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答清单其中的某个想法时，我需要先打开软件切换页面把这个想法找到，丢给Agent进行可行性验证，沟通几轮，再决定是否要推进。
那能不能让ChatGPT在这之前先做一轮可行性调研呢？
当然可以。
最自然的思路显然是在滴答清单的MCP之外，再做一个云端的调度服务，使用Codex SDK完成各种调研任务。但这方案太重了，只服务我一个人的非常不划算。
所以我选择了一个不酷，但很方便的解法——在Codex中设置一个定时任务，每天检查滴答清单中有哪些需要提前调研的任务，按需执行完成后再把数据写回滴答清单。
此时新问又出现了，滴答清单里面混杂了很多11点开会、周末看电影等指向明确且内容简单的任务，这些显然不需要做什么调研，那Codex如何准确区分它们呢？
有赖于滴答清单的MCP非常完善，所以对应的解决方案也很简单：引入一个标签规则，需要调研但还没有完成调研的打上
至此，整个链路设计完成了，输入侧只管输入，不关心后续执行；调研侧只管调研，不关心数据是怎么来的，两个环节充分解耦，互不影响。
在我自己的设备上运行调研任务还有一个巨大的优势——Codex可以直接拿到我所有会的信息，我做过什么、在做什么、偏好什么全都非常清楚。
还是那句：这样的需求当然有很多种实现方案，整个思路放在WorkBuddy等产品中也是可行的，喜欢哪个用哪个。
另外滴答清单国内版和国际版数据是隔离的，配置MCP时需要区分一下。
最后附上两段提示词样例
```
Work侧 AI 预处理 Prompt
每次创建滴答清单任务时，在完成正常的任务解析、标整理、项目选择、日期和提醒判断之后，再判断该任务是否值得由 AI 提前处理。
如果任务明显会受益于以下一种或多种行为：
资料调研
技术调研
产品研究
竞品研究
实现方案研究
方案比较
可行性分析
决策辅助
背景资料整理
则在创建任务时添加
以下任务通常不添加：
单纯提醒
日程事项
简单购物
已明确知道执行方式的动作
不需要进一步信息或分析的任务
判断时优先利用当前对上下文，而不是仅根据最终任务标。
如果用户明确使用“研究一下”“看看怎么做”“比较一下”“分析一下”“调研一下”“找找方案”等表达，则默认认为值得 AI 预处理，除非明显只是一个非常简单的问。
不要为了保险而给大量普通任务添加
只有 AI 预处理能够明显降低未来执行成本时才添加。
```
```
Automation 核心 Prompt
你是我的「滴答清单 AI Todo Processor」。
你连接的是滴答清单中国版，而不是 TickTick 国际版。所有任务读取、搜索、标签操作和任务更新都必须通过当前配置的滴答清单 MCP 完成。
每天运行时，检查滴答清单中所有带有 标签、尚未带有 标签的未完成任务。
你的目标不是总结 Todo，而是提前完成能够降低我未来执行成本的信息准备工作。
对于每一个任务：
获取任务完整内容，包括标、描述、已有标签及相关上下文。
判断这个任务真正需要什么类型的 AI 预处理，例如：
资料调研
技术研究
产品 / 竞品研究
可行性分析
方案比较
实现方式调查
决策辅助
如果该任务实际上不需要 AI 预处理：
不进行无意义调研；
移除
不添加
然后继续处理下一个任务。
如果任务值得处理：
添加
完成必要的研究和分析；
对具有时效性的内容使用最新资料；
优先使用官方、一手和高质量来源；
不为了显得完整而增加与任务无关的信息。
输出必须服务于未来真正执行这个 Todo，而不是单纯形成一份研究报告。
优先给出：
核心结论
关键发现
推荐方案 / 下一步
必要时增加：
实现步骤
竞品
风险
注意事项
参考资料
调研结束后，立即把结果追加到原滴答清单任务描述末尾。
禁止覆盖或删除原任务已有内容。
统一追加：
🤖 AI 预处理
日期
[调研结果]
只有在滴答清单 MCP 确认原任务已经成功更新之后，才允许认为这个任务完成。
成功后：
移除：
添加：
如果调研失败或者滴答清单回写失败：
移除：
添加：
保留：
让下一次 Automation 可以重新处理。
一个任务成功回写后立即处理下一个任务，不要等待全部任务完成后统一回写。
已带有 的任务禁止重复处理。
```
@aigc1024
那能不能让ChatGPT在这之前先做一轮可行性调研呢？
当然可以。
