昨天發現 CEO = 隨選任務機之後，我還是把它放置一個晚上，到今天早上開始認真 review 目前累積的 72 個任務到底做了什麼。

總之就是一通亂選，目前需要解決的重大問題是：

1. 「目標 to 任務」的邏輯鏈一定要建起來
2. harness 文件瘦身，因為 AI 開始自主工作的 log 很多，每次甦醒時載入的 context 非常巨大
3. ⋯⋯以及其他 500 個小問題

今天先針對「每個任務都要能沿父任務追溯到公司目標」的問題展開研究，參考了 Paperclip 的文章，看起來有一個 goal cascade 的概念。

文件架構

假設文件分成三層：

1. 北極星關卡：goal.md
2. 階段目標：stage goal
3. 執行任務：task

文件可能長這樣：

goal.md

這個我之前有寫，但之前只是快速寫一個能讓 CEO 跑起來的版本，並沒有真的像訂 OKR 那種水準認真去想：

## 達成關卡
- G-1｜商業計劃...
- G-2｜產品發佈計劃....
- G-3｜Go-to-market 計劃...
- G-4｜...
- G-5｜...

階段目標：stage goal

這一層之前倒是完全沒做。但看起來是最關鍵的一層。這裡包括了拆解、驗收證據、以及喊停的判斷。

{
  "id": "SG-T1",
  "goal": "G-2",
  "title": "Room 錄音足以支援 pilot 課後分析",
  "acceptance": "每位學生一軌可提取、組別時間線可對到 manifest；本地合成即可，不含 clock 校正",
  "status": "in_progress",
  "stop_when_met": true
}

任務 Task

這個是實際做的事，但需要產生相依性：

{ "id": "T-06", "parent": "SG-T1", "dependencies": ["T-05"], ... }

用以上架構，做一個 audit tool 去看完整性和邊界。以及人類的 dashboard 需要能看出樹狀。

過程一點都不神奇，Claude 大概 5 分鐘就幫我把架構層和 lint 工具做出來了，接下來我需要進入一人分飾多角的 OKR 大冒險。

我⋯⋯（千言萬語）

今天到此為止吧，明天繼續活著。