输入行为学
KPM、退格率、burst、快捷键与鼠标轨迹——不记录按键内容，只刻画「怎么在敲」。
macOS · 本地优先 · 零上传
TimeLens
你的时间，终于可见
被动采集窗口、截图与输入行为学信号，在本地结构化沉淀为可追溯的数据底座；为多模态 AI 解读与自然语言日报备好「原材料」——让你看清时间真实流向，而非主观错觉。
state_hash · idle · fullscreen
PNG 截屏
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缩放 1440×900
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WebP q75
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snapshots 表
Data Foundation
从系统脉搏到结构化会话
Tracker 以秒级轮询读取前台应用、窗口标题、Bundle ID、空闲时长与音视频状态；标题经正则解析出 URL / 文件路径线索。原始事件只追加写入 raw_events，再折叠为 window_sessions——双层模型为零损耗回溯与二期 AI 消费同时铺路。
Five Engines
五大差异化引擎 · 图中有戏
不止「用了多久 Chrome」——输入节奏、剪贴板流向、应用切换图谱、通知打断与环境快照共同构成竞品难以复制的多维行为画像。（以下为能力示意，数据均在本地落库。）
剪贴板流动
复制来源 → 粘贴去向的有向图，揭示文档、浏览器与 IDE 之间的真实搬运路径。
上下文切换
每次 window_change 记录 from→to 与停留时长，量化注意力残留与碎片化。
通知打断
通知元数据 + 是否引发切 App，支撑「打断者排行榜」与恢复成本估算。
环境感知
WiFi、外接屏、电量、勿扰——为 AI 生成「场景化叙事」提供低频但高价值维度。
Phase 2 · Insight Engine
多模态 AI：让数据开口说话
一期备好标题、截图与行为序列；二期由多模态大模型融合视觉与文本，输出自然语言洞察——不是再看一遍图表，而是「你本周 40% 时间处于碎片化切换，深度工作不足 2 小时，主要中断来自微信」这类可行动的叙事。
模型感知层（示意）
截图帧 + 窗口标题 + Session 序列 → 嵌入空间 → 策略解读
Screen
IDE + 浏览器分屏 · WebP 缩略
Title + Session
「PRD 一期 — Google Docs」连续 34 min · intent 文档撰写
自然语言洞察 · 预览
心流指数 ↑ 高 KPM · 低退格
剪贴板 Chrome → VS Code ×47
打断 Slack 23 次 / 切 App 15
衍生指标（心流 / 挣扎 / 搬运 / 疲劳）由一期聚合字段计算，供二期模型与规则层联合消费——底座越厚，叙事越准。
Beta · 种子用户
内测下载、说明与反馈
当前 v0.1.0 · 一期 P0 验证数据闭环与可用性；UI 与流程可能仍较粗糙。本页同一链接即可分享给种子用户：下面含 GitHub 下载、邮件/微信索取、使用须知与「三问」反馈指引。请勿大范围公开传播。
方式二 · 联系索取安装包
需要我直接发安装包、或下载有疑问时，发邮件说明系统（macOS / Windows），或微信扫码添加。
xuzhefenglove@qq.com xuzhefeng222@gmail.com
微信扫码添加 · 徐浙锋
使用前请知悉
- 权限：macOS 需「辅助功能」+「屏幕录制」；Windows 以安装后系统提示为准。
- 数据：默认仅本机；不采集按键与剪贴板。截图含屏幕内容，敏感场景请暂停采集。
- 预期：内测版可能不完整或偶发卡顿；你的反馈会进 P0。
- 文档：仓库内
docs/TimeLens_用户使用手册.md、docs/windows兼容项目/Windows上手.md（Windows 环境与排障）。
用过几天后 · 请回复三问
- 是否愿意长期使用？原因？
- 当前最卡你的一点在哪里？（尽量具体到步骤或界面）
- 数据 / 隐私是否有不安？具体担心什么？
可复制发群的 Markdown 说明： TimeLens_种子用户说明.md （与上文本站内容一致；本站适合一键分享单链接。）
Roadmap
三期演进
一期 · 数据底座
多维采集、双层模型、聚合管道、最小校验看板——采得全、存得稳、跑得通。
二期 · 智能洞察
多模态 AI 解读、三级下钻、每日自然语言报告——面向自我优化者与知识焦虑者。
三期 · 破界与连接
可选云同步、Notion/GitHub 集成、团队看板——在隐私透明前提下扩展边界。