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我创建Stillflo作为一个副项目，因为我对大型、杂乱的任务管理工具和看板感到不知所措。我想要一些更简单的东西，能够帮助我每天优先处理几项关键任务，而不至于在喧嚣中迷失。 在过去几周里，我在日常工作中使用它，确实帮助我保持了专注。 Stillflo是一个基于网页的生产力套件，具有简约的深色模式界面。它包括： - 每日重点：用1个主要任务、3个支持任务和几个“可选任务”来规划你的一天 - 艾森豪威尔矩阵：根据紧急性和重要性来优先安排你的一周 - 个人清单：一个轻量级的待办事项列表，用于个人非工作事务（支持表情符号） - 创意板：捕捉创意并根据简单性、可行性、吸引力和直觉进行评分 你可以立即开始使用所有功能。 期待你的反馈。

我正在进行一个项目，旨在通过跟踪美国证券交易委员会（SEC）文件中语言的变化，分析企业战略的演变。 例如，我想回答这样的问题：“主要云服务提供商何时首次开始将‘人工智能’识别为核心业务驱动力？相关语言每年是如何变化的？”或者“自2022年以来，SaaS公司的‘风险因素’部分的情感如何从‘增长’转变为‘效率’？” 简单的方法似乎是下载所有文件，转换为文本，并使用关键词搜索，但这显得脆弱，且缺乏语义上下文。对分块文档进行向量搜索更好，但处理表格并在十年的报告中保持上下文并非易事。 对于那些处理过这种非结构化时间序列文本数据的人来说，有哪些最有效的技术或不明显的挑战？ 我正在试图弄清楚这是否是一个真正困难的数据科学问题，还是有我忽视的成熟解决方案。