核心用法
Lofy Projects 是一款面向知识工作者的智能项目管理工具，通过量化评分系统帮助用户在多任务环境中做出最优决策。其核心工作流程包含：
1. 项目数据管理：以 data/projects.json 为中心存储库，维护项目元数据、里程碑、阻碍项、时间日志及学术日程
2. 优先级计算引擎：采用四因子加权公式 Priority = (Urgency×3) + (Job_Relevance×2) + (Momentum×1) + (Energy_Match×1)，将主观决策转化为可比较数值
3. 时间块推荐：根据可用时长（<30分钟至2小时以上）匹配任务类型，优化时间投资回报率
4. 会议自动化：提前2小时生成准备清单，包含近期进展、阻碍汇总、待提问项及演示建议
5. 自然语言交互：支持口语化状态更新，自动解析并同步至JSON数据库
显著优点
- 算法透明：权重系数公开可调整，避免黑箱决策
- 能量感知：首创将用户当下状态（精力匹配度）纳入计算
- 动量追踪：自动检测"冷项目"（2周未更新），防止沉没成本陷阱
- 学术场景适配：内置毕业节点、课程deadline、导师会议等学术专属字段
- 低摩擦记录：自然语言输入降低追踪负担，提升数据完整性
潜在局限
- 单文件架构：
projects.json可能成为并发操作瓶颈，缺乏版本冲突解决机制 - 无外部集成：不支持GitHub Issues、Notion、Google Calendar等主流工具双向同步
- 评分主观性：Urgency、Job_Relevance 等字段依赖用户自评，易产生认知偏差
- 提醒机制缺失：依赖用户主动查询，无推送通知能力
- 能源匹配模糊：Energy_Match 的0-2评分缺乏客观测量标准
适合人群
- 同时推进多个项目的研究生/博士生、独立开发者、自由职业者
- 需要向导师/客户定期汇报进展的知识工作者
- 难以用传统看板工具（Trello/Notion）做优先级排序的"多线程型"用户
常规风险
- 数据丢失：JSON文件无自动备份，本地存储存在单点故障
- 评分博弈：用户可能为提升某项任务优先级而操纵输入值
- 过度优化：频繁计算优先级本身成为拖延行为的伪装
- 隐私暴露：项目描述、阻碍项可能包含敏感信息，存储于明文JSON