--- url: /blog/pfum7wxy/index.md --- 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： ```text 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： ```yaml 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： ```text 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 ```text 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 ```text 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。