learnXsysu — 学業情報を一元化するモバイルアプリ

概要

learnXsysu は大学生向けに設計された「学業情報を一元化」するクライアント／サーバのプロジェクトです。微信（WeChat）、企業微信、钉钉（DingTalk）、QQ といった複数のメッセージプラットフォームに流れる授業通知や課題、ファイルを集約し、DDL（締切）を自動抽出・計算してプッシュやリマインダーを出すことを目指しています。ファイルはコースごとに整理され、冗長な通知をフィルタリングして重要なメッセージのみを取り出す機能も想定されています。README によれば iOS 向けの画面例があり、モバイルを主対象にしたユーザ体験を重視した構成です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 3
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 3
• コミット数: 8
• ファイル数: 5
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• 複数チャットプラットフォームの通知を集約して一つのインターフェースで管理
• 自動DDL抽出と期限リマインダー機能
• 課程ごとのファイル整理・一元化（ファイル集約）
• モバイル（iOS）向けの画面設計と操作性を想定

技術的なポイント

README とリポジトリ構造から読み取れる技術的要素を整理すると、以下の点が注目されます。

1. データ収集（インジェスト）:

• プラットフォーム横断で通知を取得する必要があるため、公式 API、サードパーティの SDK、あるいはクライアント側でのスクレイピング／メッセージフック（例: wechat utilities をラップするモジュール）など複数の取り込み手法を組み合わせる設計が考えられます。リポジトリ内の wechat_utils_wrapped は WeChat（および企業微信）向けのラッパーで、メッセージ抽出や解析を容易にする役割が想定されます。

2. メッセージ解析とDDL抽出:

• 自然言語テキストから締切日や課題のメタデータを取り出すため、正規表現ベースのルールや軽量な NLP（日時パーサー、キーワード辞書、優先度判定）を組み合わせるのが実用的です。たとえば「截止」「提交」「Due」「deadline」などの言葉をトリガーに日付表現を抽出し、曖昧な表現はカレンダー推定ルールで補正します。重複通知の検出と統合（同じ課題が複数チャットで流れても一つにまとめる）は、ハッシュ化や類似度判定（テキスト類似度、送信元・時間の近さ）で実装できます。

3. クライアント／サーバ分離:

• clients と server のディレクトリ構成は、フロントエンド（モバイルアプリ）とバックエンド（データ集約／解析サービス）が分離されていることを示唆します。サーバはメッセージ受信、解析、永続化（DB: SQLite/Realm/Postgres など）、通知スケジューリングを担当し、クライアントは表示・ユーザ設定・ローカル通知のトリガとなる想定です。オフライン時のローカルキャッシュや同期戦略（差分同期、リトライ機構）も重要です。

4. ファイル管理と整理:

• コース単位でファイルを整理・集約する機能は、メタデータ抽出とストレージ管理（ローカル／クラウド）の両方を必要とします。ファイルの重複排除、カテゴリ自動推定、タグ付け、検索インデックス（全文検索）などがユーザ体験を高めます。

5. プライバシーと認証:

• 学生の個人情報や授業資料を扱うため、認証（OAuth、学校の SSO 連携）、通信の暗号化、データ最小化の配慮が必須です。外部プラットフォームの利用規約に抵触しない取り込み手法の選定も重要な運用上のポイントです。

6. 拡張性:

• .gitmodules が存在することから、外部モジュール／サブプロジェクトをサブモジュール形式で組み込む構成になっている可能性があります。これによりプラットフォーム別のコネクタや解析ルールをモジュール化して管理できます。

以上から、学内コミュニケーションの断片化を技術で補完する設計思想が読み取れ、データパイプライン（収集→解析→通知→保存）を中心に据えたアーキテクチャが基本になっていると推測されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitmodules: file
• README.md: file
• clients: file
• server: file
• wechat_utils_wrapped: file

まとめ

学業通知を自動で集約・整理する実用的なプロトタイプで、拡張性とプライバシー配慮が次の鍵です。（約50字）