feat(智能分析): 后端改成按「每节课」给数据，AI 小结跟着改，不再把交了好几次的题夸成做得好
GET /ai/report 一次给整页：每天分课上的题和自己练的，和班上中间那位比，差一点的、错在哪、 知识点；时间段改成 这周 / 这个月 / 这学期 / 全部。删了 /ai/detail、/ai/solved、 /ai/duration、/ai/heatmap、/ai/pinned，换成 /ai/analysis/latest。 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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@@ -3,114 +3,97 @@ import { z } from "zod"
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import { classPkPeriodSchema } from "./ranking"
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/**
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* 评级。`grade()` 返回 S/A/B/C，`averageGrade()` 在没有可用数据时返回空串 ——
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* 空串是真会下发的值，别把它从这里去掉，前端要按「无评级」处理。
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* 智能分析看哪段时间。全按东八区日历切（同排名页）：这周 = 本周一零点起，这个月 = 本月 1 日
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* 零点起，这学期 = `termStart()`（9 月 1 日 / 2 月 1 日），全部 = 不设下限。
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*/
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export const gradeSchema = z.enum(["S", "A", "B", "C", ""])
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||||
export const learningPeriodSchema = z.enum(["week", "month", "term", "all"])
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export const durationDataSchema = z.object({
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unit: z.string(),
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index: z.number().int(),
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start: z.string(),
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||||
end: z.string(),
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||||
grade: gradeSchema,
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||||
problemCount: z.number().int(),
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||||
/** 该周期内判为通过的提交数。problemCount 是去重后的题数，两者不能互相代替 */
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acceptedCount: z.number().int(),
|
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submissionCount: z.number().int(),
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})
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export const LEARNING_PERIOD_LABELS = {
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week: "这周",
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||||
month: "这个月",
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||||
term: "这学期",
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||||
all: "全部",
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} as const satisfies Record<z.infer<typeof learningPeriodSchema>, string>
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||||
export const solvedProblemSchema = z.object({
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||||
problem: z.object({
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||||
title: z.string(),
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||||
displayId: z.string(),
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||||
contestTitle: z.string(),
|
||||
contestId: z.number().int().nullable(),
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}),
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||||
acTime: z.string(),
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||||
rank: z.number().int().nullable(),
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||||
acCount: z.number().int(),
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||||
grade: gradeSchema,
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||||
periodRank: z.number().int().nullable(),
|
||||
periodAcCount: z.number().int(),
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||||
difficulty: z.string(),
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||||
/** 到首次通过为止在这道题上提交了几次（含通过那次）。1 就是一次过 */
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/**
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* 一道题在这段时间里的结果。代码提交和流程图合起来算，口径同课堂看板：代码 AC /
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* AST_CHECK_FAILED、流程图评到 A / S 都算做对。
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*
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* - `first`：第一次交就对了
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* - `tries`：交了 `attempts` 次才对（含做对那次）
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||||
* - `fail`：交了 `attempts` 次，还没做对
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||||
* - `none`：班上这节课做了，这个学生一次没交
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*/
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||||
export const learningItemSchema = z.object({
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||||
displayId: z.string(),
|
||||
title: z.string(),
|
||||
status: z.enum(["first", "tries", "fail", "none"]),
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||||
attempts: z.number().int(),
|
||||
})
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||||
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||||
export const flowchartSummarySchema = z.object({
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problemId: z.string(),
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||||
problemTitle: z.string(),
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||||
submissionCount: z.number().int(),
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||||
bestScore: z.number(),
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||||
bestGrade: z.string(),
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||||
latestSubmissionTime: z.string(),
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||||
avgScore: z.number(),
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||||
/** 班上第几个做对（只数这段时间里做对的同班同学）；没做对、没有班级时为 null */
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||||
rank: z.number().int().nullable(),
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||||
/** 这段时间班上几人做对；没有班级时为 null */
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||||
classSolved: z.number().int().nullable(),
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||||
/** 没做对时最后一次代码提交的判题状态；只交过流程图时为 null */
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||||
lastResult: z.number().int().nullable(),
|
||||
})
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/**
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* 时间活跃度的一个格子。星期和时段都按东八区切，和热力图同一个口径 ——
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* 别让容器或数据库的 TZ 决定「学生周几晚上做题多」。
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* 一天一行。`lesson` 是班上这节课的题：老师在课堂看板布置过就用布置的，否则同班同一天
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||||
* ≥ 5 人做过的题（同「班里在做」的推断）；一道题只归到一天。`own` 是这个学生这天自己练的、
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||||
* 不属于任何一节课的题，按他第一次交的那天归。
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||||
*/
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||||
export const activityBucketSchema = z.object({
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||||
/** 0=周日 … 6=周六 */
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weekday: z.number().int().min(0).max(6),
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||||
/** 0=凌晨(0-6) 1=上午(6-12) 2=下午(12-18) 3=晚上(18-24) */
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||||
period: z.number().int().min(0).max(3),
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||||
count: z.number().int(),
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||||
export const learningDaySchema = z.object({
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||||
/** 东八区日历日 `YYYY-MM-DD` */
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||||
day: z.string(),
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||||
lesson: z.array(learningItemSchema),
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||||
own: z.array(learningItemSchema),
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||||
})
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||||
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||||
export const aiDetailSchema = z.object({
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export const learningReportSchema = z.object({
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username: z.string(),
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||||
className: z.string().nullable(),
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||||
start: z.string(),
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||||
period: learningPeriodSchema,
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||||
start: z.string().nullable(),
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||||
end: z.string(),
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||||
solved: z.number().int(),
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||||
firstTry: z.number().int(),
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||||
