pc-log-activity（桌面活动记录与衍生工具）

项目做什么

目标不是简单「录屏留档」，而是把多屏画面经多模态模型转成可机读的时间线（log/activity_*.json），供后续做工作节奏分析、复盘、以及若干主动服务（右下角建议、待办建议、工作汇报等）。

数据流简述：

1. main.py 按间隔截图 → 调用火山方舟 Responses API（多模态） → 写入活动 JSON。
2. 其它脚本读取同一 log/ 目录，做文本汇总、主动建议、待办、飞书/HTML 汇报等（多数走方舟 文本 API）。

平台：代码针对 Windows（截图、托盘、注册表自启、鼠标坐标、全局快捷键等）。其它系统未适配。

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环境与安装

• Python：3.10+
• 在项目根目录执行：

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 当前包含：

包	用途
requests	HTTP 调用方舟 API
Pillow	图像处理、托盘图标
pystray	系统托盘
keyboard	工作分析模块的全局快捷键（若缺失则热键不可用）
sounddevice	麦克风录制（WASAPI）
numpy	录音与波形

安装后，各脚本的依赖即齐全（麦克风录制不再需单独装包）。

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火山方舟 API 与 integrations.json

各 GUI 共用同目录 integrations.json 中的 ark_api_key（界面可保存）。

• 优先级：环境变量 ARK_API_KEY 优先于文件。
• 安全：勿将 integrations.json 提交到公开仓库或随分发包泄露（仓库 .gitignore 已忽略该文件）。

API 端点与请求体形态可参考根目录 火山llm调用示例.md（curl 示例）。

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程序一览

文件	角色
main.py	主程序：多显示器截图、方舟多模态分析、GUI、托盘、并发 LLM 队列、鼠标静止跳过等。
integrations_config.py	集成配置库（不可直接当入口）：读写 integrations.json，供各脚本导入。
proactive_coach_tray.py	主动建议：随机间隔读日志摘要 → 文本模型 → 右下角 tk 弹窗；可写 notice.log。
proactive_todo_tray.py	主动待办：定时结合活动摘要与待办清单，模型输出 JSON 建议，界面验收管理。
work_analysis_feishu_tray.py	工作分析：快捷键或定时触发，拼接日志 → 分析；飞书 Webhook 或本地单文件 HTML。
summarize_logs.py	日志汇总：activity_*.json →「时间 + 行为」纯文本（GUI / CLI）。
mic_recorder_tray.py	麦克风长录：共享模式分段 WAV，与活动日志无依赖关系。

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main.py — 桌面活动记录器

要点

• 截图：可勾选参与截图的显示器（多屏拼接）；不选则等价于整桌「全屏」行为。支持显示器编号叠加层便于对齐。
• 模型：方舟 Responses，可选 lite / mini / pro（见代码内 ARK_MODELS）。
• 异步：截图调度与 LLM 解耦，ThreadPoolExecutor 排队执行，不丢任务；界面显示队列长度。
• 鼠标静止：连续 N 次采样坐标相同则视为离开电脑，不截图、不调模型、不写日志（N 可配）。
• GUI：间隔、提示词、模型、显示器选择、鼠标静止周期、Token 汇总（来自日志内 usage）、方舟 Key、Windows 开机自启等。
• 托盘：关闭窗口为隐藏到托盘；可再打开或退出。

运行

python main.py

配置 config.json（与脚本/exe 同目录）

字段	说明
interval_sec	截图周期间隔（秒），默认 120，范围约 10～86400
mouse_idle_cycles	连续多少次坐标相同则跳过本周期，默认 10
selected_monitor_indices	参与截图的显示器下标（从 0 起）；null 表示整桌全选
analysis_prompt	发给模型的分析提示词（有最大长度限制）
ark_model	方舟模型 ID

活动日志字段（示例）：recorded_at、prompt、model、analysis、api_error、raw_response（含 usage）、鼠标采样相关、capture_selected_monitor_indices、llm_async 等；失败或未配置 Key 时 analysis 可能为 null 并带 api_error。

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proactive_coach_tray.py — 主动建议

• 与 main.py 共用 log/（需先有活动 JSON）。
• 在配置的推送间隔与读取条数区间内随机取值，调用方舟文本模型；提示词必须含 {snippets}。
• 鼠标静止：每轮推送前采样，连续 N 次相同则跳过（默认 mouse_idle_cycles 在代码中为 2，与主程序默认值不同，可在界面改）。
• 通知：主线程 tkinter 右下角无边框窗口；notice.log 每行一条 JSON。
• 配置：proactive_coach_config.json

python proactive_coach_tray.py
pythonw proactive_coach_tray.py

proactive_coach_config.json 主要字段

字段	说明
prompt_template	须含 {snippets}
interval_min_sec / interval_max_sec	两次推送间隔随机范围（秒）
log_count_min / log_count_max	每次随机读取最近几条日志的 analysis（1～50）
model	方舟文本模型
mouse_idle_cycles	鼠标静止判定次数

