chore: save master scheduled tasks

Yi Bo
1 parent 8cde9f79
Showing 1 changed file with 31 additions and 16 deletions
system/agents/master/.claude/scheduled_tasks.json
@@ -5,7 +5,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774540095572,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869033427,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -13,7 +13,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774540095581,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -21,7 +21,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774540550458,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869016373,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -29,7 +29,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774540550634,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -37,7 +37,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774540905893,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869004354,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -45,7 +45,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774540910710,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -53,7 +53,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774541547348,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869026402,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -61,7 +61,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774541564239,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -69,7 +69,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774541774898,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869026402,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -77,7 +77,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774541810664,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -85,7 +85,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774541962786,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869016373,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -93,7 +93,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774541963339,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -101,7 +101,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774541980551,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869012368,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -109,7 +109,7 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774541980676,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -117,7 +117,7 @@
       "cron": "*/5 * * * *",
       "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。",
       "createdAt": 1774542656805,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774869016373,
       "recurring": true
     },
     {
@@ -125,7 +125,22 @@
       "cron": "*/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。",
       "createdAt": 1774542670587,
-      "lastFiredAt": 1774568427614,
+      "lastFiredAt": 1774868683109,
+      "recurring": true
+    },
+    {
+      "id": "3c5b99a0",
+      "cron": "*/5 * * * *",
+      "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。",
+      "createdAt": 1774868662942,
+      "lastFiredAt": 1774869008360,
+      "recurring": true
+    },
+    {
+      "id": "e73dea3d",
+      "cron": "*/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。",
+      "createdAt": 1774868667438,
       "recurring": true
     }
   ]