核心用法
Activity Analyzer 是一款基于 ActivityWatch 的本地电脑使用分析工具，通过 Node.js 脚本抓取过去 24 小时的应用使用数据（包括应用名称和窗口标题），由 AI 生成时间分布总结、效率洞察及可执行建议。
显著优点
- 数据粒度细致：能够识别具体应用甚至窗口标题，提供精准的时间追踪
- AI 驱动洞察：自动识别高频切换、过度娱乐等效率瓶颈，输出针对性建议
- 本地优先架构：ActivityWatch 本身运行于本地 127.0.0.1:5600，原始数据不上传云端
- 即时反馈：24 小时滚动窗口适合日常复盘，快速形成习惯闭环
潜在缺点与局限性
- 隐私暴露风险：默认输出原始窗口标题（可能包含文档名、URL、邮件主题等敏感信息）上传至 AI 模型
- 需技术配置：依赖 Node.js 环境和 ActivityWatch 预装，门槛高于纯 SaaS 方案
- 无自动脱敏：脚本未内置数据聚合功能，用户需手动修改
fetch_activity.js实现隐私保护 - 单次范围限制：固定 24 小时粒度，不支持自定义时间段或长期趋势分析
- 云模型依赖：分析结果需发送至外部 AI 服务，存在数据二次流转风险
适合人群
- 注重 productivity 量化、愿意投入配置成本的技术从业者
- 对 ActivityWatch 已有使用基础、希望增强 AI 分析能力的用户
- 能够接受本地-云端混合数据流、并理解隐私权衡的成年人
常规风险
| 风险类型 | 具体描述 | 缓解建议 |
|---------|---------|---------|
| 敏感信息泄露 | 窗口标题含工作内容、个人文件、浏览历史 | 修改脚本聚合为「应用+时长」格式 |
| 第三方模型处理 | 数据发送至 AI 服务商 | 避免在分析时段处理高度机密材料 |
| 脚本权限 | Node.js 脚本访问本地 ActivityWatch API | 审查 `scripts/fetch_activity.js` 源码 |
| 长期数据堆积 | 频繁全量抓取可能累积敏感信息 | 限制查询范围为必要最小时段 |