我原本把 status 用錯了
我最近重新整理了一次自己的 PKM 系統，最大的改變不是多加了什麼新功能，而是開始拆解 status 這個欄位到底在追蹤什麼。
一開始我把 GTD 的流程放進 Obsidian：capture、clarify、organize、reflect、engage。直覺上這很合理，因為我想知道每個 note 現在處於什麼狀態。
但用了一陣子之後，dashboard 上的狀態開始失去意義。
有時候 status 表示「這篇內容還不完整」，有時候表示「這個專案還需要整理」，有時候又表示「這個機會走到哪個階段」。同一個欄位同時回答三種問題，最後每個選項都只能靠當下猜測。
真正的問題不是選項太少，而是欄位的責任不清楚。
後來我替 status 只留下一個問題：
這個容器現在需要哪一種注意力？
生命週期和注意力是兩個維度
在知識管理或專案管理裡談狀態，通常是在談某個東西自己的生命週期：文章是草稿或已發布、機會是接洽中或已結束、專案是進行中或已完成。
這些狀態回答的是：
這個東西在它自己的流程裡走到哪一步？
注意力狀態回答的則是：
這個東西現在需要我哪一種注意力？
兩者都需要，但不應塞在同一個欄位裡。更清楚的做法，是讓同一筆資訊可以同時有兩種狀態：
- 一個欄位描述「這件事對我目前是什麼狀態」：它是否需要注意？我應該投入、整理、重新判斷，還是先放著？
- 另一個欄位描述「這件事本身走到哪裡」：文章是否發布、面試進入第幾關、專案正在規劃、執行，還是已經完成？
第一個是通用的 Attention Status，可以套用到不同領域與不同資訊層級。第二個是領域自己的傳統狀態，例如 postStatus、面試 stage 或專案階段。兩者不是互相取代，而是回答不同問題。
這個做法受到 GTD 的 Capture、Clarify、Organize、Reflect、Engage 啟發，但不是要把 GTD 原封不動搬進筆記。比較像是把一套工作流程轉成我和 AI 都能讀取的 metadata。
我的六個通用 status
現在 status 只保留六種：
1 Capture：先收進來，還沒有判斷。2 Clarify：需要釐清它是什麼、為什麼重要、下一步是什麼。3 Organize：方向大致確定，但需要整理成可用結構。4 Reflect：需要回顧、整合、重新評估。5 Engage：可以投入執行，最好有清楚的 next action。0 Archived：暫時不需要注意，退出 active loop。
這些狀態不是線性完成度。Reflect 不一定比 Organize 更接近完成，Archived 也不代表失敗。它們是在告訴我：下一次注意到這筆資訊時，應該用什麼方式處理。
例如，一個專案進入 Reflect，可能是因為一個階段已完成，需要重新判斷下一步，而不是繼續添加任務。一個已經存在很久的領域，也可能因為結構失真而回到 Organize。
同一組 status 可以跨越不同層級
通用 status 的好處，就在於它理論上可以套用到每一種資訊：Goal、Project、Area、單篇 note、Capture category，甚至一套 workflow。
例如：
- 一個 Project 可以是
5 Engage，因為現在可以投入執行；它自己的專案階段則是「執行中」。 - 一個 Area 可以是
4 Reflect，因為需要重新評估；但 Area 本身沒有完成或未完成的問題。 - 一個 Clippings category 可以是
3 Organize，因為輸入到輸出的 workflow 還需要整理。 - 一篇文章可以是
2 Clarify，因為核心觀點還不清楚；它自己的postStatus則是 Draft。
同一組 status 因此可以讓我跨越資訊層級，找到所有目前需要某種注意力的東西。它不是只能用在 Outcome，也不會因為 Capture category 正在追蹤 workflow，就不適合使用。
當欄位只負責注意力，我就能問出跨領域的問題：
- 這個 Goal 目前是否真的有被推進？
- 哪些 Project 雖然存在，但還停在
3 Organize？ - 哪些 Area 需要
4 Reflect，而不是繼續加 task？ - 哪些東西其實已經可以
0 Archived？
它也可能成為 AI 的共同索引
我也希望這組通用 status 能成為 AI 讀取長期狀態的介面。
例如，我可以請 AI 檢查：哪些 Project 的狀態已經不符合現況？哪些 Outcome 看起來正在推進，卻沒有下一步？哪些容器應該從 Engage 回到 Reflect，避免繼續佔用注意力？
它的潛在價值是，AI 不需要先理解每個領域各自的生命週期，就能先找出所有 Clarify、Reflect 或 Engage 的資訊，再搭配 Project note 的 Current Focus、Next、Waiting 與近期 evidence 做判斷。
它是否真的會讓 AI 執行得更好，我目前還需要更多使用結果才能判斷。但至少語意變得比較穩定：Attention Status 負責跨領域尋找注意力，領域 status 負責描述事情本身的進度。
基本架構穩定後，我不需要每天像管理資料庫一樣維護它。我更需要專注在三件事：
- 想像我要的成果。
- 執行能推進成果的行動。
- 處理不同 note、project、goal 之間的關聯性。
AI 可以協助讀取系統、整理狀態、發現不一致、提出可能的下一步。
人負責方向、判斷與取捨。AI 負責維護結構、讀取狀態、協助對齊。
兩種 status，各自回答一個問題
這套設計最後可以收斂成很簡單的區分：
- 通用 status：這件事現在需要我哪一種注意力？
- 領域 status：這件事在自己的流程裡走到哪一步？
如果一個欄位同時回答兩個問題，拆成兩個欄位通常會比增加更多選項清楚。通用 status 保持少而穩定，才能跨越不同領域；每個領域則保留自己真正需要的流程細節。
好的系統不是描述所有細節，而是讓下一個判斷更容易發生。
好的系統不是讓我花更多時間管理系統，而是讓我更容易回到真正重要的事情。
如果想繼續看長期狀態如何支援多個 AI tasks，可以讀 當 AI 開始處理各種工作，該怎麼分配它們？。