容自动生成微信公众号、小红书、抖音脚本、播客口播稿四种版本，网页上直接选择和预览
一键复制 — 网页内置剪贴板工具，选择平台和日期即可复制日报内容，也可自由粘贴文本后复制
定时自动运行 — 在网页上设定每日运行时间，配置自动保存到浏览器；配合后台 scheduler.py 实现全自动运转
资讯可溯源 — 每条入库文档标注来源网站和发布日期，随时追溯到原始出处
自然语言查询 — 像聊天一样提问，系统从知识库中检索相关内容，生成带引用来源的分析报告
上传文档即用 — 拖拽 .txt 文件到网页（政策文件、教研报告等），自动索引
隐私保护 — 报告发送到云端 API 前，自动隐藏手机号、身份证等敏感信息
全过程可视化 — 在网页上查看完整的 Prompt 是如何组装的，底部日志面板记录每一次操作

环境要求

你需要有	说明
一台电脑	Windows / Mac / Linux 都可以
Python 3.10+	python.org 下载安装
DeepSeek API Key	platform.deepseek.com 注册获取（新用户有免费额度）
网络连接	调用 DeepSeek API 时需要

不需要 GPU，不需要 Docker，不需要数据库服务。所有组件都在本地运行。

5 分钟快速上手

第 1 步：下载项目

git clone https://github.com/Vinceli-9527/EduDaily.git
cd EduDaily

如果你没有 Git，也可以直接在 GitHub 页面点击绿色的「Code」按钮 →「Download ZIP」，解压后进入文件夹。

第 2 步：安装依赖

打开终端（Windows 按 Win+R 输入 cmd，Mac 打开「终端」），进入项目文件夹后运行：

pip install -r requirements.txt

如果提示 pip 找不到，试试 pip3 install -r requirements.txt。

首次运行时会自动下载一个约 100MB 的中文 Embedding 模型，之后就不需要再下载了。

第 3 步：配置 API Key

# 复制一份配置文件
cp .env.example .env

然后用记事本打开 .env 文件，把里面的内容改成你真实的 API Key：

DEEPSEEK_API_KEY = "sk-你的真实密钥"

.env 文件已加入 .gitignore，不会被上传到 GitHub，放心。

第 4 步：启动服务

python server.py

看到 EduDaily server ready! Open http://localhost:8765 就说明启动成功了。

第 5 步：打开浏览器

在浏览器地址栏输入 http://localhost:8765，就能看到界面了。

Web 界面指南

打开网页后，顶部状态栏显示三个状态指示灯（管道就绪、API Key 配置状态、向量索引数量）。下方是 四个主导航标签页，分别对应不同的功能模块：

🔍 问答分析

输入问题，AI 从知识库中检索相关内容并生成分析报告。

搜索框：输入你关心的教育问题（如"最新高考改革政策有哪些变化？"），点击「开始分析」或按回车
管道进度条：实时显示 5 个处理阶段（输入 → 检索 → Prompt 构建 → LLM 生成 → 报告输出）
分析报告：AI 生成的 Markdown 格式专业报告，顶部标注生成耗时和使用的分析视角
Prompt 工程：查看完整的 System Prompt 和 User Prompt，不同颜色标注检索上下文（紫色）、结构化数据（绿色）、用户查询（橙色）
检索结果：展示检索到的文档片段，每个片段显示相关度分数和来源文档

📚 知识库管理

管理所有已索引的知识库文档。

上传文档：拖拽 .txt 文件到上传区域，或点击按钮选择文件
文档列表：查看已上传的文档名称、分块数、字数、创建日期
删除：每个文档旁有删除按钮（带确认提示）
编写指南：展开「如何编写高质量知识库文档？」查看格式规范和推荐模板
网址提炼（🪄 面板）：粘贴网址（每行一个），AI 自动抓取内容并提炼为结构化知识库文档，提炼完成后可一键导入

📡 信息源与日报

管理教育资讯订阅源，一键获取每日日报。

添加信息源：输入名称和网址（如"教育部官网" + https://www.moe.gov.cn/）
信息源列表：查看所有已配置的信息源及其同步状态（已同步/未同步）
一键获取日报：点击绿色按钮，自动从所有信息源抓取今日发布的最新资讯，AI 逐篇提炼并索引入库
获取结果：展示每篇文章的标题、来源、日期、分块数、原文链接，以及任何错误信息

