文枢 (FileNexus) — 智能桌面归档工具 v2.2.0

文枢，一款专为机关、团体、企事业单位打造的智能桌面归档工具。基于 PySide6 构建，支持多级分类、关键词+机器学习双引擎、文件监控与自动调度，让文件管理从此优雅高效。

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📖 目录

• 项目简介
• 版本新特性
• 功能特性
• 安装与运行
• 使用教程
• 规则配置详解
• 机器学习分类
• 常见问题
• 贡献与反馈
• 许可证

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项目简介

在日常办公中，桌面文件堆积如山，查找困难、归类混乱是普遍痛点。文枢 (FileNexus) 应运而生——它通过关键词规则匹配与机器学习分类双引擎驱动，自动将桌面文件按“年份/分类树路径”归档到指定目录，同时提供文件监控（新文件自动归档）、定时调度（定期执行归档任务）和主动学习（用户纠错反馈，持续优化分类准确率）三大能力，真正解放双手，让文件管理变得优雅高效。

版本：v2.2.0

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版本新特性

• 通用分类体系：重新设计档案分类规则，适配党委、政府、人大、政协、公检法、企业、事业单位等全场景，符合国家档案局《机关档案管理规定》的规范。
• 多级分类支持：规则编辑器支持无限层级树形分类，轻松构建“门类 → 属类 → 业务类 → 小类”的精细分类结构。
• 分类确认对话框优化：支持树形选择任意深度叶子节点，用户反馈更精准。
• 新增专业档案门类：涵盖信访、审计、统计、自然资源、民政、教育、公安、税务、交通、城管、市监、乡镇等十余个行业。
• 精简一级门类：合并为文书、科技、会计、专业、声像、电子、实物七大档案门类，管理更清晰。
• 界面全面适配多级分类：规则管理、分类确认、归档路径均支持多级结构。

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功能特性

模块	说明
智能分类引擎	支持文件名+文件内容（.docx/.xlsx/.pdf/.txt）关键词匹配，权重可调
机器学习分类	基于 TF‑IDF + 逻辑回归，从已归档文件中学习分类模式，准确率持续提升
主动学习反馈	低置信度时弹窗请用户确认，修正记录自动用于模型增量训练
多级分类体系	支持任意层级分类树（如：文书档案 → 党政综合 → 党委会议 → 党委会议记录）
多种归档模式	移动 / 复制 / 硬链接 / 符号链接，灵活应对不同备份需求
文件监控	基于 watchdog，桌面新文件自动归档，实现“零操作”体验
自动调度	支持每日/每周/每月定时触发归档任务，下班后自动整理
图形化规则管理	树形编辑分类、关键词、权重、匹配逻辑（OR/AND）、正则表达式，实时生效
归档报告与回滚	统计归档记录、类别占比，支持一键回滚到原始位置
无边框现代界面	基于 PySide6 自定义标题栏，支持拖拽、最大化/还原，美观流畅
归档设置持久化	所有配置自动保存至 ~/.config/filenexus/，重启不丢失

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安装与运行

环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• 支持 Linux / Windows / macOS（推荐 Linux 桌面，如 deepin）

方式一：从源码运行（推荐开发/尝鲜）

# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/deepin20/FileNexus.git
cd FileNexus

# 2. 创建虚拟环境（推荐）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate      # Linux/macOS
# 或 venv\Scripts\activate   # Windows

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 启动
bash start.sh                 # Linux/macOS
# 或 python -m filenexus

Linux 额外系统依赖（deepin/Ubuntu/Debian）：

sudo apt-get install libxcb-cursor0 libxcb-icccm4 libxcb-image0 libxcb-keysyms1 libxcb-randr0 libxcb-render-util0 libxcb-shape0 libxcb-sync1 libxcb-xfixes0 libxcb-xinerama0 libxcb-xkb1 libxcb-xv0

方式二：安装 DEB 包（推荐 deepin 用户）

# 在 Releases 页面下载 .deb 包后执行
sudo dpkg -i filenexus_2.2.0_all.deb
sudo apt-get install -f      # 补全依赖

安装完成后，可在应用菜单中找到“文枢”，或直接在终端输入 filenexus 启动。

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使用教程

第一步：首次启动与路径配置

启动软件后，进入 归档设置 标签页：

1. 桌面路径：选择您需要整理的桌面文件夹（默认为 ~/Desktop）。
2. 归档根目录：选择归档文件的目标根目录（默认为 ~/Desktop/文件归档）。
3. 规则文件：选择分类规则 JSON 文件（首次启动会自动创建默认规则，包含七大门类及多级分类）。

💡 提示：默认规则已包含“文书档案 / 科技档案 / 会计档案 / 专业档案 / 声像档案 / 电子档案 / 实物档案”七大一级门类，以及“党政综合、行政综合、人事管理、纪检监察、财务管理、业务管理、后勤管理”等二级属类，可直接使用。

第二步：设置归档选项

根据需求勾选以下选项：

• 归档模式：移动 / 复制 / 硬链接 / 符号链接
• 递归处理子文件夹：是否扫描桌面下的子文件夹
• 保留原始相对路径结构：在归档目录中重建子文件夹结构
• 归档后删除空文件夹：移动文件后清理原空目录
• 启用文件内容分析：解析文档内容辅助分类（支持 .docx/.xlsx/.pdf/.txt）
• 启用机器学习分类：使用训练好的模型进行预测（需先训练）

第三步：管理分类规则

进入 规则管理 标签页，支持多级树形分类：

• 新建大类：在根下创建一级门类（如“文书档案”）
• 新建子类：在选中节点下创建子分类（支持无限层级嵌套，如“文书档案 → 党政综合 → 党委会议”）
• 删除选中：删除当前节点及其所有子节点
• 编辑关键词：选中叶子节点后，在右侧添加关键词并设置权重（1~10）
• 匹配逻辑：选择“任意匹配 (OR)”或“全部匹配 (AND)”
• 保存规则：将修改写入规则文件

