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2026-07-08

我的回复1：

我遵循节奏哲学的深度工作哲学，想要每天都制定计划，你有什么好的建议，可以举例子说明，例如学习某项技能

chaggpt的回复1:

你的方向是对的，但如果每天都从零开始制定计划，长期反而会消耗大量认知资源。

核心建议：计划应该围绕"节奏（Rhythm）"设计，而不是围绕"任务（Task）"设计。

深度工作（Deep Work）的核心并不是时间管理，而是认知能量管理。每天变化的应该是任务，而不是工作的节奏。

一个更高层的模型：三层计划系统

长期目标（3~12个月）
        │
        ▼
阶段节奏（每周）
        │
        ▼
每日执行（每天）

解码关键：
每天只应该思考最底层，越往上的内容更新频率越低，这样决策成本最低。

第一层：长期目标（Outcome）

例如：

六个月掌握 Rust，并能独立开发一个中型项目。

这里不要写：

❌ 每天学习 Rust

而是写成果。

例如

目标

✓ 熟悉所有权
✓ 熟悉生命周期
✓ Tokio
✓ Async
✓ Web开发
✓ 做一个博客系统

整个半年都围绕这一棵树。

第二层：每周节奏（Rhythm）

这一层才是《深度工作》真正强调的。

例如：

星期	深度工作主题
周一	Rust语言基础
周二	Rust练习
周三	Tokio
周四	Web开发
周五	项目开发
周六	总结+复盘
周日	阅读源码

这样每天不用重新决定。

到了周三，大脑已经知道：

今天就是 Tokio。

这会减少大量决策疲劳。

第三层：每日计划（Execution）

每天只需要回答三个问题：

今天最重要的一件事情是什么？

完成它需要几段深度工作？

什么时候做？

例如

今天：

上午

Deep Work 1
9:00~10:30

Tokio Runtime源码

----------------

休息20分钟

----------------

Deep Work 2

11:00~12:30

写Demo

----------------

下午

处理邮件

代码Review

运动

一天其实只需要安排2~4个深度工作块。

一个学习技能的完整例子

假设学习英语。

很多人的计划：

背100词

做阅读

听听力

看视频

......

每天都不同。

效率很低。

节奏哲学会这样设计：

月目标

雅思阅读提升

目标：

20分钟完成一篇文章

正确率90%

周节奏

周一

阅读技巧

周二

长难句

周三

词汇

周四

精读

周五

整套训练

周六

复盘

周日

休息

固定不变。

每日

例如今天：

Deep Work①

阅读一篇文章

分析所有长难句

90分钟

--------

Deep Work②

总结不会的单词

制作Anki

60分钟

结束。

晚上

轻度工作：

Anki

20分钟

听BBC

30分钟

不用动脑。

再举一个程序员学习 AI 的例子

例如学习大模型。

长期：

三个月：

能够独立开发AI Agent

第一阶段

LLM原理

Prompt

Embedding

RAG

Function Calling

第二阶段

LangGraph

MCP

Workflow

Memory

Agent

第三阶段

完整项目

ChatBot

Coding Agent

Browser Agent

然后固定节奏：

星期	Deep Work
周一	理论学习
周二	官方文档
周三	Demo实现
周四	阅读源码
周五	做项目
周六	总结输出
周日	阅读论文

这样一年几乎不用重新制定计划。

每天真正需要写的计划（建议控制在 5 分钟内）

每天早上只记录：

今天日期

今天最重要的一件事（MIT）

Deep Work①
09:00~10:30

Deep Work②
11:00~12:30

浅层工作

运动

阅读

今日结束标准

例如：

MIT

完成Tokio Runtime学习

----------------

09:00~10:30

阅读官方文档

----------------

11:00~12:30

实现Echo Server

----------------

15:00

处理邮件

Review PR

----------------

18:30

健身

----------------

20:00

阅读《Rust Atomics》

----------------

完成标准

✓ Echo Server运行成功

✓ 总结一篇笔记

如果完成了定义好的结束标准，这一天就可以认为是成功的，而不是不断追加任务。

我建议再加入一个常被忽略的层次：能力地图（Skill Map）

这是很多深度工作实践者后期都会建立的系统。长期目标告诉你"要去哪里"，但能力地图告诉你"还缺什么"。

例如学习 AI Agent，可以拆成：

AI Agent
├── LLM 基础
├── Prompt Engineering
├── Embedding / 向量数据库
├── RAG
├── Tool Calling
├── Workflow（如 LangGraph）
├── Memory
├── Evaluation
├── Deployment
└── Project

每天的深度工作，只是在这张能力地图上推进一个节点。完成一个节点，就更新地图，而不是每天重新思考"今天学什么"。这样，你的计划始终服务于能力积累，而不是被零散任务牵着走。

一句话总结： 建立一个稳定的长期目标 → 能力地图 → 每周节奏 → 每日深度工作块四层系统。长期目标决定方向，能力地图定义学习内容，每周节奏固定学习主题，每天只安排少量高质量的深度工作块。这样既符合深度工作的理念，又能最大限度减少计划本身的认知负担，把更多精力投入到真正的学习和创造中。

