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我编写了一套 Markdown 规范，用于追踪 5 到 10 个半成品项目，既不会让我抓狂，也无需额外订阅软件即服务（SaaS）。
太长不看版。 人工智能让生成创意、起草计划和启动项目的成本变得低廉。但它并未降低追踪这些项目的成本。结果我手头积压了 5 到 10 个半成品项目，计划文件散落各处，我搞不清哪些是停滞、哪些受阻、哪些已被放弃，也无法向利益相关者甚至未来的自己解释项目状态。我尝试过 Jira、Linear 和 Notion，但都没能坚持下来。于是我为自己编写了一套 Markdown 规范：3 个目录、7 个字段的头部元数据、一个 HTML 仪表板。作为副作用，人工智能编程助手（如 Claude Code、Cursor、Antigravity、Windsurf）能够原生读取它。代码仓库链接在文末。
新的瓶颈
在我职业生涯的大部分时间里，瓶颈在于编写代码。规划反而是简单的部分。你会仔细构思一个功能，确定其范围，然后花费接下来的两周时间实际构建它。
人工智能颠覆了这一点。我现在可以在 20 分钟内与 Claude 一起确定功能范围，并在一个下午内获得一个可工作的原型。这确实具有变革性。但瓶颈并没有消失，而是发生了转移。
新的瓶颈是弄清楚我实际上正在做什么。
我现在手头有 5 到 10 个半成品项目。有些是我用人工智能启动但未完成的；有些是我用人工智能规划但从未开始的；有些因为某些被我遗忘的事情而受阻；有些因为我两周后失去兴趣而停滞；还有些依赖于其他半成品项目，而这些依赖关系在任何地方都不可见。
如果你问我“你这周 actively 在构建什么？”，如果不打开五个代码仓库并阅读散落的 Markdown 文件，我真的无法告诉你。这才是人工智能引入的真正生产力问题，也是我尝试过的任何工具都无法真正解决的问题。
混乱局面在实际中的表现
具体来说，在任何给定的月份，我会有：
- 2 到 3 个活跃计划，我正在当前处理的项目
- 1 到 2 个停滞计划，我曾热情启动但在完成约 60% 时悄悄放弃的项目
- 2 到 3 个我让人工智能规划的想法，从未超出规划文档阶段
- 一些“我应该重新捡起这个”的念头，关于两个月前的半成品项目
- 其中一些项目之间的依赖关系，我在编写时知道，但随后忘记了
每一个这样的项目都会在某处生成一个 FEATURE_X_PLAN.md 文件。有一段时间，我在一个代码仓库的根目录下有 38 个计划文件，如果不重新阅读它们，我无法快速将任何一个分类为“活跃”或“已死”。
结果是：当有人（利益相关者，或是几周后冷启动打开代码仓库的未来我自己）问我项目处于什么状态时，我无法回答。不是“我给出了一个模糊的回答”，而是如果不花费一小时进行考古般的工作，我真的无法给出一个清晰的答案。
我尝试过的方法
Jira。 仅有效了一周。打开浏览器标签页并点击填写字段变得比在编辑器中再写一个 Markdown 文件摩擦更大。
Linear。 结果相同，只是更快。如果摩擦在于“离开我的编辑器”，那么更好的用户体验也无济于事。
Notion。
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