15.5 Loop 工作流与日报
面向经管学生、研究者与从业者的 AI 智能体设计教材

两个 Loop 驱动系统的自动化运转。inbox-monitor 每半小时扫描一次待处理文件,daily-routine 每天生成一份日报。
inbox-monitor:半小时轮询
用户输入以下命令启动 Loop:
▶ Claude Code
/loop 每半个小时扫描 inbox/ 目录,检查是否有新文件待处理。
有便签(task-*.md)的文件:
1. 按便签内容在 tasks/ 下创建任务文件夹:{YYYY-MM-DD}-{任务名}/
2. 将源文件和便签从 inbox/ 移入任务文件夹
3. 使用便签指定的 skill 处理,产出物保存在同一任务文件夹
4. 更新 changelog.md、daily/{YYYY-MM-DD}.md、tasks/README.md
无便签的文件:
- 跳过,不处理
无新文件时:
- 静默结束,不输出任何内容
异常处理:
- 处理出错:将文件移回 inbox/,在 changelog.md 中记录错误原因
工作流程:Loop 每半小时触发一次,扫描 inbox/ 中的 task-*.md 便签文件。发现便签后,读取其中的文件列表和处理方案,在 tasks/ 下创建以日期命名的任务文件夹,把源文件和便签一起移入,然后调用指定的 Skill 执行处理。产出物保存在同一个任务文件夹中,最后更新任务日志。
无便签则跳过
没有便签的文件不会被处理。这是一个关键的安全设计:用户可能只是临时把文件放在 inbox/ 里,还没想好怎么处理。只有用户明确说明意图并生成便签后,系统才会执行。
如果 inbox/ 中同时有多张便签,Loop 会为每张便签启动一个后台子代理,并行处理多个任务。
daily-routine:每日日报
用户输入以下命令启动 Loop:
▶ Claude Code
/loop 每天23:59分执行,每24小时执行一次,每日例行任务:
1. 收集今日信息:
- 读取 changelog.md 中今天的记录
- 运行 git log --since="yesterday" --oneline(如有 git 历史)
- 读取 daily/{YYYY-MM-DD}.md(如存在)
2. 生成日报:
- 使用 work-report skill 的日报格式
- 包含"今日复盘"章节(按 daily-review 规则)
- 保存到 reports/{YYYY-MM-DD}-日报.md
- 更新 reports/README.md
3. 如果今天是周五,同时生成周报:
- 使用 work-report skill 的周报格式
- 汇总本周 changelog.md 记录和各日日报
- 保存到 reports/{YYYY-MM-DD}-周报.md
4. 今天没有任何工作记录时:
- 仍生成日报,"今日完成"写"无"
- 复盘章节写"今日无任务处理"
daily-routine 每天 23:59 自动运行。它从 changelog.md 和 daily/ 目录中收集当天的任务记录,调用 work-report Skill 生成日报。日报末尾按 daily-review 规则追加复盘章节,回顾效率、沉淀经验、提出改进建议。周五还会额外生成一份周报,汇总本周所有工作。
日报示例
以下是系统实际生成的一份日报:
# 日报 — Keta 2026-04-16
## 今日完成
- 完成 Q1 人力资源分析:读取 5 份人事数据,生成 6 Sheet + 7 图表的分析报告 Excel
和 10 页商务 PPT 摘要(minimax-xlsx + pptx-generator)
- 完成 Q1 培训方案修订:分析学员反馈,在原方案上完成 12 处修订(课时调整、
分层教学、教学方式改进),生成修订对照表(minimax-xlsx + minimax-docx)
- 完成 Transformer 论文学术汇报 PPT:解析论文内容,生成 18 页英文学术 PPT,
含架构图、公式推导、代码示例(pptx-generator)
## 进行中
- 无
## 明日计划
- 持续监控 inbox,处理新投递的文档任务
## 问题与阻碍
- 无
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## 今日复盘
### 效率回顾
3 个文档处理任务均通过 inbox-monitor loop 拾取便签后并行处理,
每个任务耗时约 9 分钟,全部一次成功,无路由错误或处理失败。
### 经验沉淀
- 多任务并行处理模式有效:3 个独立任务通过后台 agent 并行执行,
总耗时约 9 分钟
- 便签系统运转良好:用户描述意图 → 生成便签 → loop 自动拾取处理,
流程闭环
### 改进建议
- 当前 3 个任务的索引由各 agent 独立更新,可能存在 changelog.md
并发写入冲突的风险,后续多任务场景需关注日报分为两部分。前半部分是工作记录:今天做了什么、有什么问题、明天的计划。后半部分是 AI 自动生成的复盘分析:基于 changelog.md 中的事实数据回顾效率、总结经验、提出改进建议。上面这份日报就发现了并发写入的潜在风险——这类反馈会推动系统持续优化。