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94
ai-insights/daily/2026-06-14/01_浙大学习分析.md
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ai-insights/daily/2026-06-14/01_浙大学习分析.md
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date: 2026-06-14
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type: zju-analysis
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tags: [浙大, 学习分析]
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> 本文共 **2703** 字 · 预计阅读 **9** 分钟
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# 课程学习记录
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**时间**：2024年6月14日 09:04
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**地点**：浙江大学
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**课程名称**：数字浙江创新实践—数字经济“一号工程”
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**授课老师**：厉敏
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**老师背景简介**：厉敏，曾任浙江省经济和信息化厅副厅长、党组成员。长期分管浙江省信息化、数字经济及产业发展工作，是浙江数字经济的主要谋划者和实践者。他主持了浙江数字化改革和数字经济“一号工程”相关政策体系的制定与落地，对浙江数字经济的顶层设计和基层实践均有深刻理解。
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## 一、科技革命、产业变革与数字经济
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### 四次重大科技革命与产业变革
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世界经济史上，四次重大科技革命与产业变革依次展开，每一次都深刻重塑了生产方式和全球格局。
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- **蒸汽机革命**（18世纪末）：以蒸汽动力替代人力和畜力，催生了工厂制度和机械化生产，英国率先完成工业革命，成为世界工厂。
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- **电力技术革命**（19世纪末）：电力作为通用技术进入生产生活，流水线生产、大规模制造成为可能，美国、德国等后来居上。
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- **信息通信技术革命**（20世纪中后期）：计算机、互联网、移动通信的普及，使信息处理与传输成本急剧下降，全球化分工和知识经济兴起。
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- **新一代信息技术革命（数字技术革命）**（21世纪初至今）：以云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等为代表，数字技术正从工具层面跃升为基础设施和核心生产要素，驱动经济社会系统性变革。
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### 数字经济的本质
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数字经济并非简单等同于“互联网+”，而是以数字化的知识和信息为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，重构生产、分配、交换、消费各环节的经济形态。其核心特征包括：
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- **数据驱动**：数据成为新的生产要素，其可复制、可共享、可无限增长的特性，打破了传统资源稀缺的约束。
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- **平台化组织**：平台企业（如电商、社交、支付平台）成为资源配置的新枢纽，连接供需双方，降低交易成本。
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- **融合渗透**：数字技术向农业、工业、服务业全面渗透，催生智能制造、智慧农业、数字金融等新业态。
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- **指数增长**：网络效应和边际成本递减使数字产品和服务具备爆发式增长的潜力。
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## 二、数字经济发展趋势与特征
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### 全球趋势
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- **技术融合加速**：5G/6G、人工智能、量子计算、区块链等前沿技术交叉融合，形成“技术簇群”，推动应用场景爆发。例如，AI大模型与云计算结合，使企业能以更低成本获得智能服务。
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- **产业数字化成为主战场**：消费互联网红利见顶，工业互联网、产业互联网成为新增长极。制造业的“智改数转”是各国竞争焦点，德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划均指向这一方向。
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- **数据要素市场化**：数据确权、定价、交易机制逐步建立，数据交易所（如北京、上海、深圳数据交易所）纷纷成立，数据作为生产要素参与分配的制度框架正在形成。
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- **数字治理挑战凸显**：平台垄断、数据安全、算法歧视、数字鸿沟等问题引发全球关注。欧盟《数字市场法案》《通用数据保护条例》等法规出台，中国也加快数据安全法、个人信息保护法落地。
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### 中国特征
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- **规模优势**：中国拥有全球最大的互联网用户群体（超10亿），海量数据资源和丰富应用场景，为数字经济发展提供了独特土壤。
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- **政策驱动**：从“数字中国”战略到“十四五”数字经济发展规划，顶层设计持续强化。浙江“一号工程”是地方实践的代表。
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- **区域分化**：东部沿海地区（如浙江、广东、江苏）数字经济领先，中西部追赶加速，但数字鸿沟依然存在。
