FocusBuddy

AI 替你做规划，你只管去执行。

FocusBuddy 是一款 AI 驱动的个人目标管理工具。你只需要描述自己想达成什么，AI 会自动帮你拆解为多层嵌套的可执行任务，并为记忆类任务安排科学的复习节奏。

核心理念

传统目标管理工具的六阶段闭环——目标制定、目标拆解、计划制定、执行、定期盘点、复盘——中，用户需要自行完成五项认知工作。FocusBuddy 用 AI 接管其中五项，用户只需做两件事：

• 描述自己想要什么
• 每天执行任务

功能特性

• AI 对话式目标创建 — 告诉 AI 你的目标方向，自动生成 SMART 目标 + 多层任务拆解
• 六层嵌套任务结构 — 目标 → 任务 → 子任务，最多 6 层深度，既是信息组织也是心理层级映射
• 自下而上进度计算 — 叶子节点打卡 → 父节点自动汇总 → 目标总进度实时更新
• 两种进度模式 — 勾选完成（completion）和量化打卡（quantify），量化支持加总和更新两种子模式
• 重置周期 — 不重置 / 每日 / 每周 / 每月，适配不同任务节奏
• 艾宾浩斯记忆法 — 记忆类任务自动按 [1, 2, 4, 7, 15, 30] 天间隔排程复习，用户无需理解遗忘曲线
• 自定义复习频次 — 支持自定义间隔重复天数
• 三轨 AI 后端 — 演示模式 / 云端 API（DeepSeek 等）/ 本地 Ollama，零代码切换
• 纯前端，打开即用 — 无需注册、无需后端、无需安装

技术栈

层级	选型
前端	纯 HTML + CSS + JavaScript，无框架依赖
路由	Hash Router SPA
样式	CSS 变量 + 移动端优先（375px 基准）
AI 接口	OpenAI 兼容格式（/v1/chat/completions），SSE 流式输出
本地模型	Ollama（OpenAI 兼容端点，localhost:11434/v1）
数据存储	浏览器 LocalStorage

快速开始

演示模式（无需任何配置）

1. 打开 index.html
2. 选择角色 → 描述目标 → AI 生成方案 → 确认
3. 在日程页打卡完成任务

连接云端 AI

1. 进入设置页
2. 后端类型选择「云 API」
3. 填入 API 地址、API Key、模型名称
4. 点击「测试连接」验证

连接本地 Ollama

1. 安装并启动 Ollama
2. 拉取模型：ollama pull qwen3:9b
3. 进入设置页，后端类型选择「本地 Ollama」
4. 默认地址 http://localhost:11434/v1，选择模型，测试连接

支持的本地模型推荐：

模型	特点
qwen3:9b	中文能力强，推荐
gemma3:4b	轻量快速
llama3.1:8b	通用能力强

项目结构

focusbuddy/
├── index.html          # 入口页面
├── css/
│   └── style.css       # 全局样式（CSS 变量 + 组件 + 页面）
├── js/
│   ├── app.js          # 路由、初始化、Tab 切换、全局事件
│   ├── onboard.js      # 3 步引导流程
│   ├── chat.js         # AI 对话首页
│   ├── schedule.js     # 今日日程（打卡 + 量化输入）
│   ├── goals.js        # 我的目标（进度 + 节点树展开）
│   ├── settings.js     # 设置（三轨后端切换）
│   ├── ai.js           # SSE 流式调用 + JSON 解析
│   ├── storage.js      # LocalStorage CRUD
│   ├── demo.js         # 演示模式预设
│   ├── prompts.js      # AI Prompt 模板
│   ├── progress.js     # 进度计算引擎
│   └── utils.js        # 工具函数
└── assets/

数据模型

所有数据存储在浏览器 LocalStorage 中，6 个 Key：

Key	说明
focusbuddy_config	用户配置（角色、后端类型等）
focusbuddy_goals	目标列表
focusbuddy_krs	关键结果
focusbuddy_nodes	任务节点（扁平存储，parentId 构建树）
focusbuddy_records	执行记录
focusbuddy_messages	AI 对话历史

任务节点嵌套结构

目标：清华大学考研上岸
├── 数学复习（depth:1, daily）
│   ├── 高数第三章（depth:2, daily）
│   │   ├── 看教材 §3.1-§3.3（depth:3, once）
│   │   ├── 做课后习题 20 道（depth:3, quantify, accumulate）
│   │   └── 整理错题（depth:3, weekly）
│   └── 做 1 套数学真题（depth:2, weekly）
├── 英语复习（depth:1, daily）
│   ├── 背诵核心词汇 50 个（depth:2, quantify, spacedRepetition）
│   └── 做 2 篇阅读理解（depth:2, quantify）
└── 政治复习（depth:1, weekly）
    └── 看 1 节网课（depth:2, weekly）

进度自下而上计算：叶子节点打卡 → 父节点取子节点平均值 → 目标取顶层节点平均值。

部署

Vercel（推荐）

git init && git add . && git commit -m "init"
# 推送到 GitHub，Vercel 导入自动部署

直接打开

双击 index.html 即可在浏览器中使用。

License

MIT