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daily-report

AI 辅助生成日报的工作流,支持自动采集工作数据和引导式两种模式

DeepseekModel キュレーション済みスキル 品質 優秀 · 78 v1.0.0

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https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=openvort-openvort-src-openvort-skills-daily-report-skill-md&format=skill
ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name daily-report description AI 辅助生成日报的工作流,支持自动采集工作数据和引导式两种模式 日报生成工作流 当用户要求生成日报(如"帮我写日报"、"发日报"、"生成今天的日报")时,执行以下流程。 重要前提: 当需要统计某成员按日期的工作量(新建/关闭/重新打开了多少 bug)时, 必须使用 vortflow_query 的 query_type=member_daily ,传入 assignee_id 、 date ,可选 project_id 严禁 使用 query_type=bugs 查出 bug 列表后自行统计数量,这会导致数据错误 流程一:自动采集(有系统工作记录的用户) 调用 report_submit 的 generate 动作,传入用户姓名、 report_type="daily" 、当天日期 如果用户指定了项目,先通过 vortflow_query 查到 project_id,再传入 generate 的 project_id 参数 检查返回结果: has_system_data=true :系统已自动采集到工作数据 → 继续步骤 3 返回 identity_hint :仓库有提交但无法匹配用户身份 → 转入身份引导流程 has_system_data=false 且无 identity_hint :转入流程二 基于 collected_data 中的分类数据,用自然语言重新组织汇报: 严格按 collected_data 中的分类展示 : bugs_created 是新建的缺陷, bugs_fixed 是关闭的缺陷, bugs_reopened 是再次打开的缺陷 统计数字必须使用 summary 中的计数 ,不要自行计算或混淆分类 将任务和缺陷标题整合为可读的工作描述 关联代码提交和任务完成情况 询问用户是否有"遇到的问题"或"明日计划"需要补充 展示给用户确认,等待用户回复 用户确认后,调用 report_submit 的 submit 动作(传入 report_id )提交 身份引导流程(Git 提交无法匹配) 当 generate 返回 identity_hint 时,说明仓库中有提交但无法关联到当前用户: 告知用户:"我在仓库中发现了提交记录,但无法确认是不是你的。" 列出 identity_hint.unmatched_authors 中的作者(格式: 作者名 <邮箱> ),询问用户哪个是他的 Git 账号 用户确认后,引导他在个人资料中补充对应的邮箱:"请在个人资料中补充你的邮箱 xxx@xxx.com ,下次就能自动匹配了。" 同时引导用户手动描述今天的工作内容来完成本次日报 流程二:引导式(无系统记录的用户) 引导用户描述工作内容:"请简单告诉我你今天主要做了哪些工作,我来帮你整理成日报。" 根据用户描述整理成日报格式: 今日工作(按重要性排列) 遇到的问题(如有) 明日计划(如有,否则询问) 展示给用户确认,确认后调用 report_submit 的 submit 动作提交 定时推送 当用户要求设置"每天自动提醒写日报"或"定时生成日报"时,使用 schedule_manage 工具创建定时任务: 调度方式:cron 建议时间:每个工作日 17:30( 30 17 * * 1-5 ) prompt 示例:"请帮我生成今天的日报并发送给我确认" 设置 target_member_id 为目标用户的 member_id 交互规则 用户说"确认"、"可以"、"提交"、"没问题"时 → 立即提交 用户说"改一下 xxx"或提出修改意见 → 修改内容后重新展示 用户补充了"遇到的问题"或"明日计划" → 整合到日报内容中 日报内容应简洁明了,突出关键产出,不暴露内部 ID
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formatフォーマット識別子(skill/v1)
skill_idスキル固有 ID
nameスキル名
versionバージョン
description説明
categoryカテゴリ(配列)
trigger_wordsトリガーワード
tagsタグ
sourceソース
source_urlソース URL(本ページ)
exported_atエクスポート日時(ダウンロード毎)
system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
同じスキルを各プラットフォーム形式で出力できます。
.skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能 ダウンロード
.skillpro 拡張形式。scripts / tools / dependencies / hooks を含む ダウンロード
.json 純粋な JSON 出力。system_prompt とモデル設定のみ ダウンロード
Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
Dify Dify DSL。アプリ作成後にそのままインポート ダウンロード

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