Quantifiziertes Selbst

Quantifiziertes Selbst bezieht sich auf die Aktivität, den eigenen Zustand zu analysieren, indem man den physischen und mentalen Zustand in den täglichen Aktivitäten einer Person erfasst, verfolgt und quantifiziert, nach Möglichkeiten sucht, die Lebensqualität zu verbessern, und sie auf das wirkliche Leben anwendet. Es wurde von Gary Wolf und Tom Kelly vorgestellt und erregte bei einem Ted Talk im Jahr 2010 Aufmerksamkeit. Seitdem hat sich eine Community als Bewegung gebildet und über die QS-Website entwickelt. Ihre Mission ist:

Verbesserung der Lebensqualität durch Generierung und Weitergabe von Wissen über Quantified Self (QS)

In diesem Repository sammle ich verschiedene Daten über mich selbst und teile die Codes und Erkenntnisse, die ich für die Analyse verwendet habe.

Blog

Persönlicher Assistent Kino Teil 1 – Übersicht
Persönlicher Assistent Kino Teil 2 – Grundstruktur von Chatbot Skill & Scheduler
Persönlicher Assistent Kino Teil 3 – Aufgaben verwalten und Daten so einfach wie möglich erfassen
Personal Assistant Kino Teil 4 – Smart Feed, der häufig gelesene Artikel automatisch speichert
Quantified Self Teil 5 – Datenvisualisierung und Dashboard mit KPI
Quantified Self Teil 6 – Quantitativer Ausdruck eines produktiven Tages und einer 4-jährigen Datengeschichte

Datenquelle

Dies ist eine Liste der derzeit erfassten Datentypen sowie der verwendeten Apps und tragbaren Geräte.

Aufzeichnen

Record dient dazu, verschiedene Daten über mich selbst zu sammeln und zu analysieren.

Daten	Wert	Beschreibung	Integration	Notiz
Glücklich	1 Punkt ?, 2 Punkte ?, 3 Punkte ?, 4 Punkte ?, 5 Punkte ?	Glücksindex zum Zeitpunkt der Fragestellung
Aufmerksamkeit	1 Punkt ?, 2 Punkte ?, 3 Punkte ?, 4 Punkte ?, 5 Punkte ?	Konzentrationsindex beim Erledigen einer Aufgabe
Schlafen	Startzeit, Endzeit	Schlafzeitdaten	fitbit	Python-Fitbit
Produktivität	Umfassendes RescueTime, Github, Toggl, Todoist	Zusammengesetzte Produktivitätsbewertung	Siehe unten
-Aufgabe	Umschalt-ID, Startzeit, Endzeit, Kategorie, Arbeitsinhalt, Konzentration	Daten für eine Aufgabe	Toggl, Todoist, Trello	TogglPy, todoist-python, py-trello
- RescueTime	Produktivitätsbewertung	Zeiterfassungstools für Websites, Apps usw.	RescueTime
- Github	wöchentliches Commit	Anzahl der Commits auf Github	Github	PyGithub
Aufgabe wiederholen	Übung, BAT, Tagebuch	Täglich wiederholte Aktivitäten (Übung, Studienorganisation, Tagebuch)
Gesamtpunktzahl	Gesamtpunktzahl	Umfassende Bewertung unter Berücksichtigung von Aufmerksamkeit, Produktivität, Zufriedenheit, Schlaf und Wiederholungsaufgabe

Protokoll

Log ist eine Liste von Daten zur Automatisierung durch ML-Lernen.

Daten	Wert	Beschreibung	Notiz
Nachricht	Zeit, Befehlstext	Befehlstext an kino (Chatbot)
RSS-Feed	Ob Kategorie, Titel, Tasche gespeichert werden sollen	Daten zu verschiedenen Artikeln Wenn Sie einen Artikel ausführlich lesen möchten, speichern Sie ihn in Pocket.	Feedparser, Pocket, Python-Twitter

Komponenten

Es besteht im Wesentlichen aus den folgenden vier Komponenten.

Chatbot (Kino-Bot)
Planer
Webhook
Armaturenbrett

Chatbot (Kino-Bot)

Auf Basis von Slack implementiert
Mehrsprachige Unterstützung: basierend auf koreanischen und englischen Vorlagen
Mit Giphy integrieren: Für Spaß außerhalb der festgelegten Vorlage
Fertigkeit : Sie können Fertigkeiten registrieren und Auslöser setzen, indem Sie diese selbst umsetzen.

