文档：更新 README.md
- 主题开发 - 文档完善
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d163726756
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6666822800008000
166
README.md
166
README.md
@ -8,9 +8,9 @@ EndOfYear 点燃个人博客的年度辉煌！
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### 要求
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### 要求
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- RSS 源必须输出文章全部内容，否则数据分析不准确。
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- **RSS 源务必输出文章全部内容**，否则数据分析不准确。
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- Github 运行可能无法访问 RSS 源，请使用本地 Docker 运行。
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- Github 运行可能无法访问 RSS 源，请使用本地 Docker 运行。
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- 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。
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- 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。**
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### Github
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### Github
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@ -22,8 +22,8 @@ EndOfYear 点燃个人博客的年度辉煌！
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4. 在 **Workflow permissions** 中，选择 **Read and write permissions**（读写权限）。
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4. 在 **Workflow permissions** 中，选择 **Read and write permissions**（读写权限）。
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5. 最后点击 **Save**（保存）。
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5. 最后点击 **Save**（保存）。
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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。
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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。
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- `web`：配置为 `false`。
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- `web`：默认为 true，Github 运行需要配置为 `false` 静态网站模式。
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- `rss`：配置为 RSS 地址。
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- `rss`：配置为 RSS 源地址。
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```ini
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```ini
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[default]
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[default]
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@ -31,13 +31,12 @@ web = false
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[blog]
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[blog]
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rss = https://blog.7wate.com/rss.xml
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rss = https://blog.7wate.com/rss.xml
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data =
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```
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```
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4. 点击右上角的 **Commit changes** 提交到 `main` 分支，会自动运行 Actions。
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4. 点击右上角的 **Commit changes** 提交到 `main` 分支，会自动运行 Actions。
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5. 等待 Actions 运行成功，将会部署静态网站文件至 `html` 分支。
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5. 等待 Actions 运行成功，将会部署静态网站文件至 `html` 分支。
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6. 开启 GitHub 仓库的 Pages 功能，默认为根目录。
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6. 开启 GitHub 仓库的 Pages 功能，设置 `html`分支，默认为根目录。
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7. 访问个人网址，就可以看到啦~
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7. 稍等访问个人网址，就可以看到啦~
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### Docker
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### Docker
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@ -70,7 +69,11 @@ docker run -p 7777:7777 --env rss=https://blog.7wate.com/rss.xml sevenwate/endof
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### 博客数据分析不准确
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### 博客数据分析不准确
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目前会根据个人时间进一步迭代，可以点个 Watch 订阅进度。
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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。
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### 主题不够丰富
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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 ~
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## 流程
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## 流程
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@ -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、
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```mermaid
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```mermaid
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sequenceDiagram
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sequenceDiagram
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actor User
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participant User
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participant Flask
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participant Flask as Flask Server
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participant Config
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participant Config as Configuration
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participant Generator
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participant Generator as Data Generator
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participant Scraper
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participant Scraper as Data Scraper
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participant Analyzer
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participant Analyzer as Data Analyzer
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User->>Flask: Access Service
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Flask->>User: Redirect to painting theme
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User->>Flask: Request painting theme
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Flask->>Config: Invoke Data Generator
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Config->>Generator: Run Data Scraper
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Generator->>Scraper: Fetch RSS data
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Scraper->>Analyzer: Analyze Data
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Analyzer->>Scraper: Return Analyzed Data
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Scraper->>Generator: Send Structured Data
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Generator->>Flask: Return Data to Flask
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Flask->>Flask: Render HTML Page with Data
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Flask->>User: Return Rendered HTML Page
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User ->> Flask: Access service
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Flask ->> Config: Check cache
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activate Config
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alt Cache exists
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Config -->> Flask: Return cached data
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else Cache does not exist
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Config ->> Generator: Run data generator
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activate Generator
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Generator ->> Scraper: Run data scraping
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activate Scraper
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Scraper -->> Generator: Return scraped data
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deactivate Scraper
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Generator ->> Analyzer: Run data analysis
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activate Analyzer
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Analyzer -->> Generator: Return analyzed data
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deactivate Analyzer
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Generator -->> Config: Return organized data
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deactivate Generator
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Config -->> Flask: Return data
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end
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Flask -->> User: Return HTML page
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deactivate Config
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```
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```
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1. 用户访问 Flask 服务。
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1. 用户访问 Flask 服务。
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2. Flask 检查缓存是否存在。
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2. Flask 根路由跳转 painting 主题。
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- 如果缓存存在，Flask直接返回缓存数据。
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- 如果缓存不存在，继续下一步。
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3. Config 模块运行数据生成器（Generator）。
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3. Config 模块运行数据生成器（Generator）。
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4. Generator 模块运行数据抓取器（Scraper）来获取RSS数据。
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4. Generator 模块运行数据抓取器（Scraper）来获取RSS数据。
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5. Scraper 将抓取的数据返回给 Generator。
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5. Scraper 将抓取的数据结合（Analyzer）对数据进行分析。
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6. Generator 运行数据分析器（Analyzer）对数据进行分析。
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6. Analyzer 将分析后的数据返回给 Scraper。
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7. Analyzer 将分析后的数据返回给 Generator。
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7. Generator 整理（Scraper）结构化数据后将其返回给 Flask。
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8. Generator 整理结构化数据后将其返回给 Flask,Config 模块。
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8. Flask 使用（Generator）的数据渲染 HTML 页面。
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9. Flask 使用整理后的数据渲染 HTML 页面。
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9. Flask 返回渲染后的 HTML 页面给用户。
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10. Flask 返回渲染后的 HTML 页面给用户。
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## 主题开发
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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。
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```mermaid
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erDiagram
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Site ||--o{ Generator : contains
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Blog ||--o{ Generator : contains
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Post ||--o{ Generator : contains
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Custom ||--o{ Generator : contains
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Site {
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string service
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string title
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}
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Blog {
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string name
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string link
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int life
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int article_count
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int article_word_count
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string top_post_keys
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string category
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}
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Post {
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string title
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string content
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string[] keys
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string time
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|
string date
|
||||||
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||||||
|
}
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||||||
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|
Custom {
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|
string yiyan
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|
}
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Generator {
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Site site
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Blog blog
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Post special_post
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Post sentiment_post
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Post long_post
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Post short_post
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|
Custom custom
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}
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```
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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。
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| 数据 | 描述 |
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| -------------- | -------------- |
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| site | 站点数据 |
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| blog | 博客数据 |
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| special_post | 特殊日期文件 |
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| sentiment_post | 情感分最高文章 |
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| long_post | 篇幅最长文章 |
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| short_post | 篇幅最短文章 |
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| custom | 自定义数据 |
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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：
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```html
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="zh">
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<head>
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<meta charset="UTF-8">
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<title>{{ site.title }}</title>
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</head>
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<body>
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|
亲爱的{{ blog.name }}
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</body>
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</html>
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```
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## 路线图
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## 路线图
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@ -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
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### V1
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### V1
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- [ ] 对博客系统的数据源进行全面、规模性的测试。
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- [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。
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- [ ] 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。
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- [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。
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- [ ] 渲染数据的规范，约束主题开发，提高主题的兼容性。
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- [x] EndOfYear 渲染数据的规范，约束主题开发，提高主题的兼容性。
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- [ ] 剥离数据分析和主题，提供更好地适用方式。
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- [ ] 剥离主题，提供更好地主题开发方式。
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### V2
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### V2
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