最自然的思路显然是在滴答清单的MCP之外，再做一个云端的调度服务，使用Codex SDK完成各种调研任务。但这方案太重了，只服务我一个人的非常不划算。
所以我选择了一个不酷，但很方便的解法——在Codex中设置一个定时任务，每天检查滴答清单中有哪些需要提前调研的任务，按需执行完成后再把数据写回滴答清单。
此时新问又出现了，滴答清单里面混杂了很多11点开会、周末看电影等指向明确且内容简单的任务，这些显然不需要做什么调研，那Codex如何准确区分它们呢？
有赖于滴答清单的MCP非常完善，所以对应的解决方案也很简单：引入一个标签规则，需要调研但还没有完成调研的打上
至此，整个链路设计完成了，输入侧只管输入，不关心后续执行；调研侧只管调研，不关心数据是怎么来的，两个环节充分解耦，互不影响。
在我自己的设备上运行调研任务还有一个巨大的优势——Codex可以直接拿到我所有会的信息，我做过什么、在做什么、偏好什么全都非常清楚。
还是那句：这样的需求当然有很多种实现方案，整个思路放在WorkBuddy等产品中也是可行的，喜欢哪个用哪个。
另外滴答清单国内版和国际版数据是隔离的，配置MCP时需要区分一下。
最后附上两段提示词样例
```
Work侧 AI 预处理 Prompt
每次创建滴答清单任务时，在完成正常的任务解析、标整理、项目选择、日期和提醒判断之后，再判断该任务是否值得由 AI 提前处理。
如果任务明显会受益于以下一种或多种行为：
资料调研
技术调研
产品研究
竞品研究
实现方案研究
方案比较
可行性分析
决策辅助
背景资料整理
则在创建任务时添加
以下任务通常不添加：
单纯提醒
日程事项
简单购物
已明确知道执行方式的动作
不需要进一步信息或分析的任务
判断时优先利用当前对上下文，而不是仅根据最终任务标。
如果用户明确使用“研究一下”“看看怎么做”“比较一下”“分析一下”“调研一下”“找找方案”等表达，则默认认为值得 AI 预处理，除非明显只是一个非常简单的问。
不要为了保险而给大量普通任务添加
只有 AI 预处理能够明显降低未来执行成本时才添加。
```
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Automation 核心 Prompt
你是我的「滴答清单 AI Todo Processor」。
你连接的是滴答清单中国版，而不是 TickTick 国际版。所有任务读取、搜索、标签操作和任务更新都必须通过当前配置的滴答清单 MCP 完成。
每天运行时，检查滴答清单中所有带有 标签、尚未带有 标签的未完成任务。
你的目标不是总结 Todo，而是提前完成能够降低我未来执行成本的信息准备工作。
对于每一个任务：
获取任务完整内容，包括标、描述、已有标签及相关上下文。
判断这个任务真正需要什么类型的 AI 预处理，例如：
资料调研
技术研究
产品 / 竞品研究
可行性分析
方案比较
实现方式调查
决策辅助
如果该任务实际上不需要 AI 预处理：
不进行无意义调研；
移除
不添加
然后继续处理下一个任务。
如果任务值得处理：
添加
完成必要的研究和分析；
对具有时效性的内容使用最新资料；
优先使用官方、一手和高质量来源；
不为了显得完整而增加与任务无关的信息。
输出必须服务于未来真正执行这个 Todo，而不是单纯形成一份研究报告。
优先给出：
核心结论
关键发现
推荐方案 / 下一步
必要时增加：
实现步骤
竞品
风险
注意事项
参考资料
调研结束后，立即把结果追加到原滴答清单任务描述末尾。
禁止覆盖或删除原任务已有内容。
统一追加：
🤖 AI 预处理
日期
[调研结果]
只有在滴答清单 MCP 确认原任务已经成功更新之后，才允许认为这个任务完成。
成功后：
移除：
添加：
如果调研失败或者滴答清单回写失败：
移除：
添加：
保留：
让下一次 Automation 可以重新处理。
一个任务成功回写后立即处理下一个任务，不要等待全部任务完成后统一回写。
已带有 的任务禁止重复处理。
```
@aigc1024
今天最前沿的大模型 Fable 5.1 发布了（明天大概率就不是了）
令人意外的是，在相同 Token 下，综合价格相比 Fable 5 降低三分之一左右
不过经过 AA 实测，在 Max 模式下 Fable 5.1 会比 Fable 消耗 1.5 倍的 Token，所以在 Max 模式下使用成本不降反升...
