个人效率顾问基础版

核心能力: 效率管理领域的专业化 AI 辅助工具,提供核心基础功能支持. 适用场景: 个人用户与轻量级场景,涵盖日常操作、自动化工作流与智能决策辅助. 差异化: FREE 版本,面向个人用户提供核心功能、简洁操作与社区支持. 适用关键词: 效率, 时间管理, 拖延, 专注力, 能量管理, 日程规划, 任务优先级

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个人效率顾问基础版

概述

本工具是 效率管理 领域的 FREE 版本 AI Skill,专为个人用户与轻量级场景设计。通过自然语言指令驱动 AI Agent 执行任务,提供核心功能与简洁易用的操作体验. FREE 版本与 PRO 版本完全兼容,可在需要时升级至 PRO 版本获取高级功能、批量操作与团队协同能力.

版本定位

维度	FREE 版本	PRO 版本
目标用户	个人用户	企业团队
功能范围	核心功能	全部功能
批量操作	不支持	支持
团队协作	不支持	支持
技术支持	社区支持	优先响应
数据分析	基础统计	高级分析

核心能力

FREE 版本提供以下能力:

诊断个人效率问题与瓶颈

处理: 解析诊断个人效率问题与瓶颈的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回诊断个人效率问题与瓶颈的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

建立任务捕获与组织系统

处理: 解析建立任务捕获与组织系统的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回建立任务捕获与组织系统的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

设计时间块管理计划

处理: 解析设计时间块管理计划的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回设计时间块管理计划的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

识别干扰源建立专注环境

处理: 解析识别干扰源建立专注环境的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回识别干扰源建立专注环境的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

提供克服拖延的具体方法

处理: 解析提供克服拖延的具体方法的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回提供克服拖延的具体方法的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

功能详情

本版本提供 5 项核心能力,覆盖效率管理的常见使用场景。如需批量操作、团队协作、数据分析等高级功能,可升级至 PRO 版本. FREE 版本核心功能清单:

诊断个人效率问题与瓶颈
建立任务捕获与组织系统
设计时间块管理计划
识别干扰源建立专注环境
提供克服拖延的具体方法

PRO 版本扩展功能预览:

能量周期分析:基于数据识别个人高效时段
习惯追踪与行为模式分析
AI 效率教练:个性化建议与每日复盘
团队效率基准对比与最佳实践分享
与可穿戴设备集成的生物数据分析
效率目标设定与 OKR 追踪系统

处理: 解析功能详情的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回功能详情的响应数据,包含状态码、结果和日志. 技术参数：使用input_params和output_format参数控制执行行为,支持json/text/csv输出格式. 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：个人效率与时间管、理顾问、帮助诊断效率问题、建立任务系统与优、化能量使用、效率管理领域的专、辅助工具、提供核心基础功能等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景 1: 诊断效率问题

分析时间去向并找出效率瓶颈

用户可通过自然语言指令触发此场景，工具将自动执行相应操作并返回结构化结果.

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	个人效率顾问基础版处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

bash

用户: "感觉每天都很忙但没成果"
流程: 分析时间去向 -> 识别低效环节 -> 设计改进方案 -> 制定行动计划

场景 2: 克服拖延

提供具体可执行的克服拖延方法

bash

用户: "有个报告一直拖着不想写"
方案: 2分钟法则启动 -> 5分钟起步法 -> 时间块保护 -> 外部化捕获

不适用场景

以下场景个人效率顾问基础版不适合处理：

实时流数据处理
小规模数据手动分析
非结构化文本情感分析

触发条件

需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

1. 环境准备

确保已安装并配置好 AI Agent 环境(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等),本 Skill 通过 SKILL.md 指令驱动 Agent 执行任务. 系统要求:

操作系统: Windows / macOS / Linux
Agent 平台: 支持 SKILL.md 格式的任意 AI Agent
运行时: Python 3.8+ 或 Node.js 18+(视具体操作需求)

2. 配置参数

bash

# 效率系统配置
{
  "timeboxing": true,
  "external_capture": true,
  "energy_tracking": false,
  "calendar_strategy": true
}

3. 验证配置

配置完成后,可通过以下方式验证是否正常工作:

bash

# 验证环境变量是否设置
echo "配置检查:"
env | grep -E "API|KEY|TOKEN|SECRET" | sed "s/=.*/=***/"  # Linux/macOS
# 或 PowerShell
# Get-ChildItem Env: | Where-Object {$_.Name -match "API|KEY|TOKEN"} | Format-Table

