name: smart-planner
description: >-
智能工作计划管理助手。支持自然语言录入未来工作计划（如"明天上午9点开会"、"下周一下午拜访客户"）、
按日期/时间段查询计划、设置定时提醒（到期自动在 WorkBuddy 发送消息提醒）、
根据已有记录自动生成日报/周报/月报（如"生成本周工作汇报及下周工作计划"）。
覆盖场景：明天工作、未来某日工作、当天上/下午工作计划、下周工作安排、工作报告生成等。
trigger_keywords:
- 明天工作
- 明日工作
- 今日工作计划
- 今天工作安排
- 今天工作计划
- 今天上午工作计划
- 今天上午工作安排
- 今天下午工作计划
- 今天下午工作安排
- 今天工作
- 明日工作计划
- 明天工作安排
- 后天工作
- 本周工作计划
- 本周工作安排
- 下周工作计划
- 下周工作安排
- 查看工作计划
- 我的工作计划
- 删除工作计划
- 工作计划提醒
- 上午工作计划
- 下午工作计划
- 晚上工作计划
- 明日上午
- 明日下午
- 明天上午
- 明天下午
- 明天晚上
- 周工作计划
- 周工作安排
- 下周工作
- 下周几工作
- 本周几工作
- 提醒我
- 设置提醒
- 取消提醒
- 日报
- 周报
- 月报
- 工作汇报
- 工作日报
- 工作周报
- 工作月报
- 生成本周工作汇报
- 生成下周工作计划
- 本日工作汇报
- 明日工作计划
- 周工作汇报
- 日工作汇报
- 本月工作汇报
- 下月工作计划
- 本周工作总结
- 下周工作安排
- 生成工作汇报
- 生成日报
- 生成周报
- 生成月报
agent_created: true
user_level: true
dependencies:
scripts:
- scripts/plans.py
- scripts/check_reminder.py
data:
- data/plans.json
python: C:\Users\admin.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe

工作计划管理

智能工作计划管理技能。用自然语言录入、查询、管理你的工作计划，支持定时提醒。

核心能力

1. 自然语言录入计划：解析"明天上午9点开会"、"下周一下午3点拜访客户"等自然语言，自动提取日期、时间段和内容
2. 按时间查询计划：支持查询今天/明天/本周/下周/指定日期的工作安排
3. 定时自动提醒：为带具体时间的计划设置 automation，到期自动在 WorkBuddy 发消息提醒
4. 计划管理：支持查看、删除已有计划

环境配置

PYTHON="C:\Users\admin\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe"
SKILL_DIR="$HOME/.workbuddy/skills/工作计划管理"
PLANS_SCRIPT="$SKILL_DIR/scripts/plans.py"

流程一：用户录入工作计划

触发条件

用户消息中包含未来时间的计划，如：
- "明天上午9点开会讨论Q3预算"
- "下周一下午3点拜访客户"
- "8月5日下午2点产品评审"
- "今天下午整理报销凭证"
- "后天晚上聚餐"
- "周末团建"
- "下周工作计划：完成项目报告"

AI 操作步骤

Step 1：时间解析

调用 plans.py parse 解析用户输入：

$PYTHON "$PLANS_SCRIPT" parse "明天上午9点开会讨论Q3预算"

输出示例：

{
  "date": "2026-07-30",
  "time_label": "上午",
  "time_str": "09:00",
  "content": "开会讨论Q3预算"
}

Step 2：确认内容

将解析结果展示给用户确认：
- 日期 + 星期
- 时间段 + 具体时间
- 计划内容

如果解析结果明显不对（如把下午3点识别为上午），请用户手动纠正后重新解析。

如果用户输入中没有具体计划内容（如只说"明天工作"），则询问用户明天的具体工作计划是什么，待用户补充后再录入。

Step 3：保存计划

$PYTHON "$PLANS_SCRIPT" save "<date>" "<time_label>" "<time_str>" "<content>"

保存成功后会返回包含 id 的 JSON，记录该 ID 用于后续操作。

Step 4：询问是否设置提醒

仅在计划包含具体时间（time_str 非空）且日期在未来时，询问用户：

> "需要我在 X月X日 XX:XX 提醒你吗？"

• 用户确认 → 执行 Step 5 创建 automation
• 用户拒绝 → 不创建提醒，流程结束

Step 5：创建 automation 定时提醒

使用 automation_update 工具创建一次性定时任务：

• mode: "create"
• scheduleType: "once"
• scheduledAt: 计划日期 + 时间的 ISO 8601 格式。例如 "2026-07-30T09:00"
• name: "工作计划提醒: {content摘要}" （摘要取前10个字）
• prompt: 提醒的具体内容，格式：
  你是一个工作计划提醒助手。现在时间是提醒触发时间。 请读取 ~/.workbuddy/skills/工作计划管理/data/plans.json 文件， 找到今天(YYYY-MM-DD)的工作计划，以友好、清晰的方式展示给用户。 只需要展示今天的工作计划，不要提及其他操作。
• cwds: 当前工作区路径（可选，设为 F:\shd\SKJN\2026-07-29-13-42-11）