我的回复2：你可以做成一个skill吗，让agent替我完成这部分内容

chatgpt的回复2：可以，而且我认为这是 Agent 最适合接管的工作之一。

你的目标其实不是让 Agent「帮你制定计划」，而是让 Agent 扮演一个节奏管理器（Rhythm Planner），每天根据你的长期目标自动生成当天的深度工作计划。

可以把它抽象成一个 Skill

例如：

Skill：Rhythm Planner（节奏规划师）

它的职责只有一件事：

根据长期目标、能力地图和当前进度，生成符合深度工作原则的每日计划。

Skill 的输入

Agent 不应该每天都重新问你，而是维护一份状态。

例如：

Goal:
  三个月完成 AI Agent 学习

Skill Tree:
  - LLM
  - Prompt
  - Embedding
  - RAG
  - MCP
  - LangGraph
  - Memory
  - Evaluation
  - Project

Current Progress:
  LLM: 100%
  Prompt: 80%
  Embedding: 40%
  RAG: 0%

Weekly Rhythm:
  Monday:
    Theory
  Tuesday:
    Practice
  Wednesday:
    Source Code
  Thursday:
    Project
  Friday:
    Review
  Saturday:
    Summary
  Sunday:
    Rest

Constraints:
  Deep Work Blocks: 2
  Block Length: 90min
  Available Time:
    9:00-12:00
    14:00-17:00

这就是 Agent 的上下文。

Skill 的输出

每天只输出一份计划。

例如：

Today: Tuesday

Theme
Practice

MIT
完成 Embedding Demo

Deep Work 1
09:00-10:30
实现 Embedding 检索

Break

Deep Work 2
11:00-12:30
记录实验结果
整理知识卡片

Shallow Work
Review PR
回复消息

Today's Success
✓ Demo 可以运行
✓ 输出一篇总结

几乎不需要你思考。

更进一步：让 Skill 自己决定学什么

真正高级一点的 Agent，不是按照固定顺序。

而是维护一张能力图。

例如

AI Agent

□ LLM
    □ Transformer
    □ Tokenizer
    □ Sampling

□ Prompt
    □ Zero-shot
    □ Few-shot
    □ CoT

□ RAG
    □ Chunk
    □ Embedding
    □ Retrieval
    □ Rerank

□ MCP
    □ Protocol
    □ Tool
    □ Resource

每天完成以后：

Embedding
██████░░░░ 60%

Agent 自动更新。

第二天：

继续 Embedding

或者

进入 Retrieval

完全不用你决定。

我还会让它增加三个能力

这是普通 ToDo 软件没有的。

① Progress Manager（进度管理）

每天结束：

今天完成了什么？

完成率？

遇到了什么困难？

需要调整计划吗？

然后自动更新知识树。

② Difficulty Manager（难度控制）

例如：

连续三天没有完成：

Embedding

❌

❌

❌

Agent 会判断：

当前任务过难。

于是自动拆分：

Embedding

↓

Sentence Transformer

↓

FAISS

↓

Milvus

而不是继续逼你。

③ Rhythm Protector（节奏保护）

很多人失败不是因为不会学。

而是今天：

学 Rust

明天：

学 AI

后天：

看论文

Agent 应该拒绝这种行为。

例如：

今天不是项目日。

建议不要开始新的 LangGraph 项目。

请继续完成 Embedding。

它更像一个教练，而不是秘书。

我甚至会把整个 Skill 写成一种工作流

长期目标
      │
      ▼
建立能力树
      │
      ▼
生成阶段计划（月）
      │
      ▼
生成节奏（周）
      │
      ▼
每天生成 Deep Work
      │
      ▼
晚上复盘
      │
      ▼
更新能力树
      │
      ▼
重新生成明天计划

整个系统形成一个闭环，而不是每天重新开始。

如果你使用的是 MCP + Agent 架构，我建议不要只做一个 `plan_today` Skill，而是拆成几个职责单一、可组合的 Skill：

Skill	职责	输入	输出
`goal_manager`	管理长期目标与阶段目标	长期目标、时间约束	当前阶段目标
`skill_graph_manager`	维护能力树和依赖关系	学习领域、学习记录	更新后的能力图
`rhythm_planner`	根据周节奏生成今日计划	周节奏、能力图、可用时间	今日深度工作计划
`progress_tracker`	记录完成情况并更新进度	完成记录、复盘	最新进度状态
`difficulty_adjuster`	根据完成率动态拆分或合并任务	历史执行数据	调整后的任务粒度
`review_generator`	自动生成每日/每周复盘	日志、进度	复盘报告与下周建议

这样的设计比一个"万能计划 Skill"更符合 Agent 的设计原则：每个 Skill 专注于一个职责，Agent 负责协调它们。未来你还可以接入日历、GitHub、Obsidian 或笔记系统，让整个学习与工作流程实现自动闭环。