日历提醒工具 专业版

概述

专业版日历提醒工具为团队与企业提供多日历聚合扫描、智能提醒调度与团队日程同步能力。在免费版单日历扫描与基础提醒基础上，专业版新增多日历聚合（工作、个人、团队）、递进式提醒（多次提醒逐步升级）、日程冲突检测、跨时区支持、团队日程协调与日程效率分析等功能，满足复杂的企业级日程管理需求。

专业版完全兼容免费版：相同的扫描脚本接口与提醒消息格式，免费版用户升级后已有定时任务与飞书配置可直接复用，无需重新配置。

核心能力

核心功能执行

用input_params参数进行配置。

输入: 用户提供核心功能执行所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行核心功能执行操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置。

输入: 用户提供参数配置与调用所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行参数配置与调用操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回参数配置与调用的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置。

输入: 用户提供结果处理与输出所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行结果处理与输出操作,遵循单一意图原则。 输出: 返回结果处理与输出的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：企业级多日历智能、提醒平台、支持多日历聚合、智能调度、团队同步、递进提醒与日程分、面向团队与企业的、多日历智能提醒与、调度平台、核心能力、多日历聚合扫描、智能提醒调度、递进式提醒、团队日程同步、冲突检测、日程分析报表、多渠道通知、适用场景、团队日程协调、高管助理提醒、跨时区会议安排、会议室资源调度、日程效率分析、差异化、专业版在免费版基、础上新增多日历与、兼容免费版扫描脚、本与提醒格式、适用关键词、多日历、智能提醒、团队日程、递进提醒、日程分析、calendar、企业调度等。

使用场景

场景一：多日历聚合扫描

聚合工作日历、个人日历与团队共享日历，统一扫描并按优先级排序提醒。

# calendar_reminder_pro.py
from datetime import datetime, timedelta
import json

# 多日历配置
CALENDARS = [
    {"id": "work",     "source": "owa_calendar",  "priority": 1, "color": "🔵"},
    {"id": "personal", "source": "owa_calendar",  "priority": 2, "color": "🟢"},
    {"id": "team",     "source": "owa_calendar",  "priority": 1, "color": "🟡"},
]

# 扫描明日全部日历
tomorrow = (datetime.now() + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
all_events = []

for cal in CALENDARS:
    events = owa_calendar.get_events(
        calendar_id=cal["id"],
        start_date=tomorrow,
        end_date=tomorrow,
        timezone="Asia/Shanghai"
    )
    for evt in events:
        evt["calendar"] = cal["id"]
        evt["priority"] = cal["priority"]
        evt["color"] = cal["color"]
        all_events.append(evt)

# 按时间排序
all_events.sort(key=lambda x: x["start_time"])

# 按时段分组
morning = [e for e in all_events if e["start_hour"] < 12]
afternoon = [e for e in all_events if e["start_hour"] >= 12]

# 生成聚合汇报
report = generate_report(morning, afternoon)
send_feishu(target=ADMIN_OPEN_ID, message=report)

聚合汇报示例

📅 明日日程扫描完成（2026-07-19）

🔵 工作日历 | 🟢 个人日历 | 🟡 团队日历

上午日程（提前2小时递进提醒）:
🔵 09:00 项目周会 (会议室A) [高优先级]
🟡 10:30 团队站会 (线上)
🟢 11:30 健身预约 (健身房)

下午日程（12:00统一提醒）:
🔵 14:00 技术方案评审 (会议室B) [高优先级]
🔵 16:00 客户电话 (线上)
🟢 19:00 家庭聚餐

共 6 项日程（3 工作 / 2 个人 / 1 团队）
⚠️ 检测到 1 个潜在冲突
✅ 已设置递进提醒

场景二：递进式提醒

高优先级日程采用递进式提醒，多个时间节点逐步升级提醒力度。

# 递进提醒配置
PROGRESSIVE_REMINDERS = {
    "high": [
        {"offset_hours": 24, "message": "📋 明日有重要会议，请提前准备材料"},
        {"offset_hours": 2,  "message": "⏰ 重要会议 2 小时后开始"},
        {"offset_hours": 0.5, "message": "🚨 重要会议 30 分钟后开始，请立即就位"},
    ],
    "medium": [
        {"offset_hours": 2, "message": "⏰ 会议 2 小时后开始"},
    ],
    "low": [
        {"offset_hours": 0.5, "message": "📅 会议 30 分钟后开始"},
    ],
}

# 为每个日程生成递进提醒
for event in all_events:
    priority = event.get("priority_level", "medium")
    for reminder in PROGRESSIVE_REMINDERS[priority]:
        reminder_time = event["start_time"] - timedelta(hours=reminder["offset_hours"])
        schedule_reminder(
            trigger_at=reminder_time,
            target=event["owner_open_id"],
            message=f'{event["color"]} {reminder["message"]}n📅 {event["title"]}n🕐 {event["time_range"]}'
        )

