关键在于理清数据源、Agent编排、分发机制三环：建轻量输入入口获取结构化日志；用Python工具函数链解析信息，再交由模型润色生成Markdown周报；最后通过Webhook对接飞书/钉钉/Confluence自动分发。
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用 Skywork Agent 实现周报自动化，关键不在堆模型或写复杂框架，而在于把“谁提供数据、谁加工内容、谁分发结果”这三环理清楚。它不追求一次全包所有办公场景，而是聚焦在周报这件事上，稳稳跑通从原始记录到可读文档再到多人触达的闭环。
数据源：别等AI自动抓，先建轻量入口
真实办公环境里，工作痕迹散落在 Git 提交、聊天窗口、会议录音、Jira 卡片甚至桌面便签里。Skywork Agent 本身不自带多端监听能力，所以得主动给它“喂”结构化输入：
- 每天花 2 分钟，把当天重点事项粘贴进一个固定命名的文本文件（如 daily-log-20260605.txt），格式尽量统一：“完成：xxx；阻塞：yyy；待确认：zzz”
- Git 仓库用脚本定时导出最近 7 天提交：git log --since="7 days ago" --oneline --pretty="%s | %ad" --date=short
- 会议录音转文字后，只保留结论和待办部分，删掉讨论过程，存为 meeting-summary-20260604.txt
这些不是“全自动”，但比强行打通所有 API 更可靠、更可控——半自动才是多数人能长期坚持的节奏。
Agent 编排：用工具链代替大段 Prompt
Skywork 的 Super Agent 支持注册 Python 函数为工具，这是周报生成稳定性的核心。不要让大模型直接面对原始日志，而是拆成几步：
- parse_git_logs()：提取 commit 中的 Jira ID（如 TO-123）、关键词（refactor / fix / add）、关联模块名
- extract_tasks_from_text()：从 daily-log 和 meeting-summary 中识别动作动词+宾语+责任人（如“张三核对支付回调逻辑”）
- generate_weekly_summary()：把前两步输出喂给 Skywork-13B 模型，用固定模板生成带标题、分段、加粗重点的 Markdown 周报
每一步都是确定性函数，失败可定位；模型只负责语言润色与组织，不承担信息提取任务——幻觉风险大幅降低。
分发机制：对接已有系统，不另起炉灶
生成完周报，不能只存在本地。利用 Skywork Agent 的 Webhook 或 HTTP 工具调用能力，直连你已在用的协作平台：
- 发飞书：调用 Feishu Bot Webhook，把 Markdown 转成富文本卡片，@相关成员并设置阅读状态
- 推钉钉：用 DingTalk OpenAPI 发送工作通知，附上周报链接（可自动生成临时 Markdown 预览页）
- 存内部 Wiki：通过 Confluence REST API，自动更新指定页面的“本周回顾”章节
所有分发动作都封装成独立工具函数，触发条件明确（比如每周五 17:30 自动执行），无需人工点击。
效果验证：用最小闭环快速试错
第一次上线不必覆盖全部团队，选一个项目组或你自己开始：
- 周一早设好定时任务，拉取上周五到本周四的数据
- Agent 输出一份草稿，你花 3 分钟检查：Jira 链接是否有效？任务归属是否准确？语气是否符合团队习惯？
- 根据反馈微调工具函数的正则规则或 prompt 中的风格指令（例如加一句“用工程师口语，避免‘赋能’‘抓手’等虚词”）
跑通一周，再扩展第二个人；稳定两周，再接入会议纪要模块。节奏慢一点，但每一步都踩得实。
