StatusTracker 是一款用于统计和分析个人每日工作状态分布的桌面应用。它通过科学记录每小时的专注状态，帮助用户洞察自身的工作习惯、识别效率瓶颈，并为合理分配工作时间提供数据支持。
很多人在工作中难以准确感知自身状态的变化，导致效率波动较大。StatusTracker 旨在通过以下方式解决该问题：
- 自动记录：每小时弹出提示，用户自评当前状态并保存；
- 结构化分析：基于科学的状态衡量体系，便于后续统计与可视化；
- 自我优化：借助历史数据反思工作模式，提升时间管理能力。
为便于用户快速自评与数据分析，我们采用 1~5 分钟度，具体定义如下：
| 状态值 | 状态名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 5 | 高效/心流 | 精力充沛，专注，产出高 |
| 4 | 正常/平稳 | 工作顺利，效率一般 |
| 3 | 一般/波动 | 有些分心，效率略低 |
| 2 | 疲惫/分心 | 精力不足，难以专注 |
| 1 | 低效/倦怠 | 极度疲惫或无心工作 |
- 每小时整点弹出窗口，用户通过单选按钮快速选择状态；
- 支持添加备注（可选），便于后续回顾具体情境；
- 界面简洁，尽可能减少操作成本。
每一条记录包含以下字段，并自动保存为 CSV 格式：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| timestamp | string | 记录时间（每小时） |
| status | int | 状态值（1~5） |
| status_name | string | 状态名称 |
| note | string | 备注（可选） |
文件默认存储路径：data/status_log.csv
- 每小时整点弹出状态选择窗口；
- 支持置顶显示，避免忽略；
- 一键选择，可选填备注。
- 查看当天及历史状态分布；
- 支持修改任意历史记录；
- 可视化图表展示（规划中）。
- 数据本地存储，隐私安全；
- 支持导出 CSV 备份；
- 易于迁移与二次分析。
pip install -r requirements.txtpython main.py- 每小时弹窗时，选择当前状态；
- 可随时在主界面中查看、修改记录；
- 导出 CSV 文件进行个性化分析。
- 多维度数据可视化（折线图、热力图等）
- 自定义状态评分体系
- 数据云同步与多设备支持
- 工时统计与日报生成功能
如果你有任何建议或遇到问题，欢迎通过 GitHub Issues 提交反馈。
StatusTracker — 让数据说话，助你高效工作 ✨
版权说明 © 2023 StatusTracker 项目组。本项目基于 MIT 协议开源。