[认知记账本](认知记账本.md) ## 3. 利用 AI 进行文本与行为分析 - **自然语言处理 (NLP)**： - **关键词提取与主题建模**：使用 NLTK、spaCy 或 Transformer 模型（如 BERT）对按键记录和聊天记录进行分词和主题分析，提取每日输入的主要内容或讨论主题。 - **情感分析**：对聊天内容或工作日志进行情感分析，了解情绪波动和关键时刻。 - **行为模式挖掘**： - **聚类与分类**：利用机器学习（例如 k-means 聚类或决策树）对应用使用、网页浏览数据进行模式识别，分析一天中工作与娱乐、专注与休息的时间分布。 - **异常检测**：通过统计方法和 AI 模型检测出与平时行为差异较大的活动（例如工作时间突然大量浏览社交媒体）。 --- ## 5. 工作流集成与自动化 - **集成到现有系统**：将分析结果自动上传到你的英语网站或个人工作流平台，形成仪表盘或动态报告页面。 - **自动提醒与建议**：基于数据分析结果，配置自动提醒功能，比如当工作效率低于某个阈值时发出通知，或定期推送改进建议。 --- ## 6. 技术选型与实现建议 - **编程语言**：建议使用 Python 进行数据处理与机器学习。Pandas 用于数据处理，Scikit-learn 用于聚类与分类，NLTK/spaCy 用于自然语言处理。 - **AI 接口**：可以考虑集成 OpenAI 的 ChatGPT API 来生成自然语言的报告和建议。 - **自动化工具**：利用 Cron 作业（macOS 上的 launchd）或其他定时任务工具，实现日志自动提取、数据更新和报告生成的全流程自动化。 ## 周维度 1. [一切皆项目$](一切皆项目$.md) 2. 周维度的 AI 复盘 ## 状态说明 每个季度或每个月进行一次「状态更新」 - 🟢 已完成：项目达成预期目标 - 🔵 进行中：正在执行过程中 - 🟡 未开始：计划启动阶段 - 🔴 未达成：未完成预期目标 ## 优先级说明 - P0：最高优先级，必须完成 - P1：重要但非紧急 - P2：探索性项目 ## 关键保障 1. 周/月度OKR进度复盘 2. 合理分配时间，避免目标过于分散 3. 建立项目管理系统跟踪 4. 定期评估优先级