Nudge-Based Task Generator System (輕推式任務生成系統)

核心問題 (Core Problem)

本系統旨在解決在面對無限的外部資訊（新技術、市場動態、個人想法、Hacker News 等）時，如何快速、低成本地決定「今天值得投入精力的具體開發任務」，並「輕易地開始」，避免陷入「分析癱瘓」或「選擇困難」。核心目標是縮小「觀察/思考」與「動手做」之間的鴻溝。

核心設計哲學 (Core Design Philosophy)

1. 最小化啟動摩擦 (Minimize Startup Friction): 讓「開始一個小任務/小實驗」的動作像呼吸一樣自然。
2. 動態捕捉，延遲處理 (Dynamic Capture, Delayed Processing): 允許快速捕捉靈感/資訊，但將「深入分析」與「初步行動」分離。
3. 行動催化劑，而非分析癱瘓器 (Action Catalyst, Not Analysis Paralysis Inducer): 系統的目標是推動行動，而不是讓人陷入更深的分析。
4. 可見的微小進展 (Visible Micro-Progress): 讓使用者感覺到即使是微小的行動也在累積價值。

系統架構 (System Architecture)

本系統主要由兩部分構成：「靈感火花轉換器」用於捕捉與初步框定想法，「每日行動儀表板」用於選擇並啟動當日任務。

第一部分：靈感/信號的「輕量級捕捉與初步處理」模塊 (Nudge to Capture & Frame)

此模塊的目標不是深度分析，而是快速記錄，並賦予一個「可行動」的初始框架。

1. 「一鍵火花」捕捉器 (One-Click Spark Catcher)

• 情境 (Context): 當使用者在瀏覽資訊（如Hacker News、技術文章）或與人交流時，突然產生一個想法或發現一個有趣的點。
• 設計 (Design):
  • 提供一個極簡的輸入介面（如快捷鍵觸發的懸浮輸入框、瀏覽器擴展按鈕）。
  • 使用者只需用一句話記錄這個「火花」。
    • 例如："HN上討論用LLM自動生成測試用例，或許可以做個VSCode插件"
    • 例如："OpenAI發布了新的API，似乎可以簡化我之前那個proto的某個模塊"
• Nudge 心理：
  • 低門檻記錄： 大幅降低記錄想法的心理負擔和操作成本。
• LLM 輔助 (可選，輕量級):
  • 自動標籤化 (Auto-Tagging): LLM 根據內容嘗試為「火花」打上1-3個關鍵詞標籤 (e.g., LLM, test-automation, vscode-plugin)，方便後續歸類和檢索。
  • 提煉一句話問題 (Question Framing): LLM 可嘗試將記錄轉化為一個引導探索的問題 (e.g., “如何用LLM為VSCode插件快速生成測試用例？”)。

2. 「30分鐘微實驗」定義器 (30-Minute Micro-Experiment Definer)

• 情境 (Context): 在「火花」被捕捉後，系統引導使用者進行初步的具體化思考。
• 設計 (Design):
  • 針對每一個「火花」，系統提出引導性問題：
    • "如果只給你30分鐘，你能為這個火花做一個什麼樣的最小驗證/探索？"
    • "這個火花的『Hello World』版本是什麼？ (例如：寫個README描述它，畫個草圖，用LLM生成一個最簡核心代碼片段，搜集3個相關的開源項目)"
• Nudge 心理：
  • 具體化引導： 迫使抽象的想法轉化成一個極小、極具體、可立即執行的動作。
  • 降低承諾壓力： 「30分鐘」的設定降低了開始的心理門檻，讓人感覺「試一下也無妨」。
• 目標 (Goal): 產出一個清晰的、可在短時間內完成的「微實驗」描述。
  • 例如："調用OpenAI API，嘗試用一個簡單函數生成3個pytest格式的測試用例"

第二部分：每日「行動選擇」儀表板 (Nudge to Act)

每天開始工作時，使用者首先看到這個儀表板，幫助其快速選定當日行動。

1. 「今日待燃火花」池 (Today’s Sparks to Ignite Pool)

• 內容 (Content): 展示使用者先前已記錄並定義了「30分鐘微實驗」的「火花」，建議最多顯示3-5個。
• Nudge 心理與設計 (Nudge & Design):
  • 有限選擇 (Limited Choice): 避免選擇過多導致的決策疲勞。
  • 新鮮感/隨機性 (Novelty/Randomness): 可加入「今日隨機推薦火花」或按某种演算法（如最近添加、標籤相關性）突出顯示。
  • 預期時間標註 (Time Expectation): 每個火花旁清晰標註「預計30分鐘微實驗」，強化低承諾感。
  • 情境提示 (Contextual Cues - 可選): 若某火花與近期熱點新聞或趨勢相關，可給予微小視覺提示。