⚙️ 高级功能

一站式使用批量分析、多平台内容生成、剪贴板和定时配置。

📊 批量分析并生成多平台日报：

选择目标平台（全部平台 / 微信公众号 / 小红书 / 抖音 / 播客），可选「强制重新处理全部文章」
点击「开始批量分析」，实时进度条显示处理进度
完成后展示每篇文章的摘要，以及各平台版本的生成结果

🎨 多平台内容生成：

选择目标平台，粘贴或输入文本内容
点击按钮，AI 自动将内容改写为适配该平台风格的文案
生成结果可直接预览，并一键复制到剪贴板

📋 剪贴板工具：

按平台和日期获取最新日报并复制到剪贴板
或直接在文本框内粘贴/编辑内容，点击按钮复制

⏰ 定时任务配置：

开关按钮启用/禁用每日自动运行
设定运行时间（小时 + 分钟），配置自动保存到浏览器本地
配合后台 python scheduler.py 实现每天定时抓取 + 分析 + 生成日报

📋 运行日志（页面底部）：

可折叠的日志面板，记录所有操作和 API 调用的详细日志
每条日志带有时间戳和类型标识（信息 / 成功 / 警告 / 错误）
支持一键清空，最多保留 500 条记录

命令行模式（进阶功能）

除了 Web 界面，EduDaily 还提供了命令行工具，适合每天固定时间让电脑自动帮你跑。以下功能大部分也已在 Web 界面的「⚙️ 高级功能」标签页中提供，如果你更喜欢点按钮而不是敲命令，直接打开网页即可使用。

批量分析 (`batch_processor`)

如果你有很多篇已抓取但还没生成摘要的文章，可以一键批量处理：

# 扫描所有未处理的文章，逐篇生成 AI 摘要，输出日报
python batch_processor.py

# 把之前已经处理过的也重新来一遍
python batch_processor.py --force-all

# 同时生成多平台版本（含公众号、小红书、抖音、播客）
python batch_processor.py --platform all

# 只生成小红书版本
python batch_processor.py --platform xhs

# 生成日报后自动复制到剪贴板
python batch_processor.py --copy

# 组合使用：全平台 + 自动复制
python batch_processor.py --platform all --copy

运行时会显示实时进度：

找到 10 个未处理的文件，开始批量分析...

  [1/10] 教育部_新政策.txt — 正在生成摘要... ✓ (1234ms)
  [2/10] 北京大学_科研突破.txt — 正在生成摘要... ✓ (987ms)
  ...

日报已生成于: output\daily_summary_2026-06-02.md

定时自动运行 (`scheduler`)

让电脑像闹钟一样，每天在固定时间自动完成「抓取 → 分析 → 生成日报」全流程。

# 安装定时依赖
pip install schedule

# 每天 07:00 自动运行（默认时间）
python scheduler.py

# 修改时间：在 .env 中添加
#   SCHEDULE_TIME = "08:30"
# 然后启动
python scheduler.py

# 不等定时，立刻运行一次看看效果
python scheduler.py --once

启动后终端会显示下一次运行时间，按 Ctrl+C 停止。

进阶玩法：把 python scheduler.py 设为开机自启动，每天早晨日报自动出现在 output/ 文件夹里。

多平台内容适配 (`template_engine`)

同一篇文章，不同平台的写法完全不同。EduDaily 会自动给你生成四种版本：

平台	风格	适合场景
微信公众号	专业深度分析，800-1200 字，Markdown 格式	教育类公众号推文
小红书	活泼笔记，emoji 丰富，话题标签，300-500 字	碎片化阅读，吸引互动
抖音脚本	60 秒口播脚本，黄金 3 秒开头，画面提示	短视频录制参考
播客口播稿	3-5 分钟口播，口语化，带转场过渡	音频节目录制

你可以在 templates/ 文件夹下找到每个平台的模板文件，用记事本打开即可修改风格。不需要懂编程。

输出文件名示例：

output/daily_2026-06-02_wechat.md      ← 公众号版
output/daily_2026-06-02_xhs.txt        ← 小红书版
output/daily_2026-06-02_douyin.txt     ← 抖音脚本版
output/daily_2026-06-02_podcast.md     ← 播客版
output/daily_summary_2026-06-02.md     ← 默认日报（汇总版）

一键复制到剪贴板 (`clipboard`)

