KNOWLEDGE
Auditoria de distrações
Uma auditoria de distrações mostra quais os gatilhos que regressam com mais frequência.
KNOWLEDGE UNIVERSE
Foco e atenção
Blocos de trabalho, mudanças de contexto e auditorias de distrações sem culto da produtividade máxima.
What you can do
- regista 5 distrações
- classifica cada uma como interna ou externa
- remove uma distração externa
- cria uma resposta se-então
TOPIC DEPTH / SELF-OBSERVATION
From knowledge to self-observation
This layer organizes the existing topic rules. It does not add new claims or diagnoses.
How to observe
The minimum needed for meaningful self-observation.
Topic boundaries
- não julgar o utilizador
- o bot não assume que todas as distrações são más
Data limitations
- As conclusões baseadas num pequeno número de check-ins são hipóteses.
- O autorrelato do utilizador pode ser incompleto ou variável.
- A aplicação observa padrões; não confirma causas.
Interpretation limitations
- Não uses isto para diagnóstico nem tratamento.
- Não prometas um resultado nem uma melhoria de saúde.
- Não tornes a linguagem mais forte do que permite o nível atual de verificação das fontes.
- Se o utilizador descrever um risco para a saúde ou uma crise, o encaminhamento de segurança tem prioridade.
Source limitations
- As fontes exigem verificação manual antes de serem permitidas afirmações fortes.
Utilizar para educação e auto-observação, não para diagnóstico nem tratamento.
Sugere um pequeno passo seguro e incentiva a observação em vez de uma mudança radical.
EVIDENCE LAYER
Sources and limitations
As fontes e as conclusões exigem linguagem cautelosa. Isto é educação e auto-observação, não diagnóstico nem tratamento.