deep-productivity 是做什麼的？
透過三種工作類型架構（建構、維護、恢復）掌握深度工作生產力。當用戶需要以下情況時使用：
- 每天只需1小時建立可持續的深度工作習慣
- 為生活方向創建願景/反願景
- 使用10年→1年→1月→1週的層級結構化目標
- 應用專案式學習來填補技能差距
- 識別真正推進目標的槓桿任務
- 平衡專注工作與必要的創意恢復
使用方式
當用戶提出與生產力、時間管理、目標設定或工作習慣相關的問題時，此技能會主動提供建議。它會引導用戶透過一系列步驟來診斷當前狀況，並建議最適合的工作類型框架。
核心框架
三種工作類型
- 建構 (Building)：創造新價值的工作，如編碼、寫作、設計、策略規劃。需要高度專注，通常為深度工作。
- 維護 (Maintenance)：維持系統運作的工作，如回覆電子郵件、開會、行政事務。通常是淺層工作，但必要。
- 恢復 (Recovery)：恢復精力與創造力的活動，如休息、運動、閱讀、冥想。對長期生產力至關重要。
目標層級結構
目標應從高層次逐步細化：
- 10年願景：你希望成為什麼樣的人？你的核心價值是什麼？
- 1年目標：今年要達成的3-5個主要里程碑。
- 1月目標：每月要完成的關鍵結果。
- 1週目標：本週要完成的可量化任務。
槓桿任務原則
識別那些投入最少時間但能產生最大影響的任務。使用「影響/努力」矩陣來評估：
- 高影響 + 低努力 = 優先執行
- 高影響 + 高努力 = 規劃執行
- 低影響 + 低努力 = 委派或自動化
- 低影響 + 高努力 = 避免或刪除
專案式學習
當需要填補技能差距時，設計一個具體的專案來學習。步驟：
- 定義要學習的技能
- 選擇一個有意義的專案來應用該技能
- 設置明確的學習目標與時間表
- 執行專案並持續反思
示例對話
用戶： 我最近很難集中注意力，每天都要處理很多緊急但不太重要的任務。
AI： 我了解到你正處於「維護」過多的狀態。建議你嘗試以下步驟：
- 每天早上花15分鐘列出當天的任務，並標記為「建構」、「維護」或「恢復」
- 將「建構」任務排在精力最好的時段（例如上午9-10點）
- 設定一個每天1小時的深度工作區塊，關閉所有通知
- 在該時段只做一件「槓桿任務」
用戶： 我想提升職業技能，但不知道從哪裡開始。
AI： 很棒，這是一個典型的「建構」需求。我們可以試試專案式學習方法：
- 首先，確定你想學習的技能（例如：學習新的程式語言、提升數據分析能力）
- 選擇一個與你工作相關的專案來應用該技能（例如：建立一個自動化報表系統）
- 將專案分解成每週可完成的小任務
- 每週回顧學習進度
最佳實踐
- 每天至少安排1小時深度工作：這是建立可持續習慣的最低標準
- 建立願景與反願景：明確你想要什麼，以及你不想要什麼
- 定期審視目標：每月檢查目標進度，必要時調整
- 保護恢復時間：將恢復視為生產力的一部分，而非浪費時間
- 從小事開始：避免一次性設定過多目標，先養成1-2個關鍵習慣
限制
- 此技能不包含具體的任務管理工具整合（如Todoist、Notion），但可以提供概念指導
- 不提供心理諮商或治療建議
- 對於極端拖延或注意力障礙情況，建議尋求專業協助