/** 这段时间班上上了几节课（有 `lesson` 的天数） */
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lessonCount: z.number().int(),
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||||
/** 代码 + 流程图提交次数 */
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submissionCount: z.number().int(),
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||||
/** 交过还没做对的题，交得多的在前 */
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unsolved: z.array(learningItemSchema),
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/**
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||||
* 区间内做出来的题数。逐题明细走 `GET /ai/solved` 分页拿 ——
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* 一个活跃学生一年能做几百道，整份塞进这个响应没有必要。
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* 和班上比。「班上」= 这段时间交过题的同班学生（同排名口径的学生角色），没有班级时为 null。
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||||
* `rank` 是按做对题数排第几（比他多的人数 + 1）。
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*/
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||||
solvedCount: z.number().int(),
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||||
/** 每道做出来的题「到首次通过为止提交了几次」，分档放在前端 */
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attempts: z.array(z.number().int()),
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||||
flowcharts: z.array(flowchartSummarySchema),
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||||
grade: gradeSchema,
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||||
tags: z.record(z.string(), z.number().int()),
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||||
difficulty: z.record(z.string(), z.number().int()),
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||||
contestCount: z.number().int(),
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||||
/** 时间活跃度：按**全部提交**统计，不是只统计 AC */
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||||
activity: z.array(activityBucketSchema),
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||||
/**
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||||
* 判完的失败提交按状态码分组，多的在前。状态码是落库的值，
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* 前端用 utils/constants 的 JUDGE_STATUS 翻成中文，两边必须一致。
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||||
*/
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||||
errors: z.array(
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||||
z.object({
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||||
result: z.number().int(),
|
||||
count: z.number().int(),
|
||||
}),
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||||
classStats: z
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||||
.object({
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||||
size: z.number().int(),
|
||||
medianSolved: z.number(),
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||||
medianFirstPercent: z.number().int(),
|
||||
rank: z.number().int(),
|
||||
})
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||||
.nullable(),
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||||
/** 新的在前 */
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days: z.array(learningDaySchema),
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||||
/** 没通过的代码提交按判题状态分组，多的在前；系统错误、还没判完的不算 */
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||||
errors: z.array(z.object({ result: z.number().int(), count: z.number().int() })),
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||||
/** 全部知识点（tag 的 knowledge 类），按题库里题数从多到少；没碰过的 solved = tried = 0 */
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||||
knowledge: z.array(
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z.object({ name: z.string(), solved: z.number().int(), tried: z.number().int() }),
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),
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/**
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* solved 里的 rank/acCount 是在哪个范围里排的。班里只有一个人时后端会回退到全服，
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* 前端不能只看 className 有没有值就写「班级排名」。
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*/
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rankScope: z.enum(["class", "global"]),
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/** 老师看学生时，同班按用户名排的前一个 / 后一个；学生看自己时为 null */
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neighbors: z.object({ prev: z.string().nullable(), next: z.string().nullable() }).nullable(),
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})
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/**
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* 请求只说「看谁、哪段时间、按什么粒度」，学情数据由服务端自己算。
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||||
* 请求只说「看谁、哪段时间」，学情数据由服务端自己算。
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* 以前是 `details: z.unknown()` / `duration: z.unknown()` —— 前端算好的整包 POST 回去，
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* 原样进 prompt 又原样写进 ai_analysis 表，等于让任何登录用户决定喂给模型什么。
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*/
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/** GET /ai/solved 的分页响应 */
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export const solvedListSchema = z.object({
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results: z.array(solvedProblemSchema),
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total: z.number().int(),
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})
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export const aiAnalysisRequestSchema = z.object({
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||||
start: z.string().min(1),
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||||
end: z.string().min(1),
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||||
duration: z.string().min(1),
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period: learningPeriodSchema,
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||||
username: z.string().optional(),
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})
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@@ -248,17 +231,6 @@ export const classPkAnalysisRequestSchema = z.object({
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period: classPkPeriodSchema,
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})
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/**
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* 热力图的一格 = **一周**（不是一天）。timestamp 是那一周（按东八区日历）周一的 UTC 零点，
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* 前端按东八区取年月日（`zonedParts`），不要用浏览器本地部件。
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* value 是整周的提交次数。按天切的话一年 365 格里三百多格是空的，
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* 中职学生一年也就在二三十天有提交，整张图看着像没用过。
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*/
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export const heatmapItemSchema = z.object({
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timestamp: z.number(),
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value: z.number().int(),
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})
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export const aiAnalysisRecordSchema = z.object({
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id: z.number().int(),
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provider: z.string(),
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@@ -270,14 +242,10 @@ export const aiAnalysisRecordSchema = z.object({
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||||
username: z.string().optional(),
|
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})
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export type Grade = z.infer<typeof gradeSchema>
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export type DurationData = z.infer<typeof durationDataSchema>
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export type SolvedProblem = z.infer<typeof solvedProblemSchema>
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||||
export type FlowchartSummary = z.infer<typeof flowchartSummarySchema>
|
||||
export type ActivityBucket = z.infer<typeof activityBucketSchema>
|
||||
export type AiDetail = z.infer<typeof aiDetailSchema>
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||||
export type SolvedList = z.infer<typeof solvedListSchema>
|
||||
export type HeatmapItem = z.infer<typeof heatmapItemSchema>
|
||||
export type LearningPeriod = z.infer<typeof learningPeriodSchema>
|
||||
export type LearningItem = z.infer<typeof learningItemSchema>
|
||||
export type LearningDay = z.infer<typeof learningDaySchema>
|
||||
export type LearningReport = z.infer<typeof learningReportSchema>
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||||
export type AiAnalysisRecord = z.infer<typeof aiAnalysisRecordSchema>
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export type AiAnalysisRequest = z.infer<typeof aiAnalysisRequestSchema>
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