diff --git a/README.md b/README.md
index 9ecc083..cd92672 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -8,9 +8,9 @@ EndOfYear 点燃个人博客的年度辉煌！
 
 ### 要求
 
-- RSS 源必须输出文章全部内容，否则数据分析不准确。
+- **RSS 源务必输出文章全部内容**，否则数据分析不准确。
 - Github 运行可能无法访问 RSS 源，请使用本地 Docker 运行。
-- 如果生成年度报告，请结合博客实际情况设置 RSS 输出文章数量。
+- 如果生成年度报告，请结合博客实际情况**设置 RSS 输出文章数量。**
 
 ### Github
 
@@ -22,8 +22,8 @@ EndOfYear 点燃个人博客的年度辉煌！
     4. 在 **Workflow permissions** 中，选择 **Read and write permissions**（读写权限）。
     5. 最后点击 **Save**（保存）。
 3. 在仓库首页打开目录下的 `config.ini` 配置文件，点击右上角工具栏的 **🖋️（钢笔）** 图标，在线编辑文件。
-    - `web`：配置为 `false`。
-    - `rss`：配置为 RSS 地址。
+    - `web`：默认为 true，Github 运行需要配置为 `false` 静态网站模式。
+    - `rss`：配置为 RSS 源地址。
 
 ```ini
 [default]
@@ -31,13 +31,12 @@ web = false
 
 [blog]
 rss = https://blog.7wate.com/rss.xml
-data =
 ```
 
 4. 点击右上角的 **Commit changes** 提交到 `main` 分支，会自动运行 Actions。
 5. 等待 Actions 运行成功，将会部署静态网站文件至 `html` 分支。
-6. 开启 GitHub 仓库的 Pages 功能，默认为根目录。
-7. 访问个人网址，就可以看到啦~
+6. 开启 GitHub 仓库的 Pages 功能，设置 `html`分支，默认为根目录。
+7. 稍等访问个人网址，就可以看到啦~
 
 ### Docker
 
@@ -70,7 +69,11 @@ docker run -p 7777:7777 --env rss=https://blog.7wate.com/rss.xml sevenwate/endof
 
 ### 博客数据分析不准确
 
-目前会根据个人时间进一步迭代，可以点个 Watch 订阅进度。
+目前博客的数据分析已经相对丰富，准确，未来会结合 AI 进行分析。
+
+### 主题不够丰富
+
+个人时间有限，不过目前可以**保证每年更新一款默认主题**，希望给各位的写作之路带来快乐 ~
 
 ## 流程
 
@@ -78,50 +81,115 @@ EndOfYear 通过 RSS 获取博客文章数据，对文章数据进行统计、
 
 ```mermaid
 sequenceDiagram
-    actor User
-    participant Flask
-    participant Config
-    participant Generator
-    participant Scraper
-    participant Analyzer
+    participant User
+    participant Flask as Flask Server
+    participant Config as Configuration 
+    participant Generator as Data Generator
+    participant Scraper as Data Scraper
+    participant Analyzer as Data Analyzer
+
+    User->>Flask: Access Service
+    Flask->>User: Redirect to painting theme
+    User->>Flask: Request painting theme
+    Flask->>Config: Invoke Data Generator
+    Config->>Generator: Run Data Scraper
+    Generator->>Scraper: Fetch RSS data
+    Scraper->>Analyzer: Analyze Data
+    Analyzer->>Scraper: Return Analyzed Data
+    Scraper->>Generator: Send Structured Data
+    Generator->>Flask: Return Data to Flask
+    Flask->>Flask: Render HTML Page with Data
+    Flask->>User: Return Rendered HTML Page
 
-    User ->> Flask: Access service
-    Flask ->> Config: Check cache
-    activate Config
-    alt Cache exists
-        Config -->> Flask: Return cached data
-    else Cache does not exist
-        Config ->> Generator: Run data generator
-        activate Generator
-        Generator ->> Scraper: Run data scraping
-        activate Scraper
-        Scraper -->> Generator: Return scraped data
-        deactivate Scraper
-        Generator ->> Analyzer: Run data analysis
-        activate Analyzer
-        Analyzer -->> Generator: Return analyzed data
-        deactivate Analyzer
-        Generator -->> Config: Return organized data
-        deactivate Generator
-        Config -->> Flask: Return data
-    end
-    Flask -->> User: Return HTML page
-    deactivate Config
 ```
 
