quantified-self 是行业应用领域的开源项目，由 DongjunLee 开发，2016 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 153。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：个人健康与效率追踪，如结合Fitbit和RescueTime分析作息。同类可对比的替代方案包括 Exist、Gyroscope、Wakati。
quantified-self
用聊天机器人整合多源数据，帮你量化生活、洞察自我。
quantified-self 是一个基于 Python 的个人数据自我量化助手，旨在通过数字了解自我。它集成了 Fitbit、RescueTime、GitHub 等数据源，利用机器学习分析用户的行为和习惯，并通过聊天机器人界面提供个性化洞察。项目解决的是个人数据分散、难以整合和解读的问题，核心能力包括数据聚合、趋势分析和自然语言交互。用户可以通过对话方式查询自己的活动、效率或代码提交等指标，从而更直观地掌握生活和工作状态。适合早期采用者探索数据驱动的自我提升。
开源
free
对话助手
GitHub 星标
★ 153
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类对话助手
开发团队DongjunLee
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,data-science,fitbit,github,kino,machine-learning,personal-assistant,quantified-self,rescuetime,self-tracking,slack-bot,todoist,toggl,trello
GitHub 星标★ 153
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2016-09-14 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 整合 Fitbit、RescueTime、GitHub 等多源数据，一站式量化个人行为。
- 通过聊天机器人交互，降低数据查询门槛，适合非技术用户。
- 引入机器学习分析趋势，提供超越简单统计的个性化洞察。
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持有限。
- 依赖外部服务 API，数据同步和稳定性可能受第三方限制。
适用场景
- 个人健康与效率追踪，如结合 Fitbit 和 RescueTime 分析作息。
- 开发者自我复盘，通过 GitHub 数据了解编码习惯。
- 数据驱动的生活实验，验证习惯改变对产出的影响。
替代项目
Exist、Gyroscope、Wakati
项目介绍
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