💡 关键词权重说明：权重越高，匹配该关键词时得分越高。建议核心词汇（如“党委会”、“招商引资”）设 3，一般词汇设 1~2。

第四步：预览分类效果

点击 预览分类 按钮，软件会模拟运行，在日志中输出每个文件的预测目标路径，不会实际移动文件。建议在正式归档前先执行预览，确认分类效果符合预期。

第五步：执行归档

确认预览结果无误后，点击 开始归档，软件将按照当前设置将桌面文件移动到归档目录。进度条和状态栏会实时反馈进度。

第六步：文件监控（零操作归档）

在归档设置中勾选 启用桌面文件监控，此后桌面上新增的任何文件都会被自动归档，无需手动操作。监控基于 watchdog 实现，资源占用极低。

第七步：自动调度

勾选 启用定时归档，设置频率（每日/每周/每月）和时间，软件会在后台按计划自动执行归档任务，适合下班后自动整理。

第八步：查看归档报告

进入 归档报告 标签页，可查看：

• 总归档记录、文件数、成功/失败统计
• 各类别占比（进度条可视化）
• 历史归档记录表格（时间、文件数、源/目标路径）
• 撤销选中记录：一键回滚指定归档批次的所有文件

第九步：主动学习（提升分类准确率）

当分类置信度低于阈值时，软件会自动弹出分类确认对话框，您可以通过树形分类器选择正确的类别，修正记录会自动保存到 ~/.config/filenexus/feedback.jsonl，用于后续模型增量训练，持续提升准确率。

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规则配置详解

规则文件结构（JSON）

{
  "version": "2.0",
  "content_match_threshold": 1,
  "categories": {
    "文书档案": {
      "党政综合": {
        "党委会议": {
          "keywords": ["党委会", "党委扩大会议", "党委会议记录"],
          "weight": 3,
          "logic": "or",
          "regex": false,
          "note": "党委会议相关文件"
        }
      }
    }
  },
  "default_category": {
    "major": "其他文档",
    "sub": "未分类"
  }
}

字段	说明
version	规则版本号
content_match_threshold	文件名匹配得分阈值，≥此值则跳过内容分析
categories	分类树根节点，支持任意层级嵌套
keywords	关键词列表（叶子节点必填）
weight	匹配权重（叶子节点必填）
logic	匹配逻辑：or（任意匹配）或 and（全部匹配）
regex	是否启用正则表达式匹配
note	备注说明（可选）
default_category	无匹配时的默认分类

关键词匹配规则

• 不区分大小写
• 文件名匹配优先；若得分 ≥ content_match_threshold，则不再进行内容分析
• 内容分析支持 .docx、.xlsx、.pdf、.txt 格式
• 最终得分 = 命中关键词权重之和，取最高分分类

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机器学习分类

训练模型

1. 先用规则匹配归档一批文件到 归档根目录/年份/分类路径/ 下（每个叶子类别至少 2 个文件）。
2. 在“归档设置” → “分类增强”中勾选 启用机器学习分类。
3. 点击 训练分类器，软件自动扫描归档目录提取特征并训练模型。
4. 训练完成后，勾选 启用机器学习分类 并调整 ML置信度阈值（默认 0.6）。

主动学习

当分类置信度低于阈值时，软件会自动弹出分类确认对话框，您可以通过树形分类器选择正确的类别，修正记录会自动保存并用于后续模型增量训练，持续提升准确率。

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常见问题

Q1：启动时报错 libxcb-cursor0 相关

原因：缺少 Qt 依赖库。
解决：执行 sudo apt-get install libxcb-cursor0，并安装所有相关 xcb 库（见上文“安装与运行”）。

Q2：规则保存后重启消失

检查：

1. 确保规则文件路径正确且可写（~/.config/filenexus/rules/default.json）。
2. 修改规则后务必点击 保存规则 按钮。
3. 查看“运行日志”标签页是否有错误提示。

Q3：归档设置保存后重启恢复默认

检查：

1. 确保 ~/.config/filenexus/app_config.json 文件存在且可写。
2. 修改设置后点击 保存设置 按钮。
3. 若仍无效，可手动编辑 app_config.json 文件。

Q4：扫描时程序卡顿或崩溃

建议：

1. 在“归档设置”中暂时取消勾选“递归处理子文件夹”和“启用文件内容分析”。
2. 检查桌面是否存在超大文件或损坏的 .docx 文件（软件已增加异常处理，但仍建议排查）。
3. 关闭其他占用内存的应用。

Q5：机器学习训练失败

检查：

1. 归档目录中至少需要 2 个已分类文件。
2. 规则文件已正确加载，且分类结构完整。
3. 查看“运行日志”获取详细错误信息。

Q6：如何恢复默认规则？

rm ~/.config/filenexus/rules/default.json
# 重启软件，会自动从内置模板复制

Q7：多级分类如何正确归类？

软件会自动将文件归到最末级叶子节点（即包含 keywords 的节点）。在规则管理界面，叶子节点会在右侧显示关键词编辑区，中间节点仅显示名称。确保您需要归类的分类都是叶子节点。

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贡献与反馈

• 开发者：温暖断章
• 邮箱：180227211@qq.com
• 项目主页：https://gitee.com/deepin20/FileNexus
• 问题反馈：欢迎在 Gitee 仓库提交 Issue，或发送邮件至开发者邮箱。

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许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请见 LICENSE 文件。

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让文件管理变得优雅而高效 ✨filenexus_2.2.0_all.zip