4. 开始使用

在 AI Agent 对话中描述你的需求,Agent 会根据本 Skill 的指令自动执行对应操作.

text

请帮我诊断效率问题

Agent 将自动:

解析你的自然语言指令
调用相应的工具或 API
执行操作并返回结果
返回执行结果供你确认

示例

基础配置

bash

# 效率系统配置
{
  "timeboxing": true,
  "external_capture": true,
  "energy_tracking": false,
  "calendar_strategy": true
}

可选配置

json

{
  "edition": "free",
  "auto_retry": false,
  "max_concurrent": 1,
  "log_level": "info",
  "cache_enabled": true,
  "timeout": 30
}

FREE 配置项说明:

配置项	类型	默认值	说明
auto_retry	bool	false	失败后自动重试
max_concurrent	int	1	最大并发数(FREE 限制为1)
log_level	string	info	日志级别
cache_enabled	bool	true	启用结果缓存
timeout	int	30	操作超时时间(秒)

最佳实践

从一件小事开始不要试图一次改变所有习惯
建立捕获系统想到什么立即写下来
保护峰值时间做最重要的事
定期清理承诺放下该放下的

个人使用建议

从简单任务开始熟悉工具行为,逐步扩展到复杂场景
定期备份配置文件与数据,防止意外丢失
遇到问题先查阅常见问题章节,再寻求社区帮助
保持配置简洁,只启用必要的功能选项
定期更新工具版本以获取最新功能与修复
记录常用操作命令,提高日常使用效率

常见问题

Q: 适合什么人群?

A: 适合多角色兼顾、日程碎片化、总是被动响应的人群.

Q: PRO 版有什么额外功能?

A: PRO 版支持能量周期分析、习惯追踪、AI 教练与团队效率对比.

Q: 如何升级到 PRO 版本?

A: 升级到 PRO 版本非常简单:

获取 PRO 版本授权
安装 PRO 版本 Skill
原有配置自动迁移,无需额外操作
即可使用批量操作、团队协作等高级功能

已知限制

A: FREE 版本主要限制:

不支持批量操作(每次只能处理一个任务)
不支持团队协作(仅限个人使用)
不支持高级数据分析
技术支持依赖社区如需这些功能,建议升级至 PRO 版本.

Q: FREE 版本的数据安全吗?

A: FREE 版本所有数据本地存储,不上传云端,确保隐私安全。建议定期备份配置文件与数据目录.

依赖说明

运行环境

Agent 平台: 支持 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
操作系统: Windows / macOS / Linux
运行时: Python 3.8+ 或 Node.js 18+(视具体操作需求)
网络: 部分功能需要网络连接访问外部 API

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供
curl	CLI 工具	推荐	系统自带或包管理器安装
jq	JSON 处理	推荐	apt install jq / brew install jq
Python 3.8+	运行时	视需求	python.org 下载
Node.js 18+	运行时	视需求	nodejs.org 下载

API Key 配置

FREE 版本支持单一 API Key 配置,满足个人使用需求:

环境变量:通过环境变量配置 API Key
配置文件:支持配置文件方式存储 API Key
安全提醒:切勿将 API Key 硬编码到脚本或提交到版本控制系统

可用性分类

分类: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
说明: 基于 Markdown 的 AI Skill,通过自然语言指令驱动 Agent 执行任务
FREE 特性: 支持单次执行、基础配置与社区支持
安全等级: 基础,数据本地存储,建议定期备份
SLA: 社区支持,尽力响应

快速开始

确认运行环境满足依赖说明中的要求
在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

版本信息

项目	值
版本号	1.0.0
版本类型	FREE
许可证	MIT
兼容性	可升级至 PRO 版本

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "个人效率顾问基础版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "personal prod"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}

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概述

版本定位

核心能力

诊断个人效率问题与瓶颈

建立任务捕获与组织系统

设计时间块管理计划

识别干扰源建立专注环境

提供克服拖延的具体方法

功能详情

使用场景

场景 1: 诊断效率问题

输入格式

场景 2: 克服拖延

不适用场景

触发条件

快速开始

1. 环境准备

2. 配置参数

3. 验证配置

4. 开始使用

示例

基础配置

可选配置

最佳实践

个人使用建议

常见问题

Q: 适合什么人群?

Q: PRO 版有什么额外功能?

Q: 如何升级到 PRO 版本?

已知限制

Q: FREE 版本的数据安全吗?

依赖说明

运行环境

依赖详情

API Key 配置

可用性分类

快速开始

错误处理

输出格式

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