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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

onejgordon

flow-dashboard – 大切なことに焦点を当てた目標、タスク&習慣トラッカー+パーソナルダッシュボード

投稿日:

大切なことに焦点を当てた目標、タスク&習慣トラッカー+パーソナルダッシュボード http://flowdash.co

フローダッシュボード

目的

フローは、あなたが重要なことに焦点を当て続けることを可能にする習慣追跡と個人データ分析アプリです。 フローはあなたのデータを所有していません。 それはあなたのものです。

Flowを見たり、Flowを使い始めるだけであれば、 http://flowdash.coで無料のアカウントを作成できます。

独自のインスタンスを起動する、またはこのリポジトリへの投稿を開始するには、下記を参照してください。

APIドキュメント

ドキュメントはまだ進行中です。 http://docs.flowdash.apiary.io/#で現在のドキュメントをチェックしてください

セットアップ

Flowの新しいインスタンスをデプロイするには、次の手順を使用します。

Google App Engine SDKを入手する

GoogleからCloud SDKをダウンロードします。 https://cloud.google.com/appengine/downloads

新しいGoogle Cloudプロジェクトをセットアップする

Googleデベロッパーのコンソール( https://console.developers.google.com/)にアクセスして 、新しいプロジェクトを作成し、固有のプロジェクトIDを選択します。 低使用量の使用例をサポートする必要がある、Googleの無料の層に利用が残っている場合は、請求先のアカウントは必要ありません。

gcloud設定を設定する

gcloud config configurations create [my-flow-config-name]
gcloud config set project [project-id]
gcloud config set account [my email]

レポをフォークする

このリポジトリをプロジェクトディレクトリに分岐またはフォークします。

npmとgulpがインストールされていることを確認してください。

npm install -g gulp
npm install

コード構成の更新

constants.pyのAPP_OWNER変数を更新してください。 オーナーはコンソールにログインしたGoogleアカウントと一致する必要があります。 これにより、アプリケーションは電子メールを送信できます。

テンプレートから次のファイルを作成します。 この手順では、 secrets_template.pyの手順に従って、GCPコンソールからoauth 2.0 WebクライアントIDを作成する必要があります。

  • secrets.py :: ./settings/secrets_template.py => ./settings/secrets.py

  • client_secrets.js :: ./src/js/constants/client_secrets.templates.js => ./src/js/constants/clients_secrets.js

devサーバーをローカルで実行する

gcloudやgoogle.cloud pythonのlibsで見られる競合を避けるため、devenサーバをvirtualenvで実行すると便利です。

  • virtualenv env
  • source env/bin/activate
  • pip install -t lib -r requirements.txt
  • pip install -r local.requirements.txt
  • gcloud components update
  • cd scripts
  • ./server.sh

dev_appserver.pyがあなたのパスに入っていることを確認し、./ ./scripts/server.shを実行してdevサーバをローカルで起動し、別の端末で./scripts/server.shをビルドしてJSなどをビルドします。

アプリケーションを実行するにはlocalhost:8080にアクセスし、ローカルのdevサーバーコンソールを表示するにはlocalhost:8000を参照してください。

導入

./scripts/deploy.sh 0-1新しいバージョン./scripts/deploy.sh 0-1をデプロイし、setはデフォルトとして設定されています

アプリのライブを見るにはhttps://[project-id].appspot.comしてください。

特徴

  • 毎日のジャーナル/アンケート
    • 設定可能な質問
    • オプションの位置ピックアップとマッピング
    • 設定済みのオープンエンドレスポンスから@mentionsと#tagsを抽出する(自動提案)
    • ジャーナルのタグによるセグメント分析(ジャーナル日数を表示する/表示しない+平均を表示する)
  • ala habits appをトラッキングする習慣
    • 毎週の目標で
    • コミットメント
    • 「カウント可能な」習慣のオプションの1日の目標
  • 毎日のトップタスクのトラッキング
    • 完了したタスクの分析:それぞれの日に、完了していない、遅い、遅い
  • 月間/年/長期目標
    • 月末の目標評価レポート
    • 月ごとに定義された目標ごとの評価
  • 進行中のプロジェクトの追跡
    • 各進捗増分の追跡時間
    • タスクをプロジェクトにリンクする
    • ラベル付きマイルストーンを定義する
    • 時間の経過とともに完了の進行状況を表示する「バーンアップ」チャート
  • 分析
    • プラットフォームに報告されたすべてのデータのサマリーチャートを表示する
  • Google Assitant / Home / Facebook Messengerのようなアクションの統合:
    • “私はどうやって”
    • 「今月の目標は何ですか?
    • “完全な”マークとして ‘実行’
    • “日報”
  • ウィジェットを読む
    • 現在読んでいる記事や本を表示する
    • evernote / Kindleの引用符を同期する
    • ポケットからの記事を同期する
    • 記事/書籍をお気に入りにマークし、メモを追加する
    • 引用と記事を完全に検索可能
  • スプレッドシートアクセス用のフラッシュカードウィジェット(ランダム引用符、抜粋など)
  • すべてのデータをCSVにエクスポートする

統合

データソースの統合

  • 公開Githubがコミットする
  • Google Fit – すべての活動期間をキーワードで追跡する
  • Evernote – 特定のノートブックから抜粋
  • ポケット – 保存された記事の同期とメモの追加
  • Goodreads – 現在の読書棚を同期させる
  • REST APIを使用して任意の抽象データを追跡する

セットアップ(個別のインスタンス用)

すべての統合はflowdash.coの枠組みの外で機能しますが、独自のインスタンスを作成する場合は、必要な統合を設定する必要があります。 具体的な手順は以下を参照してください。

ポケット

https://getpocket.com/developer/でアプリを作成し、settings.secrets.POCKET_CONSUMER_KEYを更新してください

Evernote

  1. https://dev.evernote.comで APIキーをリクエストする
  2. [Your Domain] / api / integration / evernote / webhookを指すhttps://dev.evernote.com/support/で Webhookをリクエストしてください

Googleホーム

API.AIを使用してGoogleアクション/アシスタント/ホームと統合するエージェントを作成しました。 アシスタントをFlowの新しいインスタンスに接続するには:

  1. https://api.aiをご覧ください
  2. 静的/フローエージェントのagent.json設定ファイルを更新する
  3. [Brackets]の設定パラメータを設定/ webhook URLなどで埋めてください
  4. agent.jsonをAPI.AIにインポートする
  5. 統合に進み、「Googleでの行動」を追加して承認する
  6. Webプレビューを使用して統合をプレビューする

Facebook Messenger

メッセンジャーボットはhttps://www.facebook.com/FlowDashboard/にあります。

Flowの独自のインスタンス用に新しいメッセンジャーボットを作成するには、Facebookのクイックスタートを参照してくださいhttps : //developers.facebook.com/docs/messenger-platform/guides/quick-start

BigQuery

(ベータ版/現在管理者のみ)追加の分析のために、日次パネルデータをBigQueryにプッシュします(TensorFlowなどで回帰を実行するなど)。

貢献する

貢献は歓迎です! CONTRIBUTING.mdを参照してください

ライセンス

MITライセンス







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