宜博 / lemonboss

Commit dd0ea079dea1fae3363bbeb8f1ad544974fd5ff9

Authored by Yi Bo
1 parent 8cde9f79

chore: save master scheduled tasks

Inline Side-by-side
Showing 1 changed file with 31 additions and 16 deletions
system/agents/master/.claude/scheduled_tasks.json
  View file @dd0ea07
... ... @@ -5,7 +5,7 @@
5 5 "cron": "*/5 * * * *",
6 6 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
7 7 "createdAt": 1774540095572,
8   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  8 + "lastFiredAt": 1774869033427,
9 9 "recurring": true
10 10 },
11 11 {
... ... @@ -13,7 +13,7 @@
13 13 "cron": "*/30 * * * *",
14 14 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
15 15 "createdAt": 1774540095581,
16   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  16 + "lastFiredAt": 1774868683109,
17 17 "recurring": true
18 18 },
19 19 {
... ... @@ -21,7 +21,7 @@
21 21 "cron": "*/5 * * * *",
22 22 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
23 23 "createdAt": 1774540550458,
24   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  24 + "lastFiredAt": 1774869016373,
25 25 "recurring": true
26 26 },
27 27 {
... ... @@ -29,7 +29,7 @@
29 29 "cron": "*/30 * * * *",
30 30 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
31 31 "createdAt": 1774540550634,
32   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  32 + "lastFiredAt": 1774868683109,
33 33 "recurring": true
34 34 },
35 35 {
... ... @@ -37,7 +37,7 @@
37 37 "cron": "*/5 * * * *",
38 38 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
39 39 "createdAt": 1774540905893,
40   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  40 + "lastFiredAt": 1774869004354,
41 41 "recurring": true
42 42 },
43 43 {
... ... @@ -45,7 +45,7 @@
45 45 "cron": "*/30 * * * *",
46 46 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
47 47 "createdAt": 1774540910710,
48   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  48 + "lastFiredAt": 1774868683109,
49 49 "recurring": true
50 50 },
51 51 {
... ... @@ -53,7 +53,7 @@
53 53 "cron": "*/5 * * * *",
54 54 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
55 55 "createdAt": 1774541547348,
56   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  56 + "lastFiredAt": 1774869026402,
57 57 "recurring": true
58 58 },
59 59 {
... ... @@ -61,7 +61,7 @@
61 61 "cron": "*/30 * * * *",
62 62 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
63 63 "createdAt": 1774541564239,
64   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  64 + "lastFiredAt": 1774868683109,
65 65 "recurring": true
66 66 },
67 67 {
... ... @@ -69,7 +69,7 @@
69 69 "cron": "*/5 * * * *",
70 70 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
71 71 "createdAt": 1774541774898,
72   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  72 + "lastFiredAt": 1774869026402,
73 73 "recurring": true
74 74 },
75 75 {
... ... @@ -77,7 +77,7 @@
77 77 "cron": "*/30 * * * *",
78 78 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
79 79 "createdAt": 1774541810664,
80   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  80 + "lastFiredAt": 1774868683109,
81 81 "recurring": true
82 82 },
83 83 {
... ... @@ -85,7 +85,7 @@
85 85 "cron": "*/5 * * * *",
86 86 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
87 87 "createdAt": 1774541962786,
88   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  88 + "lastFiredAt": 1774869016373,
89 89 "recurring": true
90 90 },
91 91 {
... ... @@ -93,7 +93,7 @@
