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从 Mindwtr CSV 导入

Mindwtr 可以导入遵循既定列格式的普通 CSV 文件。对于没有专属导入器、但能导出电子表格的应用,这就是通用路径。

支持的来源:

  • 单个 .csv 文件
  • 包含一个或多个 CSV 文件的 .zip 压缩包

桌面端和移动端都可从设置 → 数据 → 从 Mindwtr CSV 导入执行导入。在写入任何内容之前,Mindwtr 会先显示带数量和警告的预览。

何时使用这个导入器

如果从其他应用导入数据中列出了你的应用,请优先使用对应的原生导入器:它们直接读取该应用自己的导出文件,也已经了解其中的各种特殊之处。

当列表中没有你的应用时,就使用 Mindwtr CSV。先导出该应用生成的 CSV,在电子表格软件中把表头单元格改成下文的列名,然后导入结果文件。相比粘贴一串标题,这种方式能保留多得多的内容:项目、分区、领域、状态、日期、标签、情境和检查清单都能一并迁移。

文件格式

  • 编码: UTF-8。字节顺序标记会被自动去除。其他编码会以宽松方式解码,可能丢失带重音的字符,因此只要电子表格软件允许,请另存为 UTF-8。
  • 分隔符: 根据第一行非空内容自动识别,逗号、分号和制表符都可以。
  • 引号: 遵循常规 CSV 规则。当某个值包含分隔符、换行或引号时,请用 " 括起来,值内部的引号写成 ""
  • 表头行: 必需。其中必须包含 Title,否则导入会直接报错,而不会去猜测。
  • 列名: 匹配时忽略大小写和顺序。无论 Mindwtr 界面设置为哪种语言,列名始终使用下文的英文名称。
  • 未知列: 会被忽略,并以一条警告说明忽略了多少列。
  • 空行: 直接跳过,不作提示。有内容但没有标题的行会被跳过,并给出警告。
  • NULL 单元格: 只包含 NULL 的单元格按空值处理。从 SQL 数据库导出的 CSV 文件就是这样表示缺失值的。

列参考

Title 外,所有列都是可选的,只需保留你确实用到的列。

可接受的值Mindwtr 的处理方式
Title任意文本必需,即任务标题。
Description任意文本任务描述。位于引号内的值可以保留换行。
Statusinboxnextwaitingsomedayreferencedonearchived忽略大小写。留空时:若设置了 Completed At,状态为 done;否则该行若指定了项目则为 next;再否则为 inbox。无法识别的值会变成 inbox 并给出警告。
Project项目名称只创建一次该项目,并把任务放入其中。名称匹配时忽略大小写。
Section该行所属项目内的分区名称需要同一行中有 Project。缺少时该值会被忽略并给出警告。
Area领域名称该行若有 Project,则由领域容纳该项目;否则任务本身归入该领域。
Contexts以逗号或分号分隔的名称缺少开头的 @ 时自动补上,并去除重复项。
Tags以逗号或分号分隔的名称缺少开头的 # 时自动补上,标签转为小写,并去除重复项。
Assigned To人员姓名设置负责人,这也是「等待」清单的数据来源。
Priorityhighmediumlow123其他内容一律不设置优先级。
Energyhighmediumlow其他内容一律不设置精力等级。
Start Date日期,可带时间开始日期。在该日期到来前,任务不会出现在焦点中。
Due Date日期,可带时间截止期限。
Review Date日期,可带时间用于日后重新考虑的复查日期。
Completed At带时间的日期完成时间戳。它还会把空的 Status 变成 done,并且只在最终状态为 donearchived 时才保留。
Created At带时间的日期创建时间戳。留空时以导入时刻为准。
Checklist以换行或 | 分隔的条目成为该任务的检查清单。写成 [x] Buy stamps 的条目初始为已完成;[ ] Buy stamps 和只写 Buy stamps 则为未完成。含检查项的任务会变成清单型任务。
Location任意文本任务的地点字段。
Order数字在同一项目、领域或收集箱内对任务排序。没有数字或数字相同的行,保持它们在文件中的先后顺序。
ID任意稳定标识为该行提供可长期沿用的身份,便于重新导入。若某个值重复了同一次导入中较早的行,该行会被丢弃并给出警告。
Recurrence任意文本会被识别,因此不会算作未知列,但其值会被忽略并给出警告。