 1. 用户访问 Flask 服务。
-2. Flask 检查缓存是否存在。
-    - 如果缓存存在，Flask直接返回缓存数据。
-    - 如果缓存不存在，继续下一步。
+2. Flask 根路由跳转 painting 主题。
 3. Config 模块运行数据生成器（Generator）。
 4. Generator 模块运行数据抓取器（Scraper）来获取RSS数据。
-5. Scraper 将抓取的数据返回给 Generator。
-6. Generator 运行数据分析器（Analyzer）对数据进行分析。
-7. Analyzer 将分析后的数据返回给 Generator。
-8. Generator 整理结构化数据后将其返回给 Flask,Config 模块。
-9. Flask 使用整理后的数据渲染 HTML 页面。
-10. Flask 返回渲染后的 HTML 页面给用户。
+5. Scraper 将抓取的数据结合（Analyzer）对数据进行分析。
+6. Analyzer 将分析后的数据返回给 Scraper。
+7. Generator 整理（Scraper）结构化数据后将其返回给 Flask。
+8. Flask 使用（Generator）的数据渲染 HTML 页面。
+9. Flask 返回渲染后的 HTML 页面给用户。
 
+## 主题开发
+
+EndOfYear 使用 Python 结合 Flask 利用 Jinja2 模板进行数据渲染，目前提供四个数据模型。
+
+```mermaid
+erDiagram
+    Site ||--o{ Generator : contains
+    Blog ||--o{ Generator : contains
+    Post ||--o{ Generator : contains
+    Custom ||--o{ Generator : contains
+
+    Site {
+        string service
+        string title
+    }
+
+    Blog {
+        string name
+        string link
+        int life
+        int article_count
+        int article_word_count
+        string top_post_keys
+        string category
+    }
+
+    Post {
+        string title
+        string content
+        string[] keys
+        string time
+        string date
+        
+    }
+
+    Custom {
+        string yiyan
+    }
+
+    Generator {
+        Site site 
+        Blog blog
+        Post special_post
+        Post sentiment_post
+        Post long_post
+        Post short_post
+        Custom custom
+    }
+
+```
+
+如果进行主题开发可以使用 Jinja2 的模板语言，结合下面的数据定制一款专属主题。
+
+| 数据           | 描述           |
+| -------------- | -------------- |
+| site           | 站点数据       |
+| blog           | 博客数据       |
+| special_post   | 特殊日期文件   |
+| sentiment_post | 情感分最高文章 |
+| long_post      | 篇幅最长文章   |
+| short_post     | 篇幅最短文章   |
+| custom         | 自定义数据     |
+
+如果有额外数据需求，可以修改 `custom` 模型，并在 `main.py` 中传参，最后在 HTML 模板中使用。以下是一个简单的模板示例： 
+
+```html
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <title>{{ site.title }}</title>
+</head>
+<body>
+    亲爱的{{ blog.name }}
+</body>
+</html>
+```
 
 ## 路线图
 
@@ -129,10 +197,10 @@ EndOfYear 目前处于初始阶段，如果您有兴趣，可以为其做出贡
 
 ###  V1
 
-- [ ] 对博客系统的数据源进行全面、规模性的测试。
-- [ ] 进一步细化数据分析维度和数据颗粒度，精准描绘用户画像。
-- [ ] 渲染数据的规范，约束主题开发，提高主题的兼容性。
-- [ ] 剥离数据分析和主题，提供更好地适用方式。
+- [x] 结合互联网公开博客的数据源对 EndOfYear 进行全面、规模性的测试。
+- [x] 默认主题进一步细化数据分析维度和数据颗粒度，精准描绘用户画像。
+- [x] EndOfYear 渲染数据的规范，约束主题开发，提高主题的兼容性。
+- [ ] 剥离主题，提供更好地主题开发方式。
 
 ###  V2