01
核心问题
计划、任务、资料和外部信息分散，用户仍需要自己承担拆解、排序与重新规划的决策成本。
AI Native · 0→1 独立项目 · 高保真概念原型
GoalOSAI 智能目标管理工作台
帮助用户完成持续数周至数月的阶段性重要目标，把「我想完成」变成「我现在知道下一步做什么」。
从目标总览进入今天最重要的行动
首页聚合当前阶段、今日建议、执行进度、助手状态和关键资料，让分散的信息回到目标上下文。
界面为高保真概念原型，页面中的日期、进度与职位数据仅用于呈现交互场景，不代表真实运营结果。
不是另一个待办清单，
而是一套目标行动系统。
GoalOS 面向秋招求职、毕业论文、产品开发、考试准备、内容运营等具有明确结果与截止时间的目标。它不只保存任务，而是持续理解目标、时间、进度、历史行为与外部变化，帮助用户判断下一步。
02
产品机会
让 AI 在统一目标上下文中，把变化的信息转化为可解释、可确认、可执行的下一步行动。
03
个人产出
完成产品定义、三层架构、核心流程、MVP 边界与桌面端高保真概念原型。
一句话定位
帮助用户完成阶段性重要目标的可定制 AI 决策工作台。
工具保存了计划，
却没有降低推进目标的难度。
01
目标太模糊
不知道如何拆成可执行的阶段与任务。
02
计划会失效
进度、时间和条件变化后，原计划难以持续调整。
03
信息被分散
任务、日程、资料和机会分布在多个工具里。
04
优先级难判断
事项越来越多，却无法确认此刻最重要的行动。
05
恢复成本高
一旦中断，需要重新梳理上下文才能继续。
06
固定模板受限
不同目标需要不同能力，单一流程无法覆盖。
核心问题真正需要解决的不是「如何记录更多任务」，而是：
- 现在最重要的事情是什么？
- 下一步应该做什么？
- 计划是否需要调整？
以上问题来自当前产品问题定义，尚待目标用户研究进一步验证与排序。
AI 提供判断依据，
用户保留最终控制权。
- 01
围绕目标完成
不以功能数量定义产品价值。
- 02
解释每条建议
告诉用户为什么推荐、需要多久以及不执行的影响。
- 03
重要操作确认
修改计划、覆盖内容前先展示预览，由用户决定。
- 04
结构统一，界面可配
底层目标结构保持稳定，工作台按场景灵活组合。
- 05
信息必须导向行动
外部信息需要转化为决策、任务或风险提醒。
稳定的目标底座，
加上可以自由组合的 AI 能力。
01目标底座
目标系统
用统一结构承载目标、阶段、任务、里程碑、进度与复盘，让所有信息回到同一个目标上下文。
02工作台层
可定制工作台
允许用户按不同目标添加、删除和排列模块，在保持底层结构一致的同时适配个人工作方式。
03AI 能力层
场景助手
把 AI 拆成职责明确、权限可控的能力单元，分别处理招聘情报、投递管理、作品集与面试准备。
让每个 AI 助手拥有明确职责
用户可按目标添加、启停或定制助手；助手只读取授权范围内的信息，涉及计划修改时必须经过确认。
从定义目标开始，
形成信息—决策—行动—反馈闭环。
信息3 项能力
目标创建与 AI 拆解
把结果、期限、投入时间与现状转化为阶段、里程碑和任务建议。
机会与情报
将外部信息转化为任务、日历节点、知识内容或风险提醒，而不是停留在信息流。
知识与上下文
让文档、链接、笔记和对话关联到具体目标，并限制助手的读取范围。
决策1 项能力
动态计划与恢复
计划中断时识别受影响范围，提供压缩、延后、减量或重排方案。
行动1 项能力
下一步行动推荐
结合优先级、截止时间、依赖关系与可用时间，解释此刻最值得推进的任务。
反馈1 项能力
复盘与记忆
通过每日、每周和阶段复盘沉淀目标记忆，为后续建议提供依据。
先描述结果，再补齐约束
通过目标结果、期限、当前状态和可投入时间建立可用于AI 判断的目标上下文。
建议可以调整，而不是直接替用户决定
AI 先给出阶段、任务与风险预览，用户可重新生成、调整计划或确认并开始。
让系统越用越懂目标，
也让用户随时知道为什么。
01定义阶段性目标↓
02AI 分析目标与约束↓
03生成阶段、里程碑和任务↓
04选择工作台与场景助手↓
05推荐今日下一步行动↓
06执行并反馈结果↓
07更新进度与目标记忆↓
08结合变化动态调整
传统工具记录 → 提醒 → 完成
→GoalOS理解 → 建议 → 确认 → 行动 → 学习
复杂判断留给系统，
清晰依据留给用户。
把“为什么做”放在“立即开始”之前
推荐卡说明优先级、预计时间、完成价值与延期影响；下方保留其他建议和决策依据，避免黑箱式排序。
目标、阶段、任务、文档与风险保持关联
目标页提供统一进度视图，并将AI 洞察和外部变化放在当前阶段旁边。
让外部信息成为下一步行动
职位信息不仅展示匹配度，还解释能力差距与推荐原因，并支持转化为投递准备任务。
首版只验证一件事：
用户是否愿意持续采用AI 推荐的下一步行动。
MVP 包含
- 单个主要目标、阶段拆解与里程碑
- 任务、今日计划和模块化首页
- 基础助手库与助手启停
- AI 目标拆解和下一步行动推荐
- 手动添加情报并转化为任务或日历
- 每周、阶段复盘和修改确认机制
首版暂不包含
- 多人团队协作
- 全网自动抓取
- 完全自主执行的 Agent
- 复杂自动化工作流
- 大量第三方平台集成
01
配置意愿
用户是否愿意围绕一个重要目标配置自己的工作台？
计划验证 · 暂无实验结果02
建议理解
用户能否理解推荐依据，以及信息如何影响优先级？
计划验证 · 暂无实验结果03
行动采纳
推荐是否足够具体，让用户愿意立即开始并持续采用？
计划验证 · 暂无实验结果04
控制与信任
预览与确认机制能否让用户放心授权 AI 调整计划？
计划验证 · 暂无实验结果AI 产品的关键，
不是替用户决定一切。
GoalOS 的价值不应来自「更多 AI 功能」，而应来自更低的理解、比较、恢复和启动成本。用户需要看到建议依据、预期影响和可修改空间，系统才能在持续使用中建立信任。
当前结论 这是产品方案与高保真概念原型，不是已上线产品；真实需求强度、推荐采纳率与长期留存仍需通过用户研究和 MVP 测试验证。
下一步
以秋招求职作为单一场景，完成 5-8 位目标用户访谈与可用性测试，优先验证目标创建、推荐解释和计划调整三个关键节点。
研究样本与方法为下一阶段计划，尚未执行。