Agent Daily Planner

📋 跨会话任务追踪与交付记录系统

结构化日常规划系统,帮助 AI agent 跨会话追踪任务、记录交付物并保持执行问责。

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版本
1.0.0
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使用说明

核心用法

Agent Daily Planner 是一套专为 AI agent 设计的日常规划与执行追踪工作流。其核心机制是通过标准化命令生成、更新和回顾每日计划文件,解决 agent 会话间上下文丢失的痛点。

日常流程:会话开始时运行 /plan today 自动生成当日计划,该命令会整合昨日未完成任务、活跃项目及阻塞项;任务完成后立即用 /plan ship 记录交付;会话结束前运行 /plan review 评估完成度。每周可通过 /plan week 生成本周复盘。

文件结构:每日计划存储为 memory/YYYY-MM-DD.md,采用固定 Markdown 模板,包含优先级任务(Must Do)、弹性目标(Stretch Goals)、阻塞项、交付记录和会话笔记五个区块。可选的 projects.json 用于跨日追踪活跃项目。

显著优点

  • 上下文连续性:通过结构化文件系统彻底解决会话重启后的重新定向问题,实现"昨日计划-今日执行-明日继承"的闭环
  • 轻量无侵入:仅操作专属文件,不触碰用户其他记忆系统,可与任意其他 skill 并存
  • 多维度回顾:支持日/周/standup 三种复盘粒度,适配个人追踪与团队同步场景
  • 阻塞项显性化:独立的 blocker 追踪机制,支持责任人标注,降低协作摩擦

潜在局限

  • 手动执行依赖:所有命令需主动触发,无自动提醒或定时机制
  • 无优先级算法:任务排序完全依赖用户输入,缺乏紧急/重要四象限等智能排序
  • 协作边界模糊:虽支持 blocker 标注责任人,但无通知机制,依赖外部沟通渠道
  • 数据孤岛风险:长期历史数据分散于每日文件中,跨月度趋势分析需额外工具

适合人群

  • 高频使用 agent 进行多会话长周期项目的个人开发者或研究员
  • 需要向人类协作者定期汇报进展的 hybrid 工作流场景
  • 对" shipped 文化"有认同,希望建立可量化的交付记录的用户

常规风险

  • 文件冲突:若用户手动编辑 memory/ 下的规划文件,可能导致解析失败
  • 日期边界:跨时区或夜间会话可能产生日期归属歧义(未明确时区处理逻辑)
  • 累积债务:长期使用 /plan carry 而未清理的任务可能无限膨胀,需定期人工审视

安全说明

本评估基于功能设计文档分析,未执行代码级安全扫描。该 skill 仅执行文件读写操作,无网络请求或外部命令执行能力,理论攻击面较小。

Agent Daily Planner 内容

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