创建 automation 后，在 plans.py 中更新该计划的 automation_id：目前 plans.py 的 save_plan 已支持 automation_id 参数，但需要在创建 automation 后更新。简化做法：先用 save_plan 保存不带 automation_id 的计划，获取 plan_id；然后创建 automation；再手动更新 plans.json 中对应计划的 automation_id 和 reminder_set 字段。

简便做法：创建 automation 后，记录 automation_id，然后在回复中告诉用户"提醒已设置"，不需要回写 plans.json（因为 plans.py 的 save_plan 已支持直接传 automation_id，可以分两步：先创建 automation，再 save_plan 时传入 automation_id）。

更简便做法：Step 3 暂不保存，先创建 automation → 拿到 automation id → 再 save_plan 时传入 automation_id。

推荐做法（一次完成）：
1. 先创建 automation（automation_update mode=create）
2. 从返回结果中获取 automation id
3. 调用 save_plan 时传入该 automation_id

流程二：用户查询工作计划

触发条件

用户输入以下关键词之一：
- "今日工作计划" / "今天工作安排" / "今天工作"
- "今天上午工作计划" / "今天上午工作安排"
- "今天下午工作计划" / "今天下午工作安排"
- "今天X点工作计划"
- "本周工作计划" / "本周工作安排"
- "本周X工作计划" / "本周X工作安排"
- "下周工作" / "下周工作计划" / "下周工作安排"
- "明天工作" / "明日工作" / "明天工作安排"
- "查看工作计划" / "我的工作计划"

AI 操作步骤

Step 1：判断查询类型

根据用户输入的关键词判断查询范围：

Step 2：执行查询并展示

直接运行命令，将输出展示给用户。脚本已格式化好输出，直接呈现即可。

如果查询结果为空，提醒用户暂无该时段的工作计划。

流程三：用户删除/修改工作计划

删除

用户输入：
- "删除XX工作计划"
- "删除[ID:abc123]这个计划"
- "取消明天上午的计划"

AI 操作：
1. 如果用户指定了 ID，直接执行 $PYTHON "$PLANS_SCRIPT" delete <plan_id>
2. 如果用户指定了日期+时间段，先查询确认，再执行 $PYTHON "$PLANS_SCRIPT" query 找到对应 ID 后删除
3. 如果该计划有关联的 automation，提醒用户 automation 不会自动删除（需手动在设置中管理）

修改

用户输入：
- "把[ID:abc123]改成下午3点"
- "修改明天上午的计划为..."

AI 操作：
1. 先查询原计划确认
2. 删除旧计划
3. 按新内容重新录入

流程四：仅设置/取消提醒

设置提醒（已有计划）

用户输入：
- "提醒我明天上午9点开会"
- "设置提醒：下午3点交报告"

AI 操作：
1. 如果用户未录入过该计划，先按流程一步骤录入
2. 如果已有计划（通过查询确认），创建 automation

取消提醒

用户输入：
- "取消[ID:xxx]的提醒"
- "不用提醒我了"

AI 操作：
1. 查询该计划的 automation_id
2. 调用 automation_update mode=delete 删除对应 automation
3. 更新 plans.json 中该计划的 reminder_set: false

流程五：生成工作报告

触发条件

用户输入以下关键词之一：
- "日报" / "生成日报" / "工作日报" / "本日工作汇报及明日工作计划"
- "日工作汇报" / "日工作汇报及明日工作计划"
- "周报" / "生成周报" / "工作周报" / "本周工作汇报及下周工作计划"
- "周工作汇报" / "周工作汇报及下周工作计划" / "本周工作总结"
- "月报" / "生成月报" / "工作月报" / "本月工作汇报及下月工作计划"
- "月工作汇报及下月工作计划"
- "生成本周工作汇报" / "生成下周工作计划"
- "生成工作汇报"

AI 操作步骤

Step 1：识别报告类型

根据用户输入判断报告类型：

Step 2：询问用户确认

先查询该时间段内是否有已记录的计划。 如果对应时间段内没有任何记录，直接告知用户"暂无该时段的工作记录，无法生成报告，请先录入工作计划。"

如果有记录，向用户确认：

> "我将根据已记录的工作计划，为你生成以下报告：
> - {报告名称}（{日期/周期/月份}）
> - 已完成部分：X 条记录
> - 计划部分：X 条记录
>
> 是否直接按现有记录生成？"

Step 3：执行生成

用户确认后，运行对应命令生成报告：

# 日报：本日 + 明日
$PYTHON "$PLANS_SCRIPT" report daily

# 周报：本周 + 下周
$PYTHON "$PLANS_SCRIPT" report weekly

# 月报：本月 + 下月
$PYTHON "$PLANS_SCRIPT" report monthly

Step 4：展示报告

将脚本输出的报告原文展示给用户。

如果用户对报告内容不满意（如某项已完成的工作未记录在案），可提示用户先补充录入后再重新生成。

报告格式说明

日报：# 工作日报 → ## 今日工作汇报 → ## 明日工作计划

周报：# 工作周报 → ## 本周工作汇报 → ## 下周工作计划

月报：# 工作月报 → ## 本月工作汇报 → ## 下月工作计划

报告中的"已完成"部分来自该时段内已录入的计划记录，"计划"部分来自下一时段已录入的计划记录。

重要注意事项

时间解析准确性

• "今天3点" 在没有上午/下午前缀时，3点默认识别为上午。如果用户在下午说"今天3点"，大概率指下午3点，需要结合当前时间判断。
• 判断规则：如果当前时间已过中午12点，用户说的"X点"通常指下午/晚上的 X 点
• 建议此时向用户确认："你是指下午3点吗？"

