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把「考取证书」拆成 12 周周计划,每周自动生成 5 个 25 分钟番茄任务,期末前完成度预测误差 ≤ 8%。
同一套人工智能内核,按角色切换卡片密度与建议策略;每个场景都能在 5 分钟内完成初始化。

把「考取证书」拆成 12 周周计划,每周自动生成 5 个 25 分钟番茄任务,期末前完成度预测误差 ≤ 8%。

绑定季度 OKR,模型每周提示 2 条高价值练习;连续 3 周低完成度即自动下调难度,避免挫败性中断。

以「作品里程碑」为轴,记录灵感、草稿、发布三态流转;平均把完稿周期从 21 天压缩到 13 天。
流程刻意保持短:超过四步,用户流失率会显著上升;我们把复杂性留在模型侧。
用自然语言输入 20–60 字愿望,系统识别领域、时间跨度与可衡量指标,生成初始目标标签。
拆成「愿景—阶段—周任务」三层,每层节点控制在 3–7 个,避免结构过载导致的决策疲劳。
结合近 14 天完成率、活跃时段与情绪记录,给出当日 3 条建议,并按 71% 历史采纳率排序。
每周日自动生成复盘卡:完成度、心流时长、偏差原因;连续两周低于 50% 触发难度下调与提醒时段迁移。
以下要点来自平台内 1.2 万条目标数据的共性规律,逐条给出做法、参数与避坑阈值。
自然语言进,结构化计划出。支持 3 层 × 7 节点约束,自动标注依赖关系,避免任务互相阻塞。
基于完成率、时段与情绪三类信号排序建议,每天只推 3 条,减少选择成本。
半透明卡片叠层呈现进度、心流与资源,背景光晕随完成度变化,让状态一眼可见。
周/月/季三档视图,用渐变色彩与半调网点表达累计成果,避免单一数字带来的失真感。
每周自动生成复盘卡,含完成度、偏差原因与三条改进动作,14 天完成一次模型自我校准。
把「疲惫」标签纳入难度调节,内测中中断率由 27% 降至 12%,本周已向全量用户开放。
可在 4%–12% 区间调节卡片背景透明度,兼顾可读性与氛围感,默认值调至 5.5%。
使用复盘卡的用户留存明显更高,说明「看得见的进度」比「更强的提醒」更有效。
教育、办公、创作与云基础设施伙伴,共同接入目标数据标准与建议接口。
界面不是装饰,而是你与未来目标之间的那一层薄雾。我们让卡片半透明、让光晕缓慢呼吸,使进度本身成为可被感知的氛围。



三档均包含磨砂玻璃看板与基础建议能力,差异集中在拆解深度、协作与数据权限。
我们会用 15 分钟演示:一句愿望如何在 2 秒内拆成目标树,如何在 14 天内被个性化建议持续校准。你只需要带来一个真正想完成的目标。