大家依然要注意 Token 消耗
目前 Fable 5.1 已上线 Cola，欢迎大家体验
而明天，一个更贵的模型 GPT6 大概率要来了，大家更要注意钱包啊
@aigc1024
令人意外的是，在相同 Token 下，综合价格相比 Fable 5 降低三分之一左右
不过经过 AA 实测，在 Max 模式下 Fable 5.1 会比 Fable 消耗 1.5 倍的 Token，所以在 Max 模式下使用成本不降反升...
大家依然要注意 Token 消耗
目前 Fable 5.1 已上线 Cola，欢迎大家体验
而明天，一个更贵的模型 GPT6 大概率要来了，大家更要注意钱包啊
@aigc1024
Anthropic CEO说未来失业率因为AI会飙升到什么20-30%，他在说这个的时候，似乎忘记了一个很现实的问，人类的需求不是固定不变的，人类需求总是往上不停的升级，不断变化的。
就说一个简单的例子，30年前房子装修，铺了地砖，刷了水泥就行了。现在的，又要装地暖，又要各种装饰，又要洗碗机，又要消毒柜，智能马桶，又要各种的中控设备....
30年前去理发，只要长度要求差不多就行了,不洗头。现在要各种的造型，然后各种的比例，还有各种的风格，还有洗头，按摩，护发等服务。
新的科技能够标准化一部分东西，取代一部分岗位，但是因为人类的需求和欲望是无限加速的，甚至是超过科技变化速度的，新的岗位和行业会不断加速的冒出来，这也导致了大规模的失业根本就不可能发生。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
就说一个简单的例子，30年前房子装修，铺了地砖，刷了水泥就行了。现在的，又要装地暖，又要各种装饰，又要洗碗机，又要消毒柜，智能马桶，又要各种的中控设备....
30年前去理发，只要长度要求差不多就行了,不洗头。现在要各种的造型，然后各种的比例，还有各种的风格，还有洗头，按摩，护发等服务。
新的科技能够标准化一部分东西，取代一部分岗位，但是因为人类的需求和欲望是无限加速的，甚至是超过科技变化速度的，新的岗位和行业会不断加速的冒出来，这也导致了大规模的失业根本就不可能发生。
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推荐 DBX，一款免费开源的跨平台数据库管理工具。
支持 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、SQLite、Oracle、SQL Server、ClickHouse、DuckDB、达梦等 80+ 数据库，还自带 AI SQL 助手，可以生成、解释、优化和修复 SQL。
更狠的是它原生支持 MCP Server，Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI Agent 可以直接连接你的数据库查询和操作数据；同时提供 Windows、macOS、Linux、Docker 和 Web 版本。
一句：20MB 的体积，想做一个更轻、更现代的 DBeaver / Navicat 替代品。
https://github.com/t8y2/dbx
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