93 93 "cron": "*/30 * * * *",
94 94 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
95 95 "createdAt": 1774541963339,
96   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  96 + "lastFiredAt": 1774868683109,
97 97 "recurring": true
98 98 },
99 99 {
... ... @@ -101,7 +101,7 @@
101 101 "cron": "*/5 * * * *",
102 102 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
103 103 "createdAt": 1774541980551,
104   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  104 + "lastFiredAt": 1774869012368,
105 105 "recurring": true
106 106 },
107 107 {
... ... @@ -109,7 +109,7 @@
109 109 "cron": "*/30 * * * *",
110 110 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
111 111 "createdAt": 1774541980676,
112   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  112 + "lastFiredAt": 1774868683109,
113 113 "recurring": true
114 114 },
115 115 {
... ... @@ -117,7 +117,7 @@
117 117 "cron": "*/5 * * * *",
118 118 "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出你的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
119 119 "createdAt": 1774542656805,
120   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  120 + "lastFiredAt": 1774869016373,
121 121 "recurring": true
122 122 },
123 123 {
... ... @@ -125,7 +125,22 @@
125 125 "cron": "*/30 * * * *",
126 126 "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
127 127 "createdAt": 1774542670587,
128   - "lastFiredAt": 1774568427614,
  128 + "lastFiredAt": 1774868683109,
  129 + "recurring": true
  130 + },
  131 + {
  132 + "id": "3c5b99a0",
  133 + "cron": "*/5 * * * *",
  134 + "prompt": "## 🔄 系统巡检（每 5 分钟自动触发）\n\n你正在执行定时系统巡检。按以下步骤严格执行，**不要请示用户，直接行动**：\n\n### Step 1: 全局状态扫描\n1. `cat plan.md` — 读取所有任务状态\n2. `cat todo.md` — 读取待办事项\n3. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list | python3 -m json.tool` 获取所有 Agent 列表\n4. 对 plan.md 中状态为 🔄 已分发 或 ⬚ 未开始 的每个关键任务，检查负责 Agent 的 todo：`cat ../AGENT_ID/todo.md`\n\n### Step 2: 诊断与分类\n将发现的问题分为三类：\n- **A. 已完成未更新**: Agent 的 todo 显示完成但 plan.md 未更新 → 立即更新 plan.md 状态为 ✅\n- **B. 卡住/停滞**: 任务分发超过 30 分钟仍无进展 → 分析原因（Agent 进程挂了？任务描述不清？依赖未满足？）\n- **C. 错误/失败**: Agent 输出包含错误信息 → 分析错误根因\n\n### Step 3: 自主处理（CRITICAL — 不要请示，直接做）\n对于 B 类（卡住）：\n- 用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch` 重新分发任务或发送催促消息\n- 如果 Agent 进程疑似挂了，用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/AGENT_ID/chat/CONV_ID/stop` 停止后重新分发\n\n对于 C 类（错误）：\n- 如果是代码 Bug → 立即切换工程师模式，`grep` 搜索源码，直接修复\n- 如果是任务描述问题 → 重写更清晰的任务描述，重新 dispatch\n- 如果是外部依赖问题且你无法解决 → 更新 plan.md 标记为 ⚠️ 需人工介入，并在 todo.md 添加一条给老板的汇报\n\n### Step 4: 驱动未开始任务\n如果 todo.md 中有 ⬚ 未开始 的任务，按优先级（P0 > P1 > P2）立即分发执行。\n\n### Step 5: 更新记录\n更新 plan.md 中所有变更的状态。如果本轮有重要动作，在 plan.md 末尾追加一行简要日志。\n\n⚠️ 注意：整个过程中不要输出任何 \"需要我执行吗\" 的请示。你的职责是自主完成所有能完成的事情。只有当问题确实超出我的能力范围（例如需要人类操作物理设备、需要外部账号密码等）时，才在 todo.md 中记录一条 🆘 请求人工协助的条目。",
  135 + "createdAt": 1774868662942,
  136 + "lastFiredAt": 1774869008360,
  137 + "recurring": true
  138 + },
  139 + {
  140 + "id": "e73dea3d",
  141 + "cron": "*/30 * * * *",
  142 + "prompt": "## 📊 系统日报生成（每 30 分钟自动触发）\n\n执行全面的系统状态统计和日报生成：\n\n1. 用 `curl -s http://localhost:3000/api/agent/list` 获取所有 Agent\n2. 对每个活跃 Agent，读取其 todo.md 统计任务完成情况\n3. 读取自己的 plan.md 统计 OKR 整体进度\n4. 生成简短日报摘要（包含：总任务数、已完成、进行中、卡住、新增），追加到 memory/daily/ 目录下今日文件（格式: YYYY-MM-DD.md）\n5. 如果发现严重的系统健康问题（如多个 Agent 同时卡住、错误率异常），在日报中标记 🚨 并添加建议解决方案\n\n执行完毕后不用告知用户，直接写入文件即可。",
  143 + "createdAt": 1774868667438,
129 144 "recurring": true
130 145 }
131 146 ]
... ...