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- **从“消费端”向“供给端”延伸**：早期以电商、社交、支付等消费互联网为主导，近年工业互联网、智能制造、智慧城市等产业数字化领域加速突破。
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## 三、浙江的探索与实践
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### 为什么是浙江？
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浙江数字经济的崛起并非偶然，而是多重因素叠加的结果：
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- **民营经济土壤**：浙江民营经济活跃，中小企业众多，对数字化降本增效有天然需求。阿里巴巴、网易等本土互联网企业提供了技术和生态支撑。
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- **市场与政府协同**：浙江政府较早意识到数字经济的战略价值，通过政策引导、基础设施投入、试点示范等方式，为市场创新提供“软环境”和“硬支撑”。
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- **“数字浙江”先行**：早在2003年，浙江就提出建设“数字浙江”，比全国“数字中国”战略早十余年。这种超前布局使浙江在数据开放、政务数字化、产业数字化等领域积累了先发优势。
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### “一号工程”的核心内容
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2017年，浙江省委、省政府将数字经济列为“一号工程”，标志着数字经济从部门工作上升为全省战略。其核心框架可概括为“三区三中心”：
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- **三区**：全国数字产业化发展引领区、产业数字化转型示范区、数字经济体制机制创新先导区。
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- **三中心**：全球数字贸易中心、全球数字科技创新中心、全球数字金融中心。
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具体实践包括：
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- **产业数字化**：以“机器换人”“企业上云”“未来工厂”为抓手，推动传统制造业智能化改造。例如，宁波的“智能制造”模式、绍兴的“纺织印染产业大脑”均取得显著成效。
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- **数字产业化**：培育云计算、大数据、人工智能、集成电路等新兴产业。杭州“数字安防”产业集群（海康威视、大华等）全球领先；之江实验室、阿里达摩院等创新平台加速技术突破。
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- **数字治理**：浙江首创“最多跑一次”改革，将政务服务数字化，大幅提升效率。2021年启动“数字化改革”，将数字技术嵌入经济调节、市场监管、社会治理、公共服务等领域，形成“整体智治”模式。
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- **数据要素市场化**：浙江率先探索公共数据开放共享，建立“数据高铁”体系，推动数据跨部门、跨层级流通。2022年，浙江发布《浙江省公共数据条例》，为数据要素市场化提供法治保障。
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### 成效与挑战
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**成效**：浙江数字经济增加值占GDP比重超过50%（2023年数据），居全国前列；杭州数字经济核心产业增加值占GDP比重超27%，成为“数字经济第一城”；“浙江制造”向“浙江智造”转型加速，劳动生产率显著提升。
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**挑战**：中小企业数字化转型仍面临资金、技术、人才瓶颈；数据安全与隐私保护压力增大；区域间数字经济发展不平衡（杭州、宁波领先，部分山区县滞后）；平台经济监管与创新的平衡需持续探索。
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## 总结
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厉敏老师的课程从历史纵深和全球视野切入，系统梳理了科技革命与数字经济的演进逻辑，并聚焦浙江实践，揭示了“一号工程”从顶层设计到基层落地的全过程。浙江经验表明，数字经济的成功不仅依赖技术突破，更需要政府与市场的协同、制度与创新的互动、产业与治理的融合。对于学习者而言，理解浙江的探索，有助于把握中国数字经济发展的底层逻辑和未来方向。
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@ -1,47 +0,0 @@
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date: 2026-06-14
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type: zju-analysis
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tags: [浙大, 学习分析]
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> 本文共 **2593** 字 · 预计阅读 **9** 分钟
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## 摘要
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本次课程以“数字经济‘一号工程’”为主题，由厉敏老师主讲，内容围绕科技革命与产业变革的历史脉络、数字经济的发展趋势与特征，以及浙江省在数字经济领域的探索与实践展开。课程的核心逻辑在于：将数字经济视为继蒸汽机、电力、信息通信技术之后的第四次重大科技革命，强调其作为产业变革引擎的必然性；浙江省的实践则是对这一趋势的主动响应与先行探索，体现了“技术驱动—政策引导—产业落地”的闭环逻辑。以下分析将深入拆解这一逻辑，并结合个人实践反思其启示。
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## 一、科技革命与产业变革：数字经济的历史坐标
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课程从四次科技革命切入，将数字经济置于“新一代信息技术”的框架下，这并非简单的历史回顾，而是为数字经济提供了合法性根基。蒸汽机、电力、信息通信技术（ICT）分别对应了机械化、电气化和信息化时代，每一次革命都重塑了生产方式、经济结构和全球格局。数字经济作为第四次革命，其核心特征在于“数字技术”的渗透性：它不再是单一技术，而是融合了云计算、大数据、人工智能、物联网等集群，形成“技术-经济范式”的跃迁。
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这一逻辑的关键在于：数字经济的“革命性”并非来自技术本身，而是来自其对传统产业的“重构能力”。例如，蒸汽机改变了动力来源，电力改变了能源分配，ICT改变了信息传递，而数字技术则改变了“决策逻辑”——从经验驱动转向数据驱动。这种重构意味着，数字经济不是“互联网+”的简单延伸，而是对生产、分配、交换、消费全链条的底层改造。