场景三：日程冲突检测与智能调度

自动检测时间重叠的日程，提供调整建议。

# conflict_detection.py
def detect_conflicts(events):
    """检测日程冲突"""
    conflicts = []
    sorted_events = sorted(events, key=lambda x: x["start_time"])

    for i in range(len(sorted_events) - 1):
        curr = sorted_events[i]
        next_evt = sorted_events[i + 1]

        # 检测时间重叠
        if curr["end_time"] > next_evt["start_time"]:
            overlap = (curr["end_time"] - next_evt["start_time"]).total_seconds() / 60
            conflicts.append({
                "event1": curr,
                "event2": next_evt,
                "overlap_minutes": overlap,
                "suggestion": suggest_resolution(curr, next_evt, overlap)
            })
    return conflicts

def suggest_resolution(e1, e2, overlap):
    """生成冲突解决建议"""
    suggestions = []
    if e1["priority"] > e2["priority"]:
        suggestions.append(f"建议将「{e2['title']}」推迟 {overlap:.0f} 分钟")
    elif e2["priority"] > e1["priority"]:
        suggestions.append(f"建议将「{e1['title']}」提前结束或缩短")
    else:
        suggestions.append(f"两场日程重叠 {overlap:.0f} 分钟，建议协商调整")
        if e1.get("location") == e2.get("location"):
            suggestions.append("⚠️ 同一地点背靠背日程，注意转场时间")
    return "；".join(suggestions)

# 执行冲突检测
conflicts = detect_conflicts(all_events)
if conflicts:
    for c in conflicts:
        alert = (
            f"⚠️ 日程冲突告警n"
            f"📅 冲突1: {c['event1']['title']} ({c['event1']['time_range']})n"
            f"📅 冲突2: {c['event2']['title']} ({c['event2']['time_range']})n"
            f"⏱️ 重叠: {c['overlap_minutes']:.0f} 分钟n"
            f"💡 建议: {c['suggestion']}"
        )
        send_feishu(target=ADMIN_OPEN_ID, message=alert)

场景四：日程效率分析报表

每周生成日程效率分析报表，帮助优化时间管理。

# weekly_analysis.py
import csv
from datetime import datetime, timedelta

# 获取本周全部已完成日程
week_start = datetime.now() - timedelta(days=datetime.now().weekday())
week_events = owa_calendar.get_events(
    calendar_id="work",
    start_date=week_start.strftime("%Y-%m-%d"),
    end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
    status="completed"
)

# 统计分析
analysis = {
    "total_meetings": len(week_events),
    "total_hours": sum(e["duration_hours"] for e in week_events),
    "by_type": {},
    "by_day": {},
    "conflict_count": 0,
    "avg_duration": 0,
}

for evt in week_events:
    # 按类型统计
    mtype = evt.get("category", "其他")
    analysis["by_type"][mtype] = analysis["by_type"].get(mtype, 0) + 1
    # 按日期统计
    day = evt["start_time"].strftime("%m-%d")
    analysis["by_day"][day] = analysis["by_day"].get(day, 0) + evt["duration_hours"]

analysis["avg_duration"] = analysis["total_hours"] / max(analysis["total_meetings"], 1)

# 生成报表
report = f"""📊 本周日程效率分析（{week_start.strftime('%m-%d')} ~ {datetime.now().strftime('%m-%d')}）

📈 总览:
- 会议总数: {analysis['total_meetings']} 场
- 总时长: {analysis['total_hours']:.1f} 小时
- 平均时长: {analysis['avg_duration']:.1f} 小时
- 冲突次数: {analysis['conflict_count']} 次

📅 按日分布:"""

for day, hours in sorted(analysis["by_day"].items()):
    bar = "█" * int(hours) + "░" * (8 - int(hours))
    report += f"n  {day} {bar} {hours:.1f}h"

report += f"nn📋 按类型分布:"
for mtype, count in sorted(analysis["by_type"].items(), key=lambda x: -x[1]):
    report += f"n  {mtype}: {count} 场"

report += "nn💡 优化建议:"
if analysis["total_hours"] > 20:
    report += "n  - 本周会议时长偏高，建议增加专注时间块"
if analysis["avg_duration"] > 1.5:
    report += "n  - 平均会议时长偏长，建议控制在 1 小时以内"
if analysis["conflict_count"] > 0:
    report += "n  - 存在日程冲突，建议提前协调"

send_feishu(target=ADMIN_OPEN_ID, message=report)

