daily-agent-review

仓库创建 2026年7月26日最近提交 16 小时前SkillHot 收录 2 小时前

这个 Skill 做什么

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跨 agent/渠道的每日复盘。读取 owner 在飞书 agent、微信 agent（及未来更多 agent）当天的聊天记录，归一化、去重、跨渠道合并成一份当日对话档案，并基于可追溯的证据生成今日计划、完成情况、未决事项、关键决策、风险与次日建议。支持手动与定时（默认 23:30 本地）触发。输出以 JSON 为主，同时给人类可读 TXT；可参数选择只输出其一。当用户说“复盘今天 / 今日总结 / 跨渠道日报 / 每日回顾 / daily review / agent review / 生成今天的复盘”等时使用。

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给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/2100chen/daily-agent-review/main/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/2100chen/daily-agent-review/main/SKILL.md"

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# Daily-Agent-Review：每日多 Agent 对话汇总与计划复盘

把散落在飞书 agent、微信 agent（及未来更多 agent）里**某一天**的聊天收拢成一份当日对话档案，并基于**可追溯证据**复盘：今天计划了什么、完成了什么、还悬着什么、拍板了什么决定、有什么风险、明天打算干什么。**独立运行，不依赖任何其它 skill，也不调用任何模型 API——所有分析由 OpenClaw agent（你，自带模型）按本文件的【分析规范】完成。脚本只做采集/归一化/组装/渲染/校验这类机械活。**

## Outcome Contract

- **Outcome**：`data/reviews/<date>.json` + `data/reviews/<date>.txt` —— 一份证据可追溯的每日复盘。
- **Done when**：覆盖已如实记录（含失败/缺失渠道）、JSON 通过 `validate_output.py`、TXT 已渲染、用户已看过一句话总结。
- **Evidence**：每个「已完成」事项、每个决策/承诺/风险，都必须挂至少 1 条 `evidence_refs`，且 ref 能解析到 `messages[]`（或独立保存的原始消息档案）。
- **Output**：先跑脚本产出 bundle，你（agent）分析后写 review JSON，再渲染 TXT、跑校验，最后回报给用户；**不要默默覆盖既有 review**（除非 `overwrite:true`）。

## 核心工作流（你严格执行）

1. **Pre-fligh

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