数据一准备
我是从4月份开始接触时间记录的，开始的时候，尝试了很多工具，还有印象的是iHour, Toggl Track，和最后选择的Timemator。
经过几天的尝试后，我选择了Timemator。iHour 没有Mac端，是最早被踢出去的，Toggl不能够买断，免费版不能创建子任务，导致我很难准确的在时间追踪中，对时间正确的分类。并且Toggl的主要应用场景是追踪每个Project的时间，在当时我觉得这种方式并不适合对日常每分每秒做追踪，而Timemator 既可以买断，任务层级又可以无限嵌套，在我看来属于较好上手的一款时间追踪工具。
通过的Timemator记录时间的结果进行导出后，其实是一个简单的CSV文件，
unix_begin,unix_end,date,begin,end,folder,task,duration,duration_decimal,rounding_to,rounding_method,hourly_rate,revenue,billing_status,notes
1685546657,1685549074,2023-05-31,下午11:24,上午12:04,"娱乐","发呆",0:40,0.67,0,nearest,,,,""
1685549079,1685550349,2023-06-01,上午12:04,上午12:25,"娱乐 / 刷","刷豆瓣",0:21,0.35,0,nearest,,,,""
上面的例子对应到APP中，就是在娱乐文件夹下，有一个发呆的时间追踪记录，娱乐文件夹里又嵌套着一个叫刷的文件夹，里面有个叫刷豆瓣的任务。
我的任务顶级分类如下
Timemator 提供了一些对数据进行分析的视图，但是面对着这些数据，在分析方面，我总是有些力不从心，Toggl Track提供了更丰富的视图和筛选功能，我尝试通过Bash脚本，将Timemator的数据修改为Toggl Track支持的格式，将Timemator 多重嵌套的文件夹，修改为Toggl Track支持的任务模型，但是即便导入完成后，我还是很难对数据做一个有意识的分析。
数据二准备
七月份，我换了份工作，希望的是能够更加WLB一些，同时中间由于工作交接等杂事，直到八月份才重新开始时间追踪，同样，记录在部分上已经成为了一种习惯，flomo的一句口号是，“持续不断记录，意义自然浮现。”，我也是这么想的，持续记录时间，可能意义也会自然浮现，没准会有一天，我就读到一本书，一种方法，能够准确的分析我的时间。
ChatGPT的代码解释器
代码解释器刚刚上线的时候，我就关注到了这个功能，但是当时忙于工作交接，没有仔细的进行研究，前些日子看到了代码解释器的详细应用后，我发现它正好用来分析我已有的时间记录。
我有两段在完全不同的公司，场景下记录的时间，正好交给代码解释器做一下数据的比对。
我想，持续记录的意义，终于浮现
时间分析实战
“这里有两个关于我这两段时间，时间记录的文件，帮助我分析这两段时间有什么不同，为了更好的生活，我能做出什么改进”
这是我的第一个问题，代码解释器首先分析了CSV文件的构成，然后给出了第一段答案，摘录如下
生活：第二个时间段中的生活时间明显减少了约301小时。
娱乐：第二个时间段的娱乐时间减少了约139小时，而“娱乐 / 刷”和“娱乐 / 看”的时间也分别减少了约119小时和151小时。
在时间记录过一段时间后，我发觉现有的顶级文件夹有些太多了，我又尝试了让ChatGPT 为我重新整理任务类型，它也给出了不错的结果。
在我仔细阅读它对数据的分析的时候，我发现它比较的是绝对时间，所以我又提出了新的问题
"这两段时间的总天数并不一样，请通过将时间消耗归一化，重新分析数据"
在归一化后的分析中，能够直观的看出现在这份工作和上份工作比较，对我的一天造成的影响，也让我发现自己在现在这段时间，并没有有效的利用好通勤的时间，或者说，在我的时间记录中，我并不能显示出我对通勤时间的有效利用，我需要教给代码解释器，在通勤上花费的时间，都可以算进提升自我里，然后重新询问我的生活安排的怎么样。
如果这些工作都需要自己敲代码解决，可能会有个Bar一直阻挠着我，但是现在，只是等待代码解释器进行一轮新的执行即可。
ChatGPT给出的一个建议
- 任务重叠：有些任务分类之间存在一定的重叠。例如，"娱乐 / 看" 和 "看b站" 都涉及到视频观看。为了使数据更有条理，建议将具有相似性的任务合并或者更明确地区分它们。
- 任务的细分：某些任务可以进一步细分以提供更多的信息。例如，“学习”可以细分为“语言学习”、“编程学习”等，这可以帮助您更好地了解自己在不同学习领域上的时间投入。
- 工作与休闲的区分：如“工作 / 摸鱼”，从名字上看，它是工作的一部分，但实际上可能更偏向于休闲。考虑是否需要将其移到其他分类，或者更明确地定义它。
总结
总的来说，ChatGPT的代码解释器让我的时间追踪数据切实产生了价值，今天是我将时间追踪软件从Timemator替换到Toggl Track的第一天，之后会写一下为什么又选择了Toggl，希望一段时间后，Toggl的数据，也能给我带来一些惊喜。