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个人实践中，这一观点极具启发性。许多企业将“数字化转型”等同于“上系统”或“建网站”，本质上是将数字技术视为工具而非范式。课程点出的“革命性”提醒：真正的转型需要重新定义业务逻辑，而非在旧框架上叠加技术。例如，传统制造业的“智能工厂”不仅是自动化，更是通过数据闭环实现预测性维护、动态排产和个性化定制——这需要组织架构、流程和文化的同步变革。
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## 二、数字经济的发展趋势与特征：从“连接”到“智能”
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课程第二部分聚焦数字经济的发展趋势与特征，虽未展开具体细节，但结合“浙江实践”的后续内容，可推断其核心逻辑在于“连接—数据—智能”的递进。早期数字经济以“连接”为主（如电商、社交平台），解决信息不对称问题；中期以“数据”为核心，通过数据挖掘优化资源配置（如精准营销、供应链协同）；当前则进入“智能”阶段，通过AI实现自动化决策和预测（如自动驾驶、智能风控）。
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这一趋势的特征包括：**无边界性**（数字技术打破地理和行业壁垒）、**指数级增长**（网络效应和边际成本递减）、**平台化**（双边市场形成生态垄断）以及**数据要素化**（数据成为关键生产要素）。课程中“浙江实践”的案例（如“城市大脑”“产业大脑”）正是这些特征的具象化：通过数据汇聚和算法模型，实现城市治理和产业协同的智能化。
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个人实践中，这一逻辑有助于识别数字经济的“真伪”机会。许多项目标榜“大数据”或“AI”，但实际仅停留在“数据采集”或“简单统计”层面，未能形成“数据-决策-反馈”的闭环。真正的趋势在于：从“描述性分析”（发生了什么）转向“预测性分析”（将要发生什么）和“规范性分析”（应该怎么做）。例如，在供应链管理中，仅追踪库存数据是“连接”；通过历史数据预测需求是“数据”；而结合天气、促销、物流等变量动态调整库存策略，才是“智能”。
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## 三、浙江的探索与实践：政策先行与产业落地的闭环
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浙江省将数字经济列为“一号工程”，其逻辑并非简单的“政府主导”，而是“技术驱动—政策引导—产业落地”的闭环。课程中厉敏老师可能提及的具体实践包括：杭州的“城市大脑”（交通、医疗、政务等领域的数字化治理）、产业大脑（如化工、纺织行业的工业互联网平台）、以及“数字长三角”的跨区域协同。这些案例的共同点在于：**以场景为锚点，以数据为纽带，以生态为支撑**。
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这一逻辑的深层含义是：数字经济的成功不仅依赖技术，更需要制度创新和生态构建。例如，“城市大脑”的背后是政府数据开放、跨部门协调和隐私保护法规的配套；“产业大脑”则需解决中小企业“不敢转、不会转”的问题，通过平台提供低成本、模块化的数字化工具。浙江省的“先发优势”正来自于这种“系统思维”：将技术、政策、资本、人才视为一个有机整体，而非孤立推进。
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个人实践中，这一逻辑对项目落地极具指导意义。许多数字化转型项目失败，并非技术不成熟，而是忽略了“生态”因素：缺乏数据标准、利益分配机制、或用户习惯培养。例如，在推广工业互联网平台时，若仅提供技术方案而不解决中小企业“数据安全”和“投入产出比”的顾虑，则难以规模化。浙江省的实践提示：需要设计“共赢”机制，如通过政府补贴降低初期成本、通过行业标杆案例建立信任、通过开放API吸引第三方开发者形成生态。
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## 四、课程逻辑与个人实践的深层关联
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综合来看，本次课程的逻辑链条是：**历史定位（第四次革命）→ 趋势特征（连接-数据-智能）→ 实践验证（浙江探索）**。这一链条的“隐性”核心在于：**数字经济不是技术问题，而是系统性问题**。它要求从“技术应用”转向“范式转换”，从“单点突破”转向“生态构建”，从“政府主导”转向“多元协同”。
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个人实践中，这一逻辑可转化为三个行动原则：
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1. **重新定义问题**：在启动任何数字化项目前，先问“这是否改变了业务逻辑？”而非“能用什么技术？”例如，零售业的数字化不应是“开网店”，而是“重构人货场”——通过数据预测需求、动态定价、个性化推荐。
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2. **构建数据闭环**：避免“数据孤岛”，确保数据从采集、存储、分析到反馈的完整链路。例如，在客户管理中，不仅记录交易数据，还需整合行为数据、社交数据，并形成“洞察-行动-评估”的循环。
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3. **设计生态机制**：考虑利益相关方的激励相容，如通过数据共享协议、收益分成模式、或标准化接口降低协作成本。例如，在智慧农业项目中，需协调农户、合作社、物流商、零售商的数据共享与利益分配。
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## 结语
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本次课程的价值不仅在于知识传授，更在于提供了一种“历史-趋势-实践”的分析框架。它揭示：数字经济是第四次科技革命的必然产物，其发展遵循“连接-数据-智能”的递进逻辑，而浙江省的探索则展示了“系统思维”如何将这一逻辑转化为现实。对于个人实践，核心启示是：跳出技术工具论，拥抱范式转换；在具体场景中构建数据闭环和生态机制。这或许是数字经济时代“知行合一”的关键所在。
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@ -75,6 +75,8 @@ def read_previous_digest(date):
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# ============================================================
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DAILY_SYSTEM_PROMPT = """你是一个私人思考伙伴。你的任务是认真阅读用户今天的每一条灵感记录，结合之前的分析，写一篇有深度的分析文章。
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注意：所有时间戳都是**北京时间**（UTC+8），不是 UTC。用户在中国，记录和活动时间均以北京时间为准。
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核心原则：不做缩写，不做分类表，不写空话。
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具体要求：
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@ -171,7 +173,7 @@ def git_push(digest_file):
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||||
def run(memos_client, llm_client, date=None):