日报生成好了，不需要打开文件手动全选复制。

# 安装依赖
pip install pyperclip

# 复制今天的默认日报
python clipboard.py

# 复制今天的小红书版本
python clipboard.py --platform xhs

# 复制指定日期的公众号版本
python clipboard.py --platform wechat --date 2026-06-02

# 复制任意文件
python clipboard.py --file "output/某篇文章.md"

# 跟在批量分析后面：分析完自动复制
python batch_processor.py --platform xhs --copy

Mac 用户无需额外配置。Windows 用户开箱即用。Linux 用户如果复制失败，运行 sudo apt install xclip 即可。

发送草稿到平台 (`publisher`)

对于开放 API 的平台（如微信公众号），可以直接将日报发送到草稿箱。

# 1. 复制凭据模板
cp credentials.example.json credentials.json

# 2. 编辑 credentials.json，填入你的平台凭据
#    （如何获取凭据，见下文"平台接入说明"）

# 3. 发送草稿到微信公众号草稿箱
python publisher.py --platform wechat --file "output/daily_2026-06-02_wechat.md" --title "教育日报 2026-06-02"

# 4. 或在批量处理后直接发布
python batch_processor.py --platform wechat --publish-draft wechat

平台接入说明

微信公众号（可运行）：

具体获取方法在每个 publisher 类的文档中有详细说明，运行 python -c "from publisher import WeChatPublisher; help(WeChatPublisher)" 即可查看。

登录 https://mp.weixin.qq.com/ →「开发 → 基本配置」获取 AppID 和 AppSecret
配置 IP 白名单（添加你电脑的公网 IP）

调用接口获取 access_token（终端运行以下命令）：

curl "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=你的AppID&secret=你的AppSecret"

把返回的 access_token 填入 credentials.json 的 wechat 部分

知乎 & 微博（预留接口）： 由于这两个平台没有公开的草稿 API，当前提供框架接口。如果你有相关 API 权限，可在 publisher.py 中填入对应实现。

多平台内容格式说明

每个平台版本生成的内容具有不同特点。以下是各平台输出示例片段的对比：

微信公众号版（Markdown）—— 深度专业

> 教育部发布AI赋能教育行动指导意见，计划到2027年建设100个AI教育示范区。

## 一、政策核心：AI如何进入课堂？

教育部此次发布的意见明确了三个重点方向...

小红书版 —— 活泼亲切

📚 教育部放大招！AI要进入全国课堂啦‼️

✨ 核心消息：教育部要在2027年前建成100个AI教育示范区

━━━━━━━━━━━━━

📌 划重点
1️⃣ 覆盖从小学到大学所有学段
2️⃣ 中西部地区是重点支持对象
3️⃣ AI将用在教学、评价、管理全流程

#教育热点 #AI教育 #教育政策 #家长必看

抖音脚本版 —— 快节奏口播

[画面：主播出镜，表情惊讶]
（语速：快）教育部刚刚宣布！到2027年，全国将有100个AI教育示范区！

[画面：切换课堂场景/AI概念图]
（正常）这次的政策覆盖从小学到大学...

播客口播稿版 —— 娓娓道来

各位早上好，欢迎收听 EduDaily 教育早报。

今天是 2026 年 6 月 2 日，本期的教育关键词是：AI 赋能教育。

先来看看今天最重要的教育动态——

📌 教育部发布 AI 赋能教育行动指导意见
就在昨天，教育部正式印发了...

知识库文档编写指南

基本要求

文件格式：.txt 纯文本
编码：UTF-8
文件第一行会自动成为文档标题

段落规则

✅ 不同主题之间用空行隔开
✅ 每个段落保持在 100-800 字之间
✅ 段落内信息尽量独立完整
❌ 不要几千字不分段，不要超短段落（少于 50 字会被跳过）

网址提炼功能

不想手动写文档？直接把网址贴进来，AI 帮你搞定。

使用方法

展开「🪄 想偷懒？试试输入网址帮你快速构成知识库」面板
粘贴网址，每行一个（支持新闻、百科、博客等网页）
点击「抓取并提炼」，系统自动抓取 + AI 提炼
提炼完成后点击「导入已提炼的文档」加载到知识库

与每日日报的区别

功能	网址提炼	每日日报
触发方式	手动粘贴网址	一键自动抓取
处理范围	仅处理你粘贴的网址	处理所有已配置的信息源
日期筛选	不筛选，全部提炼	只抓取当日发布的文章
适用场景	临时补充特定资料	每日例行资讯收集
溯源标注	无特殊标注	自动标注来源和日期