2. 「昨日微進展」回顧 (Yesterday’s Micro-Progress Review)

• 內容 (Content): 展示使用者昨日已開始但未完成，或已完成但可能希望繼續深入的「微實驗」。建議最多顯示1-2個。
• Nudge 心理與設計 (Nudge & Design):
  • 稟賦效應/損失規避 (Endowment Effect/Loss Aversion): 「繼續昨天的[XXX]實驗嗎？你已經投入了[Y]分鐘。」，利用已投入時間的心理錨點。
  • 蔡格尼克效應 (Zeigarnik Effect): 未完成的任務更容易被記住，系統提示有助於完成閉環。

3. 「快速啟動」按鈕 (Quick Launch Button)

• 功能 (Functionality): 使用者選定一個「火花」或「昨日進展」後，點擊此按鈕，系統將為其自動創建一個極簡的開發環境或執行預設動作。
• Nudge 心理與設計 (Nudge & Design):
  • 自動化消除準備阻力 (Automation Removes Setup Friction):
    • 項目模板 (Project Templates): 根據「火花」的標籤（如python, javascript, rust），自動創建包含基本結構（如.gitignore, README.md內含火花描述和微實驗目標）的文件夾。
    • LLM 輔助命名/結構建議 (LLM-assisted Naming/Structuring - 可選): “為這個探索[XXX]的項目建議3個駝峰式命名的文件夾名” 或 “為這個Python腳本起個合適的文件名”。
    • 直接跳轉 (Direct Jump): 自動在使用者偏好的IDE中打開新創建的最小化項目，或執行預設的啟動命令。
  • 即時行動轉換 (Immediate Action Conversion): 從決策到行動的轉換幾乎無縫。

此系統如何產生「輕推」(How This System Nudges)

• 降低啟動門檻 (Lowering Activation Energy): 將宏大想法分解為「30分鐘微實驗」，大幅降低開始行動的心理阻力。
• 將模糊變具體 (Making Vague Ideas Concrete): 強迫使用者將「有趣的外部信息」轉化成「一個可執行的微小動作」。
• 創造選擇架構 (Choice Architecture): 每日儀表板提供的是「今天可以點燃哪個小火花」的有限、清晰選擇，而非「世界這麼大我要幹什麼」的茫然。
• 利用即時反饋和微小成就感 (Leveraging Immediate Feedback & Micro-Achievements): 完成一個30分鐘的微實驗本身就是一個小勝利，能正向強化行為。
• 簡化初始步驟 (Simplifying Initial Steps): 自動化模板和LLM輔助減少了項目啟動時的瑣碎工作。

LLM 的角色 (Role of LLM)

在此系統中，LLM 扮演的是「助手」(Assistant) 和「催化劑」(Catalyst)，而非「決策者」(Decision Maker) 或「分析師」(Analyst)。其主要職責是：

• 加速重複性、模式化的初始步驟（如打標籤、初步問題構建、命名建議、生成基礎模板）。
• 幫助使用者更快速地將抽象想法轉化為更具體的表達。
• 避免讓LLM進行複雜的市場分析、技術趨勢預測等，以保持系統的輕量和快速響應。

最簡可行產品 (MVP) 實施路徑 (MVP Implementation Path)

1. 手動階段 (Manual Phase):

   • 使用簡單的文本文件、Markdown筆記（如Obsidian、Notion）或待辦事項應用。
   • 手動記錄「火花」和對應的「30分鐘微實驗想法」。
   • 每天早上查看此列表，選擇一個，然後手動創建文件夾/文件，開始執行。
   • 目標： 驗證此流程是否能有效減少「卡住」感，並實際推動產出。

2. 半自動化階段 (Semi-Automated Phase):

   • 利用 Notion 數據庫和模板，或 Obsidian 的 Dataview 插件和模板來結構化「火花」和「微實驗」。
   • 編寫簡單的腳本（Python, Shell, AppleScript等）來實現部分「快速啟動」功能（如根據模板創建文件夾和初始文件）。

3. 輕量級應用階段 (Lightweight Application Phase):

   • 開發一個極簡的本地應用或Web應用。
   • 集成簡單的LLM API調用（可選，用於標籤化、命名等輔助功能）。
   • 重點是保持界面的簡潔和操作的流暢性。

結語 (Conclusion)

這個「輕推式任務生成系統」的核心在於改變使用者的行為模式和心態，技術只是輔助手段。它承認外部世界的複雜性，但不試圖去完全理解它，而是鼓勵使用者從中「摘取」一小片靈感的火花，快速地「玩」一下，通過微小的行動逐步建立動能和方向感。