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proactive_todo_tray.py — 主动待办

• 默认约 10 分钟一轮，读取最近若干条活动摘要 + 当前待办 JSON，模型输出严格 JSON 建议（explicit / potential）。
• 提示词须同时含 {snippets} 与 {current_todos}。
• 配置：proactive_todo_config.json；数据：proactive_todo_data.json。

python proactive_todo_tray.py
pythonw proactive_todo_tray.py

proactive_todo_config.json 主要字段

字段	说明
interval_sec	同步间隔（秒），默认 600
log_count	每次读取最近日志条数
model	方舟文本模型
prompt_template	待办生成模板

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work_analysis_feishu_tray.py — 工作分析汇报

• 日志格式：与 summarize_logs.py 相同，读 activity_*.json 拼成 {logs}。
• 模式：① 飞书自定义机器人 Webhook；② 本地单文件 HTML（CSS/JS 内嵌），多套视觉预设（Y2K、现代简约、Fluent、深色开发风等）。
• 推理：可配置 thinking_mode（深度思考开关类选项）与 reasoning_effort；飞书与 HTML 使用不同 HTTP 超时（HTML 更长）。
• 快捷键：默认 ctrl+shift+u，依赖 keyboard 库。
• 自动分析：可设间隔（分钟）；若鼠标超过设定分钟未动可跳过本轮。
• 统计：Token 等写入 work_analysis_token_stats.json。

python work_analysis_feishu_tray.py
pythonw work_analysis_feishu_tray.py

work_analysis_feishu_config.json 默认值摘选

字段	说明
report_mode	feishu 或 html_local（默认 html_local）
html_style_preset	HTML 风格预设键名
feishu_webhook_url / feishu_keyword	飞书机器人
log_dir	活动日志目录（默认同目录 log）
use_dynamic_today / start_time / end_time	时间范围
model / thinking_mode / reasoning_effort	模型与推理
auto_analyze_enabled / auto_interval_minutes	定时分析
mouse_idle_skip_minutes	鼠标不动超过该分钟则跳过自动分析
hotkey	全局快捷键
startup_enabled	Windows 开机自启

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summarize_logs.py — 活动日志汇总

将 activity_*.json 导出为「时间 + 行为」文本（含跳过/错误时的可读说明）。

• 无参数：GUI，可选日志目录、开始/结束时间、快捷预设（当日、近 3 日/1 周/半个月/两个月/四个月等）、导出路径。
• --cli 或 -c：python summarize_logs.py --cli [日志目录] [输出.txt]
• 两参数：python summarize_logs.py <日志目录> [输出.txt]，无时间过滤为全量。

python summarize_logs.py
python summarize_logs.py --cli
python summarize_logs.py D:\path\to\log D:\path\to\汇总.txt

默认 CLI 输出可为同目录 activity_summary.txt。

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mic_recorder_tray.py — 麦克风长时间采集

• 16 kHz 单声道 WAV，分段落盘；可选设备、分段分钟数、输出目录；波形与托盘。
• 配置：mic_recorder_config.json（如 output_dir、device_index、segment_minutes）；默认输出目录可为 mic_recordings/。

python mic_recorder_tray.py
pythonw mic_recorder_tray.py

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数据与配置文件索引

路径	说明
log/activity_*.json	主程序每条周期一条结构化记录
config.json	主程序
integrations.json	方舟 API Key（勿泄露）
proactive_coach_config.json	主动建议
proactive_todo_config.json / proactive_todo_data.json	主动待办
work_analysis_feishu_config.json / work_analysis_token_stats.json	工作分析与 Token 统计
notice.log	主动建议每次推送一行 JSON
mic_recorder_config.json / mic_recordings/	麦克风配置与录音文件
activity_summary.txt	summarize_logs CLI 默认导出之一

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打包为 exe（可选）

安装 PyInstaller 后，可将各脚本打成独立 exe；运行时配置与日志目录一般为 exe 所在目录（代码中对 sys.frozen 已处理）。

pip install "pyinstaller>=6.0"

具体 pyinstaller 命令需按入口脚本与图标需求自行编写；若你后续在仓库中加入 build_exe.bat 等脚本，以脚本说明为准。

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许可证

由项目维护者自行补充。