信息源管理 & 每日日报

添加信息源

展开「📡 信息源管理 & 每日日报」面板
在输入框中填写信息源名称和网址，例如：
- 名称：教育部官网
- 网址：https://www.moe.gov.cn/
点击「添加」

一键获取日报

点击「📰 一键获取今日日报」按钮，系统会自动：

对每个信息源：
  1. 抓取首页 → 提取文本内容
  2. AI 识别当日发布的所有文章（标题、链接、日期）
  3. 逐篇抓取全文 → AI 提炼为结构化知识库文档
  4. 保存至本地 data/sample_docs/ 并自动索引到知识库
  5. 文件名标注 [来源网站] 日期，确保可溯源

溯源机制

每条入库文档的文件名格式为：

[教育部官网] 2026-05-29 | 关于深化高中课程改革的指导意见

从知识库中检索到的每段内容，均可追溯到：

来源网站名称
发布日期
原文链接（在获取结果中展示）

项目结构

EduDaily/
├── server.py                     # Web 服务入口（FastAPI）
├── main.py                       # 命令行管道（批处理模式）
├── batch_processor.py            # 批量分析：一键生成所有文章摘要 + 日报
├── scheduler.py                  # 定时自动运行：每天固定时间跑全流程
├── template_engine.py            # 多平台模板引擎：公众号/小红书/抖音/播客
├── clipboard.py                  # 一键复制日报到系统剪贴板
├── publisher.py                  # 草稿箱发布框架（微信/知乎/微博）
├── config.py                     # 所有参数集中管理
├── requirements.txt              # Python 依赖包清单
├── .env.example                  # API Key 配置模板
├── credentials.example.json      # 平台发布凭据模板
│
├── frontend/
│   └── index.html                # Vue3 单页应用（4 标签页布局，CDN 引入，零构建，浏览器即用）
│
├── templates/
│   ├── wechat.j2                 # 公众号模板（专业深度分析）
│   ├── xiaohongshu.j2            # 小红书模板（活泼 emoji 风）
│   ├── douyin.j2                 # 抖音脚本模板（黄金 3 秒口播）
│   └── podcast.j2                # 播客口播稿模板（口语化 + 转场）
│
├── modules/
│   ├── data_loader.py            # 读取 .txt 文档
│   ├── chunker.py                # 段落感知分块（重叠策略）
│   ├── extractor.py              # LLM 教育资讯结构化抽取
│   ├── embedder.py               # 本地 Embedding + ChromaDB 存储
│   ├── retriever.py              # 查询向量化 + 语义检索
│   ├── generator.py              # RAG 报告生成（含隐私脱敏）
│   ├── evaluator.py              # 抽取/检索/生成质量评估
│   ├── privacy.py                # 敏感信息检测与脱敏
│   ├── domain_classifier.py      # 内容领域自动识别
│   ├── url_ingester.py           # 网址抓取 + AI 提炼
│   └── daily_fetcher.py          # 每日日报引擎（信息源抓取+当日筛选+入库）
│
├── prompts/
│   ├── personas.py               # 领域-人格注册表
│   ├── extraction.py             # 教育资讯抽取 Prompt 模板
│   └── generation.py             # 报告生成 Prompt 模板（动态角色）
│
├── db/
│   ├── schema.py                 # 数据库建表（含信息源和文章表）
│   └── repository.py             # 数据库读写操作
│
├── data/
│   ├── sample_docs/              # 知识库文档存放目录
│   └── processed.json            # 已处理文件跟踪（自动生成）
│
├── utils/
│   └── helpers.py                # 日志、计时等工具函数
│
├── tests/                        # 测试文件
│   ├── test_batch_processor.py
│   ├── test_scheduler.py
│   ├── test_template_engine.py
│   ├── test_clipboard.py
│   └── test_publisher.py
│
├── chroma_store/                 # 向量数据库文件（自动生成）
└── output/                       # 生成的报告文件（自动生成）

API 接口

所有接口均在 http://localhost:8765 下：

查询与知识库管理

方法	路径	说明
`GET`	`/`	Web 交互界面
`GET`	`/api/health`	系统健康检查
`POST`	`/api/query`	提交查询，返回检索结果 + AI 报告
`POST`	`/api/extract`	触发 LLM 信息抽取
`GET`	`/api/knowledge`	查看知识库文档列表
`POST`	`/api/knowledge/upload`	上传 .txt 文件到知识库
`DELETE`	`/api/knowledge/{doc_id}`	删除指定文档
`POST`	`/api/knowledge/ingest-url`	提交网址列表，AI 提炼为知识库文档
`POST`	`/api/knowledge/import-saved`	将已提炼的文档导入知识库