Registrieren Sie Ihre Fähigkeiten

Derzeit sind insgesamt 27 Skills implementiert.

? air_quality : Vorhersage der Luftqualität. (kann nur Korea airkoreaPy verwenden)
✍️ Aufmerksamkeitsfrage : Aufmerksamkeitsumfrage nach Erledigung der Aufgabe.
✍️ Attention_report : Aufmerksamkeitsbericht.
? bus_stop : Informationen zur Busankunft. (kann nur Korea (gbus api) verwenden)
? Vorhersage : Wettervorhersage. (mit Darksky)
github_commit : Überprüfen Sie die Anzahl der Github-Pushs.
? happy_question : Glücksumfrage.
? happy_report : Glücksbericht.
? Honigmarmelade : Osterei – Korea Azae Humor (mit Honigmarmelade).
jenkins_build : Erstellen Sie ein registriertes Projekt für Jenkins.
? kanban_sync : Synchronisierung der Aufgaben von Todoist und der Karte des Kanban-Boards.
:thinking_face: keep_idea : Idee in der Posteingangsliste des Trello-Boards behalten.
:scales: maxim_nietzsche : Nietzsches Maxime.
:thinking_face: Remind_idea : Erinnern Sie Trellos Posteingangskarte an eine zufällige Auswahl.
? Rescuetime_efficiency : RescueTime-Effizienzdiagramm
? Samhangsi : Ich denke an den Samhangsi mit der Kor-Ballade! (mit char-rnn-tensorflow)
send_message : Senden Sie eine Textnachricht.
? today_briefing : Heute Briefing – kurze Todoist-Aufgaben
today_summary : Heute-Zusammenfassung – todoist_feedback , toggl_report , Rescuetime_efficiency , Happy_report , Attention_report , Github_commit
todoist_feedback : Feedback zur Todoist-Aktivität.
? todoist_remain : Zeigt die verbleibenden Aufgaben von Todoist an.
? toggl_checker : Toggl-Zeitprüfer Alle 30 Minuten.
toggl_report : Toggl-Aufgabenbericht.
⌚ toggl_timer : Toggl-Timer.
? total_chart : Gesamtdiagramm – wöchentliche Produktivität, Zufriedenheit, Gesamtpunktzahldiagramm.
? total_score : Gesamtpunktzahl – Produktivität (RescueTime, Github Commit, Todoist, Toggl), mittleres Glück, mittlere Aufmerksamkeit, Übung, Tagebuch.
? übersetzen : Sprachübersetzung mit Naver Papago API.

Planer

Zeitplanbasiert
Registrierte Fähigkeiten können so eingestellt werden, dass sie zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführt werden.
- Beispiel: Informieren Sie mich stündlich über Feinstaub und informieren Sie mich täglich um 8 Uhr.

Webhook

Implementiert mit AWS API Gateway + Lambda durch Serverless
Webhook zur Verknüpfung von Automatisierungstools wie IFTTT oder Zapier (direkt an Bot geliefert)

Armaturenbrett

Implementiert basierend auf plotly/dash und plotly/plotly.py

Tagesplan

Bild

Tägliche Gewohnheit

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Tägliche Zusammenfassung

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Wöchentlicher Aufgabenbericht

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Voraussetzungen

Locker
Python 3.6

Schnellstart

Installieren Sie zunächst die Anforderungen.

pip install -r requirements.txt

Als nächstes ist nur eine minimale Einrichtung erforderlich. (config.yml)

 bot :
  MASTER_NAME : 
  BOT_NAME : Kino
  LANG_CODE : en
  TRIGGER :
    - hey kino
    - 키노야
  ONLY_DIRECT : false   // text startswith Trigger or @kino, or Direct Message
  GIPHY_THRESHOLD : 85  // all responses are random pick number (1~100) to use giphy

slack :
  TOKEN : 
  channel :
    DEFAULT : " #general "

Wenn Sie als Nächstes den folgenden Befehl ausführen, wird der Bot ausgeführt.

python main.py

Integration mit ML/DL

In Zukunft möchte ich weitere ML/DL-basierte Funktionen hinzufügen, um eine intelligentere Automatisierung zu ermöglichen.

CLaF: Open-Source-Clova-Sprachframework
- OpenQA: DrQA ist ein System zum Leseverständnis, das auf die Beantwortung offener Fragen angewendet wird. Das System muss die Herausforderungen des Dokumentenabrufs (Auffinden der relevanten Dokumente) mit denen des maschinellen Textverstehens (Identifizieren der Antworten aus diesen Dokumenten) kombinieren.