ActivityWatch: Wöchentliche Produktivitätsanalyse mit Claude Code Skill

Key Takeaway

Die Skill liefert eine detaillierte wöchentliche Produktivitätsanalyse aus ActivityWatch-Daten, erkennt Fokus- und Produktivitaßswerte sowie “Death Loops” (Ausschneiden von ablenkenden App-Wechseltmustern) und gibt konkrete, umsetzbare Empfehlungen.

Summary

• Funktion: Claude Code-Skill zur wöchentlichen Analyse von ActivityWatch-Logs.
• Kernfeatures
  • Smart Auto-Kategorisierung: Aktivitäten werden automatisiert in produktiv/neutral/ablenkend eingeteilt.
  • AI-Agenten-Erkennung: Identifiziert produktive KI-Workflows (Claude Code, Codex, Aider, GitHub Copilot).
  • Dualer Score: Produktivitaß-Score (was gearbeitet wurde) + Fokus-Score (Aufmerksamkeit).
  • Browser-Analyse: Site-weise Aufschlußung mit Produktivitaß-Ratios (z. B. Netflix, GitHub, ChatGPT).
  • Death-Loop-Erkennung: Wiederholte A↔B-App-Switches mit automatischen Fix-Vorschlaßen.
  • Actionable Insights: Konkrete Handlungsempfehlungen inkl. Blockierungs-Guides.
  • Anpassbare Kategorien: JSON-Konfigurationsdatei zur Feinabstimmung gemäß individuellem Workflow.
  • Zeitzonen-Unterstützung: Korrekte Handhabung von UTC-Timestamps.
• Systemanforderungen
  • Python 3.8+
  • Aktiviertes ActivityWatch (Standby-Server).
  • Optional: aw-client für direkten API-Zugriff (pip install aw-client).
• Benutzung (Direkt via API)
  • Beispiel: python scripts/analyze_aw.py --fetch --from week --report
  • Datenverarbeitung: –from kann heute, gestern, Woche, relative (z. B. 7d) oder absolut (YYYY-MM-DD) sein.
• Alternative (CSV-Export)
  • 1. ActivityWatch → Raw Data → Export → CSV.
  • 2. Analyse: python scripts/analyze_aw.py export.csv --report
• Workflow-Empfehlung
  • Wöchentliche Review-Rituale (Sonntag, 15 Min.): Export, Analyse, One-Change-Empfehlung umsetzen, Fortschritt nächste Woche verfolgen.
• Integration in Claude Code
  • Beispielanfragen: “Analyse mein ActivityWatch-Export der letzten Woche”, “Zeig mir meine Death-Loops und wie ich sie löse”.
• Datenschutz
  • Alle Analysen laufen lokal; keine Daten verlassen den Rechner ohne ausdrückliche Freigabe.
• LizenÇe
  • MIT, offene Source.
• Related queries:
  • Wie kann ich die Kategorien in der JSON-Datei anpassen, um spezifische Tools besser zu klassifizieren?
  • Welche Informationen liefert der Fokus-Score und wie kann ich ihn zur Verbesserung meiner Arbeitsabläufe nutzen?
  • Wie erkenne ich “Death Loops” in meiner Analyse und welche Blockierungs-Tools werden empfohlen?
• Quelle
  • GitHub

Quelle: https://github.com/BayramAnnakov/activitywatch-analysis-skill