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||||
"""Run daily digest analysis."""
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||||
date = date or datetime.now(timezone.utc)
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||||
date = date or datetime.now(TZ_BEIJING)
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||||
logger.info("Daily digest started for %s", date.strftime("%Y-%m-%d"))
|
||||
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77
analyzers/zju_0614.py
Normal file
77
analyzers/zju_0614.py
Normal file
@ -0,0 +1,77 @@
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||||
import sys, os, json
|
||||
sys.path.insert(0, '/home/ubuntu/inspiration-collector')
|
||||
from tools.config import load_secrets, get_output_dir
|
||||
from tools.llm import DeepSeekClient
|
||||
from tools.memos_client import MemosClient
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from datetime import datetime, timezone, timedelta
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||||
import subprocess
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||||
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||||
secrets = load_secrets()
|
||||
mc = MemosClient(secrets.get('memos_url','http://localhost:5230'), secrets['memos_token'])
|
||||
llm = DeepSeekClient(secrets['deepseek_api_key'], secrets.get('deepseek_model','deepseek-chat'), temperature=0.5)
|
||||
TZ_BJ = timezone(timedelta(hours=8))
|
||||
PROJ = '/home/ubuntu/inspiration-collector'
|
||||
|
||||
memos = mc.list_memos(days=1)
|
||||
target = [m for m in memos if '厉敏' in m['content'] or '数字浙江' in m['content'] or '数字经济' in m['content'] or '一号工程' in m['content']]
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lines = []
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||||
for m in target:
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||||
ct = m['created_at']
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||||
try:
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||||
dt = datetime.fromisoformat(ct.replace('Z','+00:00')) + timedelta(hours=8)
|
||||
ts = dt.strftime('%m/%d %H:%M')
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||||
except:
|
||||
ts = ct[:16]
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||||
lines.append('- **[' + ts + ']** ' + m['content'].strip())
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text = '\n\n'.join(lines)
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sp = '''将以下课程学习记录整理成个人学习笔记。
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要求：
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1. 逻辑层次清晰，用自然分段和小标题体现结构，不要教科书式条目，也不要大段无层次文字
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2. 对关键概念补充必要的背景信息（如技术革命的简要说明、人物背景等），让笔记有信息厚度
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||||
3. 开头记录客观信息：时间、地点、课程名称、授课老师（如有背景简介也写上）
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4. 文风克制客观，不用第一人称和抒情，这是给自己看的笔记
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5. 篇幅适中（约1500-2000字）
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输出纯Markdown。'''
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teacher_bio = """
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【授课老师背景】
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厉敏，曾任浙江省经济和信息化厅副厅长、党组成员，长期分管浙江省信息化、数字经济及产业发展工作，是浙江数字经济的主要谋划者和实践者，主持浙江数字化改革和数字经济"一号工程"相关政策体系的制定与落地。
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"""
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||||
prompt = '以下是在浙江大学学习的记录：\n\n' + text + '\n\n【授课老师背景】\n' + teacher_bio.strip()
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||||
