OSPP 2021-期初报告-基于 Blessed 的 Wechaty 命令行文本客户端软件

该项目旨在使用Blessed库创建一个Wechaty命令行文本客户端,支持微信、企业微信等平台。初期目标是实现消息收发和联系人列表展示,后续将完善前端交互和用户体验,包括未读消息提示、智能排序和更多管理功能。
  • 项目名称:基于 Blessed 的 Wechaty 命令行文本客户端软件
  • 导师:李卓桓
  • 学生:刘靖
  • 模块列表
    • 所有消息的实时接收与展示
    • 联系人与群聊列表的获取与展示
    • 右侧群聊成员/联系人详情的展示
    • 消息内容按来源存储与查看,联系人与群聊信息的缓存
    • 未读新消息数量展示与联系人智能排序
    • 私聊与群聊消息的发送
    • 细粒度的联系人、群和对话管理
  • 项目介绍:https://github.com/wechaty/summer-of-wechaty/issues/80

详细方案

  • 任务要求
    利用 Blessedblesssed-contrib 提供的组件,仿照 Linux 命令行终端的 IRC 文本客户端,实现一个基于 Wechaty 的即时通讯客户端,通过 Wechaty 支持所有现有的 Wechaty Puppet Providers,比如微信、企业微信、飞书、Whatsapp 等。在初期开发中,能够实现文本消息的接收和发送,即可完成原型验证 POC 。

  • 实现方案
    学习 blessed 和 Wechaty 的使用,并研究 node-facenetconsole-tg-client 的架构设计,多和导师进行沟通,利用事件绑定或 RxJS 实现文本消息的收发功能和未读状态的提示,并提供一定的联系人和群对话管理功能,达到接近现有 IRC 客户端的完整程度。

设计方案如下图所示: diagram

项目开发时间计划

第一阶段(7.1 - 8.14)

对接后端事件,选择恰当的架构与技术栈完成数据的存储、展示与更新。

  • 7.1 - 7.14 自行探索做出 demo,实现简单的消息接收和联系人列表展示,与导师沟通架构设计和需使用的技术栈。

  • 7.15 - 7.29
    军训期间,时间有限,学习前端相关知识或抽空实现较简单的功能。

  • 8.1 - 8.14 改进代码结构,重点推进数据的存储与状态的管理,实现消息内容按来源存储与查看,以及联系人与群聊信息的缓存,并撰写中期报告。

第二阶段(8.15 - 9.30)

重点完善前端交互,持续改进用户体验。

  • 8.15 - 8.30 根据未读消息数量对联系人进行状态管理和智能排序,提供更多的交互选项和管理功能。

  • 9.1 - 9.14 实现消息的发送

  • 9.15 - 9.30 完善文档,编写样例代码,如有需要还需编写测试。

  • 10月及以后 继续维护并优化代码,实现新功能。

Author:@chinggg

关于暑期2021

「开源软件供应链点亮计划-暑期2021」(以下简称 暑期2021)是由中科院软件所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动,旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进国内优秀开源软件社区的蓬勃发展。 根据项目的难易程度和完成情况,参与者还可获取「开源软件供应链点亮计划-暑期2021」活动奖金和奖杯。 官网:https://summer.iscas.ac.cn/

本项目 [基于 Blessed 的 Wechaty 命令行文本客户端软件] 系 暑期2021 支持的开源项目。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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