信息源 & 每日日报

方法	路径	说明
`GET`	`/api/sources`	列出所有信息源
`POST`	`/api/sources`	添加信息源
`DELETE`	`/api/sources/{source_id}`	删除信息源及其关联文章
`POST`	`/api/daily-fetch`	一键获取所有信息源今日发布的文章

批量分析 & 多平台

方法	路径	说明
`POST`	`/api/batch-analyze`	批量分析未处理的文章，生成日报
`POST`	`/api/batch-analyze?platform=xhs`	同时生成指定平台版本
`POST`	`/api/batch-analyze?platform=all`	生成全部四种平台版本
`POST`	`/api/batch-analyze?force_all=true`	强制重新分析所有文章

查询示例

curl -X POST http://localhost:8765/api/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "最新高考改革对高中教学有什么影响？", "top_k": 5}'

返回内容包含：AI 生成的 Markdown 报告、检索到的文档片段（含相关度）、PII 脱敏数量、使用的分析视角。

添加信息源示例

curl -X POST http://localhost:8765/api/sources \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "中国教育报", "url": "https://www.jyb.cn/"}'

批量分析示例

# 批量分析 + 生成小红书版本
curl -X POST "http://localhost:8765/api/batch-analyze?platform=xhs"

# 全平台 + 强制重新处理
curl -X POST "http://localhost:8765/api/batch-analyze?platform=all&force_all=true"

每日日报示例

curl -X POST http://localhost:8765/api/daily-fetch

返回：批次号、日期、收录文章列表（含标题、来源、原文链接、分块数）、错误信息。

命令行模式

# 运行完整管道（一次性批处理）
python main.py

# 跳过 LLM 调用，仅测试本地模块
python main.py --skip-extraction --skip-generation

# 追加自定义查询
python main.py -q "分析近期职业教育政策趋势"

隐私保护机制

系统在将检索到的文本发送给 DeepSeek API 之前，自动检测并替换以下敏感信息：

类型	检测方式	替换为
手机号	正则精确匹配	`[手机号已隐藏]`
身份证号	18位 + 校验位验证	`[身份证号已隐藏]`
银行卡号	16-19位连续数字	`[银行卡号已隐藏]`
电子邮箱	标准邮箱正则	`[邮箱已隐藏]`
人员姓名	上下文模式匹配	`[姓名已隐藏]`
表格数据	Markdown 表格 / TSV 行	`[表格行已隐藏]`

脱敏后的实际 Prompt 可在 Web 界面的「Prompt 工程」标签页查看验证。

技术架构

信息源订阅 / 上传 .txt / 输入网址 → 段落分块 → LLM 抽取教育实体 → SQLite 存储
                                            ↘
                                      本地 Embedding → ChromaDB 向量索引

Web 界面（4 标签页布局）：
  🔍 问答分析 → 向量检索 → 组装 Prompt → LLM 生成报告（含 PII 自动脱敏）
  📚 知识库管理 → 上传/删除文档 + 网址提炼 + 导入
  📡 信息源与日报 → 添加信息源 → 一键抓取当日文章 → AI 逐篇提炼入库 → 可溯源归档
  ⚙️ 高级功能 → 批量分析（进度条）+ 多平台内容生成 + 剪贴板工具 + 定时配置

定时调度 → 每天固定时间 → 抓取 → 批量分析 → 生成日报 → 全自动

组件	选型	说明
大语言模型	DeepSeek Chat	负责信息抽取、文章提炼、摘要生成和报告撰写
Embedding	BAAI/bge-small-zh-v1.5	本地运行，无需 API，中文优化
向量数据库	ChromaDB	持久化存储，重启不丢失数据
结构化存储	SQLite	文件级数据库，无需安装服务
前端	Vue 3 + marked.js	CDN 引入，零构建，4 标签页布局，浏览器即用
后端	FastAPI + uvicorn	Python Web 框架，自动生成 API 文档
模板引擎	Jinja2	轻量级模板，用户可直接编辑模板文件
定时调度	schedule	轻量级定时任务，无需系统 cron 权限
剪贴板	pyperclip	跨平台剪贴板支持