result = llm.ask(system_prompt=sp, user_prompt=prompt)
|
||||
|
||||
cc = len(result.replace(' ','').replace('\n',''))
|
||||
rm = max(1, round(cc/300))
|
||||
|
||||
content = '---\ndate: 2026-06-14\ntype: zju-analysis\ntags: [浙大, 学习分析]\n---\n\n'
|
||||
content += '> 本文共 **' + str(cc) + '** 字 · 预计阅读 **' + str(rm) + '** 分钟\n\n'
|
||||
content += result
|
||||
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||||
daily_dir = os.path.join(get_output_dir('daily'), '2026-06-14')
|
||||
os.makedirs(daily_dir, exist_ok=True)
|
||||
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# Delete old version
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||||
for old in os.listdir(daily_dir):
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||||
if '浙大' in old or 'zju' in old.lower():
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||||
try:
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||||
os.remove(os.path.join(daily_dir, old))
|
||||
except:
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||||
pass
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now_str = datetime.now(TZ_BJ).strftime('%H%M%S')
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||||
fname = '01_浙大学习分析.md'
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||||
fpath = os.path.join(daily_dir, fname)
|
||||
with open(fpath, 'w') as f:
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||||
f.write(content)
|
||||
|
||||
print('Done: ' + fpath + ' (' + str(cc) + ' chars)')
|
||||
subprocess.run(['git','add','-A'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=15)
|
||||
subprocess.run(['git','commit','-m','zju 0614 v2 with background'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=15)
|
||||
subprocess.run(['git','push','origin','main'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=30)
|
||||
print('Pushed')
|
||||
@ -3,6 +3,8 @@
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import datetime, timezone, timedelta
|
||||
|
||||
TZ_BEIJING = timezone(timedelta(hours=8))
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
@ -41,9 +43,13 @@ class MemosClient:
|
||||
return self._user_id
|
||||
|
||||
def list_memos(self, days=1, page_size=100):
|
||||
"""Fetch memos from the last N days via Connect RPC."""
|
||||
"""Fetch memos from the last N days (Beijing time reference) via Connect RPC."""
|
||||
user = self.get_user_id()
|
||||
since = (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=days)).isoformat()
|
||||
# Use Beijing time as reference for "last N days"
|
||||
now_bj = datetime.now(TZ_BEIJING)
|
||||
since_bj = now_bj - timedelta(days=days)
|
||||
since_utc = since_bj.astimezone(timezone.utc)
|
||||
since = since_utc.isoformat()
|
||||
|
||||
# Connect RPC uses POST with JSON body
|
||||
payload = {
|
||||
@ -62,9 +68,8 @@ class MemosClient:
|
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memos = data.get("memos", [])
|
||||
logger.info("Memos API OK | fetched %d memos", len(memos))
|
||||
|
||||
# Filter by time client-side (Connect RPC filter might not work as expected)
|
||||
# Filter by time client-side (Beijing time reference)
|
||||
results = []
|
||||
since_dt = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=days)
|
||||
for m in memos:
|
||||
created = m.get("createTime", "")
|
||||
try:
|
||||
@ -72,7 +77,7 @@ class MemosClient:
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
created_dt = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
if created_dt < since_dt:
|
||||
if created_dt < since_utc:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
results.append({
|
||||
|
||||
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