收益：
- 能够利用人工智能对杂乱的任务堆进行优先排序，并将其转变为一个分时计划，将紧急事项与重要事项分开。
- 通过在高能量时段进行深度工作并在每个区块中留出缓冲区，能够建立现实、可行的一天和一周
- 能够用自己的历史数据校准人工智能的乐观时间估计并反映计划中隐藏的约束
时间是生产力中唯一不可再生的资源。人工智能加速电子邮件等文本任务；但真正的收获来自于你对做什么工作以及何时做的决策的质量。在本单元中，您将学习使用人工智能作为时间规划助手：确定任务优先级、划分日期和周、解决日历冲突、实际时间估计。 AI快速制定计划；但你可以决定你的计划是否符合现实及其局限性——因为人工智能不知道你的能量节奏、家庭负担和隐藏的优先事项。
条款。时间划分是将一天划分为专门用于特定任务的时间段。深度工作是需要持续专注的高价值工作——报告撰写、分析、设计。浅层工作是指注意力不集中、反应性的工作——电子邮件、短信、行政工作。优先级矩阵是一种决策工具（也称为艾森豪威尔矩阵），它沿着“紧急/重要”轴分隔任务。
人工智能规划的逻辑
人工智能在规划方面的强大之处在于，它可以快速构建混乱的积压任务。你把头脑中的困惑以原始的形式倾倒出来；人工智能将其转化为优先的、预定的、可操作的计划。但请注意两件事：首先，人工智能倾向于乐观地估计时间——现实世界中的事情需要更长的时间。其次，人工智能不知道你隐藏的限制——无论你是早上被困在会议中还是下午精力下降。因此，以人工智能的计划为蓝图，根据自己的实际情况进行校准。
一步一步：用 AI 设置每周计划
- 进行毛坯铸造。不分顺序地写下您想到的所有任务、会议和截止日期。
- 告诉我限制。固定的会议、工作时间、精力节奏、休闲时间。
- 优先顺序。要求人工智能将任务放在重要性/紧急度矩阵上。
- 阻止它。在高能量时间进行深度工作，在低能量时间进行浅层工作。
- 添加缓冲液。告诉AI“为每个块添加20%的缓冲时间”；修正了乐观的预测。
- 控制并拥有。将计划与实际情况进行比较，删除不必要的内容。
提示：不要让人工智能占据你的一整天。留空的时间并不是一个错误，而是一个缓冲和思考的空间。 “计划一天的时间不要超过 70%，剩下的时间用于意想不到的任务”对大多数人来说都是现实的。
优先顺序：将紧急的事情与重要的事情分开
最常见的生产力错误是将紧急的事情误认为是重要的。响铃的电话很紧急，但可能不重要；战略报告很重要，但由于看起来不紧急而不断被推迟。人工智能是一面很好的镜子，可以沿着这两个轴安排你的任务——但你做出最终决定，因为“重要”的定义取决于你的目标。
类别
描述
方法
紧急+重要
危机重重、期限紧迫
现在就做
重要+不紧急
战略、规划、发展
阻止、保护日历
紧急+不重要
大多数干扰，一些电子邮件
传输或压缩
既不紧急也不重要
干扰
埃勒，别这么做
大多数人的错误就是忽视了“重要+不紧急”的框架，而一直生活在“紧急”的框架中。当你让人工智能设置每周计划时，问以下问题：“本周我的哪些任务属于‘重要但不紧急’类别，它们在日历中是否有受保护的块？”
四个可复制的规划模板
优先考虑下面我凌乱的任务列表。- 将每项任务放在紧急/重要的矩阵中（4 个类别）。- 按“本周必须完成”、“可委派”、“可以推迟”分组。- 警告是否存在任何看不见的依赖关系（例如，在 X 完成之前 Y 不会开始）。任务：“”“[原始列表]”“”
每日时间块计划是根据以下任务创建的。我的工作时间：[09:00-17:30]。固定会议：[11:00 团队，15:00 客户]。我的精力早上很高，下午很低。上午进行深度工作，下午进行浅层工作。每个区块添加20%的缓冲，留出45分钟的午休时间。任务：“”“[列表]”“”
