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日程管理项目分析

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Morethan
报告 日程管理
Morethan
作者
Morethan
计算机、物理与AI理工男
目录
项目报告 - 这篇文章属于一个选集。
§ 2: 本文
日程管理软件功能现状分析报告

前言
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本文涉及的日程管理软件主要指代的是具有如下定位的软件:

  1. 支持个体用户使用
  2. 能够进行一天内的日程安排
  3. 如果支持更多的功能,则需要保证软件不影响上述功能的体验

期望实现的功能

  • 任务管理:创建与编辑任务、设置任务优先级与分类
  • 拖延分析与专注监控:记录任务延误、拖延分析、专注时间记录、自动提醒
  • 智能调整引擎:任务延误或提前完成后自动调整后续日程安排
  • 智能建议:根据相关数据给用户提供日程改进建议,帮助用户掌握时间控制权

项目现状
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项目现状主要是分析当前市场上比较成熟的日程管理软件的功能,明确哪些功能是基础必备的功能,哪些功能是特色功能。

静态日程管理
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滴答清单
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滴答清单的功能覆盖全面,设计风格简洁,用它来进行日程管理还是非常方便的。它的日程管理逻辑大概如下:

graph LR; id1("日程收集")-->id2("手动日程安排")-->id3("按时执行日程"); id2("手动日程安排")-->id4("没有按时执行日程")-->id5("手动进行调整");

分析评价
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手动安排调整日程是静态日程管理软件使用过程中必不可少的环节,也是是整个流程中最耗费精力的,滴答清单虽然能够创建时间块来安排日程,但是对于缺乏动态调整的能力。这对于一些固定的、来自外界的日程并没有什么影响,因为它们一般都具有明确的起止时间。

但是对于一些来自内在的、软性的、琐碎的日程,例如背 15 个单词、洗衣服、阅读杂志等。这些日程一般用于自我提升,没有明确的开始时间,只需要当天完成就行;同时也没有明确的结束时间,例如15 个单词往往 30 分钟才能背完,结果某天状态良好 20 分钟就背完了。

这些琐碎的日程对于静态的日程安排是一个不小的挑战。尽管单个琐碎日程的提前或者延误对于整个日程安排并无大碍,但是他们的累积效果对于静态日程安排的破坏非常明显。

除此之外,这些零散的日程如果没有对齐的话,还会产生时间真空,导致用户在某个时间点突然不知道该干什么。例如,用户提前背完了单词,空余了 10 分中的时间。这十分钟该如何妥善处理?如果没有明确的安排的话,用户可能会选择在这 10 分钟刷短视频,然后紧接着又是一段休息时间,又继续刷视频。这不出意外会导致下一个任务因为时间不足而再次延误,然后又产生一段时间真空,如此延续。

想要终止这种恶性传导,有三种对策:

  1. 用户手动进行调整:这将非常非常麻烦,宝贵的时间浪费在了安排一些琐碎的事情上;并且手动调整所花费的时间也可能会导致任务的延误

  2. 直接不进行调整,忽略具体的时间控制:这样做日程管理将失去其本身的意义,精确安排时间使得时间价值最大化。这个时候的日程安排完全退化为了一个任务表,失去了对于时间的控制作用,倒不如一开始就使用没有时间控制能力的更加专业的清单工具

  3. 用户严格按照日程执行:理论很完美,实际上效果非常糟糕。生活中不可避免出现意外情况,如果出现延误,那么下一项任务的时间受到挤压,可能无法按时完成,或者匆忙完成导致效果不佳;如果提前完成,那么难以临时添加一个合适的任务填补时间真空,导致时间浪费的同时也不利于执行力和专注力的培养

时间真空的恶性传导是静态日程管理软件的致命伤,严重限制了日程管理软件的市场认可度。因此主流观点认为日程管理是一些极其自律的人的专属行为,日程管理软件也只是为这类人设计的小众软件。

我自己曾经使用过一些日程管理软件,但都难以坚持:要么是软件的学习曲线过于陡峭,要么是难以遵循固定的日程安排
因此,一个真正有意义的时间管理软件不应该要求用户的生活没有任何意外,或者用户必须遵守日程安排,而应该给用户提供出现意外后的解决方案:激励用户提前完成任务;劝导用户避免拖延日程,同时在用户确实延误日程之后快速给出调整后的日程安排,避免用户放弃日程计划。

动态日程管理
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动态日程管理传统上是利用明确的算法来操作,近些年由于 AI 的重大突破,动态日程管理几乎全部由大语言模型驱动。

在调查的过程中发现一个非常奇怪的事情🤔:中国几乎没有 AI 驱动的动态日程管理;国外有一大批类似的产品,价格相当昂贵并且对于国内用户相当不友好

Motion
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据说是一个非常厉害的一个 AI 日程管理工具,但是太贵了。并且国内用户没有国外的银行卡,连 7 天免费试用都没办法进行,因此也没有工作流程图😢

所以我也不知道具体的功能体验下来如何,但是看着官网的说明和网上流传的评价应该是很厉害的。

Dola
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Dola 非常具有未来气息的一款 AI 日程管理软件:完全没有软件界面,与 AI 的交流全部通过常见的消息平台,例如 WhatsAppApple Messages 等。但是完全不支持国内的主流软件例如 QQ,微信等。

由于没有国外的通信平台的账号,因此我也不知道实际体验下来如何😢但是这种极致精简的人机交互应该是未来的趋势🤔

根据官方说明大概绘制了一下体验流程图:

graph LR; id1("通过消息平台发送消息")-->id2("AI分析生成日程")-->id3("软件内部存储日程"); id1("通过消息平台发送消息")-->id4("AI分析后修改日程"); id1("通过消息平台发送消息")-->id5("AI分析后返回查询结果")

对于日程的安排仍然需要用户自己进行,仅仅是把时间安排简化为了使用自然语言描述,动态调整也并不支持。

分析评价
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虽然从理论上来说,使用大语言模型来驱动的动态日程管理软件的效果应该更好:用户能够使用自然语言来描述自己的日程,能够通过自然语言来帮助 AI 改进日程安排。通过精细的推理,大语言模型也能够根据一些高质量知识库或者是用户的个性化信息来更好地调整日程安排。

但是需要注意人工智能的局限性:指令理解偏差、大模型幻觉、昂贵的使用成本、较长的相应时间、需要较多的初始化数据才能够达到一个较好的效果(从理论上来说也可以进行强化微调但成本高昂)、数据隐私保护等等问题。

总结
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目前效果优异,操作流程极简的日程管理项目在国内非常罕见,但是良好的日程管理需求却十分旺盛。这个项目值得尝试。

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