模型提出假设。
统计决定去留。
你的实验说了算。

把发生的事写下来,或者说出来。Listening 会从中读出睡眠、情绪、运动和你身边的人,再在你自己的数据里找规律。

开始记录 免费开始 · 中英文都可以
  • 没有连续打卡
  • 没有评分
  • 不需要手环
  • 不接任何外部服务
周二 23:04

昨晚没睡好,大概五个小时

踢了一小时球,累惨了。后来和 Marco 一起吃了晚饭

踢球——是一小时,还是接近一个半小时?

60 分钟 90 分钟

从这些话里读出来的

睡眠 5 小时 运动 60 分钟 人物:Marco

点任意一项,就能看到它出自你写的哪句话。

怎么用

  1. 01

    你把它写下来

    打字或者说话,用你平时说话的方式就行。没有表单,没有下拉框。中文、英文,或者一句话里两种混着用,都可以。

  2. 02

    它来读,读不准就问你

    睡眠、情绪、运动、人。含糊的地方会变成一个点一下就能回答的问题,而不是一次猜测。

  3. 03

    先提出假设,再去检验

    模型负责提出猜想,统计负责判断哪些站得住脚。

为什么大多数记录类应用在骗你

倒不是故意的。它们在三个地方结构性地失真。

1

一个读了你六十天生活的模型,总能“发现”点什么

你向语言模型要洞察,它就一定会给你洞察——它没有办法说“这里什么都没有”。只要文本够多,它就能写出一段笃定的话,告诉你周二最消耗你。那段话会写得很好,而它是星座运势。

在这里,模型只是管道。它负责提出候选,由统计层决定哪些能活下来:效应量有多大、有多少天的数据支撑、一共检验了多少个假设。大部分猜想死在这一步,你根本不会看到。

2

“没提到”不等于“没发生”

你没写的那天,是一天没有数据,不是一天等于零。大多数应用会悄悄按零来算,于是之后每一个平均值都朝同一个方向偏。

Listening 会把这个缺口留在那里。一个不可信的统计量,干脆就不画出来。

最近九天的睡眠

有三天你没有记录。它们显示为空缺,不计入平均值,但会算进你看到的样本量里。

3

为漂亮的数字给你奖励,数字就不再可信

为“好数值”设置连续打卡,等于给了你一个理由去填好数值。一旦记录变成可以赢的游戏,它描述的就不再是你的生活,而是这场游戏。

所以:没有连续打卡,没有评分,没有徽章。颜色从不用来评价。这个应用想从你这里得到的只有一样东西——一句准确的话。

三个层级,只有最高一级才会给建议

每一条结论都标明自己在哪一级,你随时知道它能承受多少重量。

  1. 第一级

    观察到

    模型注意到的一个规律。

    可能只是巧合。不谈因果,也不给任何建议。

  2. 第二级

    有支持

    它通过了统计检验。

    天数足够,效应量真实,并且在把其他检验过的假设都算进来之后依然成立。但仍然只是相关,仍然不给建议。

  3. 第三级

    已验证

    你亲自做了实验。

    一次随机化的单人(n-of-1)试验:应用逐日分配条件,你照常生活,然后由它来读结果。只有到了这一级的结论,才可以给出建议。

不用手环。不读日历。不接任何外部服务。

没有要配对的设备,没有要授权的账号,也不会因为哪家厂商改了接口就突然坏掉。数据只来自你。

每天两次简短的确认覆盖睡眠和情绪,各约十秒。其余的都落在“因素”面板上,并且已经用你写过的内容预先填好。

今天的因素

来自你的记录

  • 下午两点后摄入咖啡因 已确认
  • 饮酒 没有发生
  • 睡前看屏幕 没有数据

三种状态,而第三种是诚实的。空白永远不会被当成“否”。

你写下的字才是资产

记录只写入一次,永远不会被改写。所有由它推导出来的东西都只是缓存,随时可以丢掉重建。

在 iPhone 上,语音由应用为你下载的模型在本机转写。录音不会被上传;转写出的文字会送到服务器做提取。

  • 不可改写。更正是追加上去的,不会覆盖原文。
  • 可以导出。随时导出 JSON 和 Markdown。你自己的文字不设付费墙。
  • 可以删除。一个数值、一条记录,或者整个账户——都在应用里完成。

一本在对你开口之前,先和自己争论过的笔记本。

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