对以下任务进行实际的时间估计并将其分为子步骤。任务：[例如季度报告]。- 列出子步骤，给每个子步骤时间。- 为总时间添加 25% 的不确定性。- 警告哪个步骤最受阻碍。
回顾我的每周计划。回答这些问题：1。我的“重要但不紧急”的工作是否有受保护的区块？2。哪些是超满（无缓冲）的日子？3.哪些任务可以转移但仍由我负责？计划：“”“[当前计划]”“”
弱提示/强提示
弱者：“给我制定今天的计划。” （人工智能会在不知道你的时间、会议、精力节奏的情况下制定一个笼统的、不切实际的计划。）
Güçlü：“从这 6 项任务中，制定一个 09:00-17:30 的时间段计划。我的团队会议固定在 11:00 进行 1 小时。早上我的注意力高度集中，写报告放在那里。下午处理电子邮件和行政工作。为每个时间段添加 20% 的缓冲，13:00 45 分钟的午休时间。”强版本返回一个直接适用的计划，因为它给出了约束、节奏和缓冲。
三个迷你箱子
案例 1 — 乐观预测陷阱。一位设计师相信人工智能的预测，即“这项工作将需要 2 个小时”，并相应地设置了这一天。这项工作花了 3.5 个小时，接下来的三个街区转移了，这一天就定下来了。他计划在接下来的一周为每个人工智能预测增加 40%；开始需要几天时间。教训：人工智能估计时间很短；将乘数与您自己的历史数据一起应用。
案例2——业务深度复苏。一位软件开发人员注意到，他平均每天浪费 4.5 个小时做间歇性的浅层工作。让人工智能将上午 9 点至上午 11 点修复为“深度工作，没有会议”，并将电子邮件聚合为 2 个区块（上午 11 点和下午 4 点）。两周后，完成的高价值工作数量从每周 2 件增加到 5 件。
情况 3 — 优先级错误。一位团队负责人将季度战略文件推迟了 5 周，同时不断遇到“紧急”请求。当我让人工智能将其任务放在矩阵上时，该文档在“重要但不紧急”的方块中显得不受保护。它在日历中打开了两个固定块；该文件在 9 天内完成。人工智能的收益来自于让看不见的疏忽变得可见。
常见错误
- 塞满一天：没有缓冲的计划一出现问题就崩溃了。
- 盲目相信人工智能的时间估计：乐观；添加您自己的乘数。
- 误紧急为重要：利用矩阵，保持“不紧急但重要”。
- 忽视能量节奏：在低能量时间内进行深度工作会使生产力减半。
- 保留可委派的工作：当人工智能说“这是可转让的”时，不要抗拒，实际上将其委派。
- 认为计划是固定的：计划是草案；全天开放地刷卡。
注意：人工智能产生了一个很好的计划，但如果你不是实施它的人，那么这个计划就没用了。保持计划切合实际；一个平均可行的计划比一个完美但不可行的计划要好。
综上所述
- 人工智能快速构建一堆杂乱的任务，但对其时间估计持乐观态度，并且不知道其隐藏的约束。
- 按照原始细分→约束→优先级→阻塞→缓冲的步骤设置一周。
- 把紧急的事情和重要的事情分开；在日历中为“重要但不紧急”的任务创建一个受保护的块。
- 在精力高的时候进行深度工作，在精力低的时候进行浅度工作；一天充满70%以上。
- 使用您自己的历史数据将乘数（例如 25-40%）添加到 AI 的持续时间估计中。
应用任务
下周所有任务的原始转储。优先使用第一个模板，使用第二个模板为样本日创建时间限制计划。将您自己的乘数应用于人工智能给出的时间估计。然后用第四个模板检查计划：检查是否有为“重要但不紧急”作业保护的块。
清单
- [ ] 我将我的任务放在紧急/重要的矩阵中。
- [ ] 我为我的“重要但不紧急”的工作打开了一个受保护的区块。
- [ ] 我对我的高能量时钟进行了深入的研究。
- [ ] 我将自己的乘数添加到人工智能的时间估计中。
- [ ] 我在每个街区都留了卫生棉条，我当天没有临时抱佛脚。
- [ ] 我实际上委派了可委派的任务。