Hermes 361dbe5fbd
Some checks failed
CI / pytest (Python 3.10) (push) Has been cancelled
CI / pytest (Python 3.11) (push) Has been cancelled
CI / pytest (Python 3.12) (push) Has been cancelled
feat(ci): T10.2 codecov 集成 + 覆盖率徽章配置
完成 v2.1 实施计划 T10.2: codecov 集成与覆盖率徽章。

变更:
- .github/workflows/ci.yml: 新增 'Upload coverage to Codecov' 步骤
  - codecov/codecov-action@v4 (锁 major)
  - 3.11 单点上传,flag=python-3.11(避免矩阵多份报告冲突)
  - fail_ci_if_error: false(codecov 不可达不阻断 CI)
  - 不设 token: public repo 匿名上传即可
- codecov.yml: 配置文件
  - project target 60% / threshold 1% (与 T5.5 整体门槛对齐)
  - core (skills/gaokao-spec-checker + gaokao-college-advisor) target 80% / threshold 2%
  - patch target 70% / threshold 5%
  - ignore docs/tests/rules/scripts/gaokao-shortlink (非生产代码)
  - require_ci_to_pass: false (CI 失败不阻塞 codecov 上传)

本地验证:
- pytest 136/136 通过 (T7 修复后 test_route_short_link 已恢复)
- 整体覆盖率 59.55% (line-rate=0.5955, 2126/1266 lines)
- coverage.xml 是合法 Cobertura XML (codecov-action 可消费)
- ci.yml/codecov.yml YAML schema 解析通过

未在本任务范围: T5.5 --cov-fail-under 硬门槛启用、scripts/* 0% 覆盖率补齐、
core 模块 (gaokao-spec-checker 72%, 距 80% 差 8%) 补齐。
2026-06-12 11:02:11 +08:00
2026-06-11 20:03:25 +08:00

高考志愿填报智能系统

CI codecov Python

一套完整的、专业的、可扩展的高考志愿填报辅助系统

📋 项目简介

本项目旨在为高考考生提供专业、准确、规范化的志愿填报辅助,包括:

  • 方案生成(基于霍兰德兴趣模型 + 学科评估 + 个性化推荐)
  • 方案检查基于各省2026年最新政策规范的自动检查
  • 可视化报告HTML/PDF/Markdown多格式输出
  • 信息收集1分钟/3分钟/7步三套问卷
  • 多省份支持已支持27个省份自动适配

🏗️ 目录结构

gaokao-volunteer-system/
├── README.md                 # 本文件(项目说明)
├── CHANGELOG.md              # 变更日志
│
├── docs/                     # 文档
│   ├── versions/             # 版本历史
│   ├── case-studies/         # 真实案例研究
│   └── optimization-log/     # 优化过程记录
│
├── rules/                    # 规则库
│   ├── provinces/            # 省份规则(按省份)
│   ├── years/                # 年度规则(按年份)
│   └── errors/               # 错误模式库
│
├── skills/                   # Hermes Skills
│   ├── gaokao-college-advisor/   # 高考志愿填报顾问
│   ├── gaokao-spec-checker/      # 规范检查员
│   └── zhangxuefeng-skillset/    # 张雪峰风格
│
├── scripts/                  # 独立脚本
│   ├── gaokao-visual-report-v2.py    # 可视化报告V2
│   ├── gaokao-quick-3min.py          # 3分钟问卷
│   ├── gaokao-collect-info.py        # 完整收集
│   ├── gaokao-checker                # 规范检查(多省份)
│   └── legacy/                       # 历史版本
│
├── data/                     # 数据
│   ├── templates/            # 模板
│   └── examples/             # 示例
│
└── tests/                    # 测试
    └── cases/                # 测试用例

🎯 核心组件

1. gaokao-college-advisor方案生成

  • 功能:基于考生信息生成志愿填报方案
  • 特点:霍兰德兴趣测试 + 个性化匹配 + 2025年位次数据
  • 位置skills/gaokao-college-advisor/

2. gaokao-spec-checker方案检查

  • 功能:自动检查志愿方案是否符合本省最新政策
  • 特点:多省份自动适配 + 致命/严重/警告三级分类
  • 位置skills/gaokao-spec-checker/
  • 已支持27个省份详见 rules/provinces/

3. zhangxuefeng-skillset张雪峰风格

  • 功能:以张雪峰风格推荐志愿
  • 特点:直接、接地气、注重就业导向
  • 位置skills/zhangxuefeng-skillset/

4. 独立脚本(可选补充)

  • gaokao-visual-report-v2.py生成HTML/PDF/MD报告
  • gaokao-quick-3min.py3分钟快速问卷
  • gaokao-collect-info.py7步完整收集
  • gaokao-checker:多省份规范检查

🚀 快速开始

在Hermes对话中使用推荐

/skill gaokao-college-advisor
# 生成方案

/skill gaokao-spec-checker
# 检查方案

命令行使用

# 规范检查
python3 ~/.local/bin/gaokao-checker plan.txt

# 生成报告
python3 ~/.local/bin/gaokao-visual-report-v2.py

# 显示问卷
python3 ~/.local/bin/gaokao-quick-3min.py

📊 已支持省份

模式 省份数 列表
院校专业组 14 湖南、广东、湖北、安徽、江西、甘肃、黑龙江、江苏、福建、广西、北京、上海、天津、海南
专业+学校 8 浙江、山东、河北、重庆、辽宁、贵州、青海、吉林
传统 5 河南、四川、新疆、云南、西藏

总计27省可自动识别省份并加载对应规则

📝 开发规范

代码规范

  • PythonPEP 8 + 中文注释
  • Markdown清晰标题层次
  • 命名lowercase-hyphen 或 lowercase_underscore

文档规范

  • 每个组件有 README
  • 关键决策记录到 docs/case-studies/
  • 优化过程记录到 docs/optimization-log/
  • 错误模式记录到 rules/errors/

测试规范

  • 每个新功能要有测试用例
  • 测试用例放在 tests/cases/
  • 错误模式要加入 rules/errors/

🔄 持续优化

优化日志

详见 docs/optimization-log/,记录每次优化的:

  • 优化点
  • 改进效果
  • 用户反馈
  • 后续计划

已知不足

  • 27省中的部分规则可能不准确
  • 2026年招生计划待官方公布
  • 部分省份特殊批次未覆盖
  • 算法精度有待提高

未来规划

详见 docs/optimization-log/future-plan.md

📚 相关资源

📄 版权信息

本项目为个人开发项目,仅供学习参考使用。

实际志愿填报请以各省教育考试院官方信息为准。


生成时间2026年6月11日
当前版本v2.0

Description
高考志愿填报智能系统 v2.0
Readme 19 MiB
Languages
Python 68%
TypeScript 26.6%
HTML 2.8%
Shell 1%
JavaScript 0.9%
Other 0.7%