Aves项目新增工作日筛选功能优化学习资料管理

在开源相册管理项目Aves的最新开发动态中，团队响应社区需求，实现了一项针对学生和职场人士特别实用的功能升级——基于工作日的媒体文件筛选功能。这项创新解决了用户在按日期分类管理学习资料或工作文件时的核心痛点。

传统的时间筛选通常局限于年/月/日层级，而实际使用场景中，用户经常需要按照周期性规律（如每周固定课程或会议）来检索文件。以大学生为例，当需要快速查找每周三经济学课程相关的课件照片时，原先只能通过记忆具体日期或手动翻找月份来定位，效率低下。

技术实现层面，该功能在日期筛选器中新增了星期维度（周日至周六）的筛选条件。其底层逻辑是通过解析文件的EXIF元数据中的时间戳，计算对应的星期值并建立索引。这种实现方式具有三个显著优势：

1. 兼容性：自动适配所有带时间戳的图片/视频文件
2. 性能：预处理索引确保筛选响应速度
3. 扩展性：为后续开发周期性事件关联功能奠定基础

从用户体验角度，该功能特别适合以下场景：

• 学生管理不同课程日期的学习资料
• 上班族追踪每周固定会议记录
• 健身爱好者整理训练日志
• 摄影师管理固定拍摄日程的作品

项目维护者在实现该功能时特别考虑了国际化需求，星期显示会自动适配系统语言设置。值得注意的是，这项改进不仅提升了工具实用性，更展示出开源项目响应真实用户需求的敏捷性——从功能建议提出到实现落地仅用时两天，体现了社区驱动的开发优势。

对于开发者而言，这个案例也提供了很好的参考：在工具类应用中，时间维度的创新设计往往能带来意想不到的实用价值。建议其他项目管理工具、笔记类应用也可以借鉴这种"周期性时间轴"的设计思路。