日期与时间

  • 2026-09-01 这样只有日期的值仍是纯日期,Mindwtr 不会为它补上午夜时间。
  • 2026-09-05 14:30 这样不带时区的日期时间,会原样保留这一挂钟时间。
  • Z 结尾或带 +02:00 之类偏移量的值,会按其所指的确切时刻保存。
  • Created AtCompleted At 始终按确切时刻保存,因为它们记录的是某件事实际发生的时间。
  • Mindwtr 无法解析的值会留空,预览中会说明跳过了多少个。
  • 接受 SQL 风格的时间戳,例如 2026-02-21 22:44:00.6390000 +00:00:多余的小数位和时区偏移前的空格会被自动规范化。

ISO 8601(YYYY-MM-DD)是最稳妥的写法。其他格式也会尝试解析,但表格中仍使用本地化日期格式的列,是导致值被跳过的最常见原因。

完整示例

csv
Title,Description,Status,Project,Section,Area,Contexts,Tags,Priority,Start Date,Due Date,Checklist,ID
Book the venue,Needs 60 seats,next,Team Offsite,Logistics,Work,@phone,#offsite,high,2026-09-01,2026-09-12,[x] Shortlist venues|[ ] Call first choice,offsite-1
Draft the agenda,,next,Team Offsite,Programme,Work,@computer,"#offsite, #writing",medium,,2026-09-20,,offsite-2
Buy a whiteboard,,inbox,,,,@errands,,,,,,offsite-3

这个文件会创建一个领域,其中包含一个带两个分区的项目、该项目下的两项任务、第一项任务上的一份两条检查项清单,以及一项独立的收集箱任务。

导入流程

  1. 打开设置 → 数据 → 从 Mindwtr CSV 导入
  2. 选择你的 .csv.zip 文件。
  3. 阅读预览。其中会列出将创建多少任务、领域、项目、分区和检查项,有多少任务不属于任何项目,前几个项目及其任务数量,以及全部警告。
  4. 确认导入;若数量看起来不对,请取消。

Mindwtr 会在写入前保存一份恢复快照。如果结果不符合预期,可从设置 → 同步 → 恢复快照还原。

重新导入同一个文件

Mindwtr 会为每一行赋予稳定的身份,因此同一个文件导入两次不会产生重复内容。

  • ID 列时,身份以该值为准,因此修正后再次导出仍会对应到同样的任务。
  • 没有 ID 列时,身份取决于该行在文件中的位置(在 ZIP 中还包括所属文件)。重新导入完全相同的文件是安全的,但若导出文件中插入或删除了行,就无法再对齐,会产生重复任务。
  • 已存在的行会被跳过,而不会被更新。导入绝不会覆盖你之后在应用中编辑过的任务。
  • 删除操作会被尊重。如果你删除了导入的项目再次导入该文件,项目不会被重新创建,其中的行会在没有该项目的情况下导入。
  • 如果导入的领域或项目名称已属于其他条目,新建的条目名称后会加上 (Mindwtr CSV),并给出相应警告。

这个导入器不做的事

  • 重复规则。 CSV 不会生成重复任务,请在导入后于应用中设置。
  • 子任务层级。 没有父任务列。请用 Checklist 表示一项任务内部的步骤,用 Section 在项目内分组。
  • 附件。 CSV 中的文件路径或网址只是文本,不会被下载或复制。
  • 导出。 Mindwtr 目前不会写出这种格式。在多个 Mindwtr 安装之间迁移数据,请使用 JSON 备份

可能出现的警告

警告按整次导入统计,并连同数量显示一次,不会逐行提示:

  • 已忽略未知列
  • 有状态无法映射,已导入收集箱
  • Section 值因所在行没有 Project 而被忽略
  • 已忽略 Recurrence
  • 有日期值无法解析,已跳过
  • 有行因 ID 与较早的行重复而被丢弃
  • 已跳过没有标题的行
  • 为避免名称冲突,重命名了导入的领域或项目
  • 已跳过 ZIP 中的非 CSV 文件
  • 已跳过压缩包中嵌套的 ZIP 文件
  • 某个 CSV 以未闭合的引号字段结束,已尽力导入
  • 某个 CSV 文件无法解析,已跳过

提示

  • 先导入一份五行的测试文件,确认映射无误后,再迁移成百上千行。
  • 如果日后有可能调整导出内容并再次导入,请加上 ID 列。
  • 如果来源中没有对应字段,就让 Status 留空。默认规则会把项目工作放入下一步行动,其余放入收集箱,等待你厘清。
  • 在核对结果之前,请保留原始导出文件和恢复快照。
  • 导入的 donearchived 任务显示在“已完成”和“归档”视图中,而不是所属项目的任务列表里——项目页面只显示未完成的工作。

另请参阅从其他应用导入数据备份与恢复

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