不使用 LangChain 等重量级框架，所有代码纯 Python 实现，逻辑清晰可读。

可配置参数

在 config.py 中集中管理，API Key 通过 .env 文件设置。多平台模板在 templates/ 文件夹中直接编辑。

参数	默认值	说明
`DEEPSEEK_API_KEY`	（空）	在 `.env` 中设置
`SCHEDULE_TIME`	`07:00`	每日自动运行时间（在 `.env` 中设置）
`CHUNK_MAX_CHARS`	1000	分块最大字符数
`CHUNK_OVERLAP_CHARS`	200	相邻块重叠字符数
`CHUNK_MIN_CHARS`	50	低于此长度的内容会被过滤
`TOP_K_RETRIEVAL`	5	每次检索返回的片段数
`EXTRACTION_TEMPERATURE`	0.1	信息抽取时的 LLM 温度（越低越稳定）
`GENERATION_TEMPERATURE`	0.3	报告生成时的 LLM 温度
`API_TIMEOUT_SECONDS`	60	API 请求超时时间
`CHROMA_COLLECTION_NAME`	`edu_documents`	向量数据库集合名称
`SAMPLE_DOCS_DIR`	`data/sample_docs`	知识库文件存放位置

常见问题

Q: 启动时报错 "DEEPSEEK_API_KEY not configured"

A: 检查 .env 文件是否存在，以及里面的 Key 是否正确（不要有多余的引号或空格）。

Q: 提示 "No module named 'xxx'"

A: 运行 pip install -r requirements.txt 确保所有依赖都安装了。

Q: 每日日报获取不到文章？

A: 可能的原因：

目标网站当日确实没有更新
网站需要特殊访问方式（如需要登录、反爬虫等）
网站结构变化导致 AI 无法识别文章列表
查看终端日志和返回结果中的 errors 字段了解详情

Q: 怎么让系统每天自动运行？

A: 使用命令 python scheduler.py 启动定时调度器。想让它在电脑开机后自动启动，可以把它设为开机启动项或添加到系统任务计划中（Windows：任务计划程序，Mac：launchd，Linux：systemd 或 crontab）。

Q: 如何修改平台模板的风格？

A: 打开 templates/ 文件夹，用记事本编辑对应的 .j2 文件即可。模板文件中用中文标注了每个部分的说明，不需要编程知识就能修改。改完后保存，下次生成就会用新的风格。

Q: 复制到剪贴板失败了怎么办？

A:

Windows/Mac：运行 pip install pyperclip 安装依赖
Linux：运行 sudo apt install xclip 安装系统剪贴板工具
如果仍然失败，可以手动打开 output/ 文件夹复制文件内容

Q: 如何把日报直接发到微信公众号？

A:

复制 credentials.example.json 为 credentials.json
按照「发送草稿到平台」中的步骤获取微信 AppID、Secret 和 access_token
填入 credentials.json，运行 python publisher.py --platform wechat --file "output/日报文件.md"
登录微信公众号后台 → 草稿箱即可看到已保存的草稿 注意： access_token 有效期只有 2 小时，生产环境需要定期刷新。

Q: 数据存在哪里？安全吗？

A: 所有数据都在你电脑的 data/ 和 chroma_store/ 目录下。只有生成报告时会把脱敏后的文本片段发送给 DeepSeek API，原始文档不会离开你的电脑。credentials.json 已加入 .gitignore，不会被上传到 GitHub。

Q: 怎么关掉服务？

A: 在终端里按 Ctrl+C 即可。

Q: 支持 PDF / Word 吗？

A: 直接上传只支持 .txt。PDF/Word 请先复制内容到 .txt 文件中。网页内容可通过「网址提炼」功能直接抓取。

许可证

MIT License

Windows 桌面版封装

桌面版入口是 desktop_app.py，使用 pywebview 承载现有 HTML/Vue 前端，并通过 Python 桌面桥接直接调用后端逻辑。桌面版不会启动本地 Web 服务，也不会暴露 localhost 端口。

本版本已经使用 assets/branding/app-icon.png 生成应用图标 assets/branding/app-icon.ico，安装包、桌面快捷方式和 EduDaily.exe 都会使用这个图标。

生成便携版程序目录：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\build_windows.ps1

输出位置：

dist\EduDaily\EduDaily.exe

安装 Inno Setup 6 后生成安装包：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\build_windows_installer.ps1