日期推算

• 今天是 2026-07-29（周三），本周一是 07-27
• 下周一是 08-03
• 计算时使用 Python 的 datetime 确保准确，不要心算

Automation 管理

• 每个 automation 都有唯一 ID，创建后记录
• 同一个计划不要重复创建 automation
• 如果 automation 创建失败，告知用户但仍保存计划（无提醒功能）
• 提醒 automation 的 prompt 要自包含（因为 automation 在独立上下文中运行）

数据存储

• 所有计划存储在 ~/.workbuddy/skills/工作计划管理/data/plans.json
• JSON 结构稳定，不要手动修改格式
• 定期提示用户清理过期计划

privacy

• 工作计划属于用户隐私数据，不得在回复中透露给其他上下文
• 数据仅存储在本地，不上传到任何外部服务

快速参考命令

PYTHON="C:\Users\admin\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe"
PLANS="$HOME/.workbuddy/skills/工作计划管理/scripts/plans.py"

# 保存计划
$PYTHON $PLANS save "2026-07-30" "上午" "09:00" "开会讨论Q3预算"

# 查询今天
$PYTHON $PLANS today

# 查询今天上午
$PYTHON $PLANS today 上午

# 查询明天
$PYTHON $PLANS tomorrow

# 查询本周
$PYTHON $PLANS week

# 查询指定范围
$PYTHON $PLANS query "2026-08-03" "2026-08-09"

# 查询全部
$PYTHON $PLANS list

# 生成日报（本日+明日）
$PYTHON $PLANS report daily

# 生成周报（本周+下周）
$PYTHON $PLANS report weekly

# 生成月报（本月+下月）
$PYTHON $PLANS report monthly

# 删除计划
$PYTHON $PLANS delete <plan_id>

# 解析时间
$PYTHON $PLANS parse "明天上午9点开会"

支付宝付费改造契约（PAYSKILL）

本技能为付费技能（PAYSKILL）。调用遵循支付宝 AI 生意画像契约，由平台调度层执行 probe → pay → complete → ack 流程：

1. probe（探测）：平台调用前先探测是否已持有本技能的支付宝有效订阅 / 付费凭证。已付费则直接放行。
2. 402 Payment-Needed：未付费时，脚本向标准输出返回 HTTP 状态 402 与 Payment-Needed 标记，提示用户通过支付宝完成付费（pay），平台据此唤起付费页。
3. complete（扣费确认）：用户在支付宝完成扣费后，平台下发 Payment-Proof（付费凭证）。
4. ack（验签放行）：平台携带 Payment-Proof 重试本次调用；scripts/payment_gate.py 验签该凭证，确认有效后放行主流程。

订阅持久化与幂等：

• 付费状态缓存在本地 .pay_cache/state.json，避免每次调用重复付费（订阅持久化）。
• 同一 Payment-Proof 在 24h 幂等窗口内仅生效一次，避免重复扣费。

现金流改造后的调用套路：

用户调用 → 平台 probe  →
   未付费：下发 402 Payment-Needed → 支付宝 pay → complete → 下发 Payment-Proof
已付费/携带 Proof：脚本 ack 验签 → 放行主流程

> 本契约由 SkillHUB 平台调度层解析，脚本本地仅处理 402 / 验签 / 持久化 三环节；付费本体交给支付宝。

支付宝 AI 按量付费（Machine Pay / A2M）改造说明

本 Skill 已按支付宝官方 A2M 协议改造为 Pay Skill，付费闸口位于 scripts/payment_gate.py，统一调用云端计费服务 https://pay.pembroli.cn/api/resource。

付费流程

1. 未付费调用时，服务端返回 HTTP 402 + Payment-Needed 头，携带金额、商户、订单号及 RSA2 签名。
2. 买家侧 payment_gate.py 收到 402 后引导用户完成支付，平台回传 Payment-Proof。
3. 客户端携带 Payment-Proof 重试资源端点。

验付调用

服务端收到 Payment-Proof 后，调用支付宝验付接口（alipay.aipay.agent.payment.verify）核验凭证有效性（trade_no、out_trade_no、active 状态），验证失败返回 400，验证通过才进入资源发放。

履约确认

资源发放成功后，服务端异步调用履约确认接口（alipay.aipay.agent.fulfillment.confirm，trade_no）回执，标记本笔订单已履约；并按 out_trade_no 做幂等，重复请求直接返回已缓存结果，杜绝重复收费。

幂等与缓存

买家侧按 slug 本地缓存 Payment-Proof（24h TTL），有效期内免重复支付；服务端按订单号幂等，保证同一笔订单只履约一次。