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🦀 ClawHub

Deep Work Orchestrator

by @kingofzhao

Integrates personal productivity data with deep work principles to create tailored focus schedules, optimize energy-task matching, and reduce distractions.

Versionv1.0.0
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TERMINAL
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📖 About This Skill

Deep Work Orchestrator

> 深度工作编排器 — 将 Cal Newport 的深度工作理论与个人生产力数据结合,构建个性化的专注力管理系统。

Description

整合时间管理、注意力科学、环境设计和认知负荷理论,为知识工作者生成个性化的深度工作计划。通过分析个人工作模式、精力曲线和干扰模式,自动编排最优深度工作时段。

Usage

当用户需要:

  • 规划深度工作时间块
  • 分析自己的注意力模式
  • 减少浅层工作占比
  • 建立深度工作习惯
  • 优化创作/编码时段
  • 使用本 Skill。

    Key Concepts

    1. 注意力经济学框架

  • 注意力预算模型:每天高质量注意力约4-5小时,需要像预算一样分配
  • 注意力税:每次上下文切换消耗23分钟恢复时间(Gloria Mark研究)
  • 复利专注:连续深度工作的认知收益呈非线性增长,前30分钟热身,30-90分钟为峰值区
  • 2. 环境触发设计

  • 感官锚定:固定音乐/光线/位置 → 触发"深度模式"的巴甫洛夫响应
  • 数字护城河:三层防御(通知静默→应用屏蔽→网络隔离),每层对应不同深度级别
  • 社交契约信号:耳机戴法/状态标记/物理信号让他人自动回避
  • 3. 精力-任务匹配矩阵

            高精力    低精力
    重要    深度区    防御区
    不重要  流速区    丢弃区
    
  • 深度区:创作、编码、写作、战略思考
  • 流速区:学习新技能、探索性工作
  • 防御区:关键决策(低精力时易出错,需额外检查)
  • 丢弃区:委托、延迟或删除
  • Instructions

    1. 询问用户典型工作日结构和精力曲线 2. 识别当前浅层工作占比(目标 <30%) 3. 设计3种深度工作模板(晨间型/午间型/晚间型) 4. 创建环境触发方案 5. 建立每周深度工作时数追踪

    Examples

    输入: "我是程序员,每天被会议打断很多" 输出: 会议批处理策略 + 编码深度块 + 异步沟通协议 + 精力低谷会议安排

    Boundaries

  • 不替代专业心理咨询(ADHD等注意力障碍需医学支持)
  • 框架灵活适配,不教条执行
  • 尊重用户现有工作约束
  • References

  • Cal Newport《Deep Work》
  • Gloria Mark 注意力切换研究(UC Irvine)
  • Mihaly Csikszentmihalyi 心流理论
  • 💡 Examples

    输入: "我是程序员,每天被会议打断很多" 输出: 会议批处理策略 + 编码深度块 + 异步沟通协议 + 精力低谷会议安排