Автоматическое отслеживание фокуса с помощью LLM
Автоматическое отслеживание фокуса с помощью LLM
С появлением LLM стало возможным автоматизировать отслеживание паттернов работы без ручной настройки категорий. Система на базе ActivityWatch может самостоятельно определять deep work сессии (например, 2+ минуты в Terminal/IDE), выявлять death loops между приложениями и отправлять уведомления при избыточных переключениях. Это устраняет главный барьер традиционных трекеров — необходимость тратить время на настройку.
Связи
- Death loops как паттерн потери фокуса — Описывает конкретный паттерн, который автоматически выявляет система из исходной заметки
- Измерение переключений контекста как метрика производительности — Та же проблема переключений, которую LLM-система решает через автоматическое выявление
- AI-агент для анализа и автоматизации рабочих паттернов — Детализирует полный цикл AI-автоматизации: измерение → понимание → действие
- Метрика Focus Score для измерения концентрации — Конкретная метрика, которую может вычислять LLM-система из исходной заметки
- GenAI трансформирует CRM от структурированных к мультимодальным — Аналогичный паттерн: AI устраняет барьер ручной настройки структурированных систем
Источник: Telegram, 2025-12-29
Связанные заметки
Управление Telegram через Claude Code для минимизации переключений контекста
#ai#tools#workflow
Personal OS как цифровой двойник
#personal-os#AI#productivity
ChatGPT Pulse как замена scheduled задач
#AI#automation#information-filtering
AI-агент для мониторинга контента
#AI#automation#productivity
AI в продажах через автоматизацию email-коммуникации
#ai#automation#productivity
Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
85% выпускников запустили AI-фичу в production
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний