2026年用 Agent Skill 自动生成工作周报

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每到周一，都要回忆上周干了什么——翻 git log、拼 Jira 链接、整理成人话，半小时就没了。更大的问题是，这些记录如果不及时整理，年底写年终总结时根本想不起来做过什么。

想解决这个问题，但又不想每次都手动跟 AI 说"帮我看看这些 commit 写周报"。于是实现了一个 Agent Skill：/weekly-report。

在 work-journal 目录下输入：

/weekly-report

自动扫描上周所有 git 仓库的提交，生成中文周报并 commit：

周报 xxx-ecom：围绕 [TO-xxxx](https://xxx.atlassian.net/browse/TO-xxxx) 对 admin 后台的交易和订阅 API 做了一轮字段扩展与重构。新增 `xxx` 字段到 xxx 和 xxx 接口，去掉了 `xxx` 前缀的冗余命名，并将 `xxx.xxx` 的参数整合为 xxx 对象以提升可读性。后续又修正了 `xxx` 字段在取消订阅场景下不必要的返回逻辑，统一了 snake_case 命名风格。 xxx-portal-bff：同属 [TO-xxxx](https://xxx.atlassian.net/browse/TO-xxxx)，修复了 Jenkins 流水线中 CodeArtifact token 获取失败的问题，将 OpenJDK 基础镜像版本钉死到 `17.0.2` 以避免构建漂移；重构了 pipeline 的 `compile` 和 `build` 函数，拆出独立的 `update_dependency` 阶段，避免重复获取 token，并在 build 脚本中跳过不必要的 dependency check 以提速。 xxx-backend-service：[TO-xxxx](https://xxx.atlassian.net/browse/TO-xxxx) 后端侧同步扩展：在 xxx API 响应中新增 `xxx` 字段，在 xxx API 响应中新增 `xxx` 字段，同时清理了 `xxx` 中多余的 `xxx` 映射逻辑。 xxx-portal-web：[TO-xxxx](https://xxx.atlassian.net/browse/TO-xxxx) 前端侧：在 B2C 客户页面的 xxx 列表中添加 xxx 可点击跳转；xxx 和 xxx 页面通过 router state 传递 xxx，实现从客户页面跳转后自动展开对应套餐导航；修复若干 ESLint 问题。 xxx-mobile-app：[TO-xxxx](https://xxx.atlassian.net/browse/TO-xxxx) 修复了 `NewYearPromotion` 促销活动的背景图片显示问题。

按仓库分段，Jira 编号自动转为完整链接，写完直接提交进 work-journal 仓库。

也可以补生历史周报：

/weekly-report 2026-03-29

源码：github.com/zhaokang555/kang-skills

Agent Skill 由四个文件组成：

SKILL.md 是整个流程的编排层，由 frontmatter（name、description 等元数据）和若干编号步骤组成。步骤里混写两种指令，AI 按顺序执行：

bash 指令，调脚本处理确定性逻辑。比如计算日期、扫描 commit，这些有固定答案的事情全部外包给脚本：

node .claude/skills/weekly-report/collect-commits.js 
  
    
    <周一> 
     <周日>

prose 指令，告诉 AI 怎么生成。比如"按仓库分段、Jira 编号转完整 URL、写成工程师给半年后自己看的技术日志风格"——AI 拿到脚本输出的干净数据后，按这些规则生成最终文本。

两类指令的边界是"确定性 vs 生成性"：有固定答案的（日期、commit 列表）写脚本，需要理解和表达的（把提交归纳成人话）写 prompt。

个人路径单独存放，不提交进代码仓库：

{ "scanDir": "/path/to/your/repos", "jiraBaseUrl": "https://yourcompany.atlassian.net/browse" }

config.json 加入 .gitignore，同时提供 config.example.json 作为模板随代码一起开源。

日期计算不能靠 AI 心算——时区、星期几的边界太容易出错。专门抽了一个脚本处理这件事：

// calc-dates.js [YYYY-MM-DD] // 无参数：返回上周周一和周日；有参数：验证是周日，返回该周周一和周日 node .claude/skills/weekly-report/calc-dates.js // → {"monday":"2026-03-30","sunday":"2026-04-05"}

参数不是周日时直接报错退出，SKILL.md 把错误信息转给用户即可。

AI 直接从 git log 里提取提交很耗 token，稳定性也差（输出格式不固定）。所以把这部分逻辑抽成一个 Node.js 脚本，由 SKILL.md 调用：

// collect-commits.js 
  
    
     
      
      
        // 扫描 BASE_DIR 下所有 git 仓库（最大深度 3），输出指定周期内的提交记录 const repos = run(`find ${BASE_DIR} -maxdepth 3 -name ".git" -type d -prune`) //... for (const repo of repos) { const hashes = run( `git -C "${repo}" log --format="%H" --no-merges ` + `--after="${monday} 00:00:00" --before="${sunday} 23:59:59" ` + `--author="${author}"` ) //... }

脚本输出结构化文本（=== REPO: xxx === / --- COMMIT ---），AI 拿到的是干净的数据，省 token，也不会因 git 输出格式变化而出错。

SKILL.md + 脚本 的组合比纯 SKILL.md（让 AI 直接跑 git 命令解析输出）稳定得多。

每周手动输一次命令还是有摩擦。不同系统有不同的调度工具，以 macOS 为例，可以用内置的 launchd 实现每周一早上自动触发。

30 分钟搭建，全年周报零手写。每周积累下来，年底把 52 篇周报扔给 AI，配合上 atlassian/jira skill/mcp, 10 分钟出年终总结。

2026年用 Agent Skill 自动生成工作周报

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