# 导出 CSV
with open("weekly_calendar_report.csv", "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["日期", "开始时间", "结束时间", "时长(小时)", "标题", "类型", "地点"])
    for evt in week_events:
        writer.writerow([
            evt["start_time"].strftime("%Y-%m-%d"),
            evt["start_time"].strftime("%H:%M"),
            evt["end_time"].strftime("%H:%M"),
            f"{evt['duration_hours']:.1f}",
            evt["title"],
            evt.get("category", ""),
            evt.get("location", "")
        ])

不适用场景

以下场景日历提醒工具专业版不适合处理：

• 实时流数据处理
• 小规模数据手动分析
• 非结构化文本情感分析

触发条件

需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求。

快速开始

1. 安装专业版依赖。

cd skills/calendar-reminder-tool-pro
pip install -r requirements.txt

2. 配置多日历源与通知渠道。

python3 setup_pro.py

3. 注册定时任务（兼容免费版命令）。

skill-platform cron add 
  --name "calendar-daily-scan-pro" 
  --cron "0 22 * * *" 
  --tz "Asia/Shanghai" 
  --session main 
  --system-event "CALENDAR_SCAN: 请运行 python3 calendar_reminder_pro.py" 
  --description "专业版每晚22:00多日历扫描与智能提醒"

4. 手动运行验证。

python3 calendar_reminder_pro.py

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。

示例

专业版配置支持多日历、递进提醒与团队同步。

{
  "calendars": [
    {"id": "work",     "source": "owa",     "priority": 1, "color": "🔵"},
    {"id": "personal", "source": "owa",     "priority": 2, "color": "🟢"},
    {"id": "team",     "source": "owa",     "priority": 1, "color": "🟡"}
  ],
  "reminder": {
    "mode": "progressive",
    "rules": {
      "high":   [{"offset_hours": 24}, {"offset_hours": 2}, {"offset_hours": 0.5}],
      "medium": [{"offset_hours": 2}],
      "low":    [{"offset_hours": 0.5}]
    },
    "morning_threshold": "12:00",
    "morning_advance_hours": 2,
    "afternoon_reminder_time": "12:00"
  },
  "conflict_detection": {
    "enabled": true,
    "buffer_minutes": 15,
    "auto_suggest": true
  },
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "filters": {
    "workdays_only": false,
    "skip_categories": ["已取消", "请假"]
  },
  "notifications": {
    "channels": ["feishu", "telegram"],
    "admin_open_id": "ou_xxxxxxxx"
  },
  "analysis": {
    "weekly_report": true,
    "report_day": 5,
    "export_format": "csv"
  },
  "team_sync": {
    "enabled": false,
    "team_members": []
  }
}

最佳实践

• 日历分类：为不同类型日程设置优先级（工作=1，个人=2），冲突时按优先级建议调整。
• 递进提醒：高优先级日程启用 3 级递进提醒（24h/2h/30min），确保不遗漏。
• 冲突缓冲：设置 buffer_minutes（建议 15 分钟），同一地点背靠背日程预留转场时间。
• 工作日过滤：若周末无需工作提醒，开启 workdays_only 过滤。
• 分类跳过：将"已取消"、"请假"等类别加入 skip_categories，避免无效提醒。
• 周报分析：每周五生成效率报表，持续优化会议时长与时间分配。
• 团队同步：开启 team_sync 后，团队成员可查看彼此空闲时段，便于会议安排。
• 多渠道冗余：关键日程同时开启飞书与 Telegram 通知，确保提醒送达。
• 兼容免费版：专业版可直接复用免费版的 cron 任务与飞书 open_id 配置，升级零成本。

常见问题

Q1：专业版如何兼容免费版？

专业版与免费版使用相同的扫描脚本接口与提醒消息格式。免费版的 cron 任务、飞书 open_id 配置可直接复用。升级后免费版的单日历扫描自动作为专业版多日历配置的一个条目。

Q2：多日历聚合会重复提醒吗？

不会。专业版对聚合后的日程去重（按标题+时间），同一日程只提醒一次。不同日历中相同日程会合并显示。

Q3：递进式提醒会打扰吗？

递进提醒仅对高优先级日程启用。可在 reminder.rules 中自定义每个优先级的提醒次数与时间点。低优先级日程默认仅提醒一次。

Q4：冲突检测如何判断优先级？

按日历 priority 字段判断（数字越小优先级越高）。同优先级冲突时，系统建议协商调整并提示转场时间。

Q5：支持哪些日历来源？

专业版支持通过 owa-outlook 读取 Outlook 日历。可通过扩展 calendars[].source 配置接入其他日历源（如 Google Calendar API）。

Q6：跨时区日程如何处理？

专业版在日程中标注原始时区，提醒时间按用户本地时区（timezone 配置）转换。跨时区会议会在提醒中显示双方时区时间。

Q7：团队日程同步如何实现？

开启 team_sync 后，系统读取团队成员的忙/闲状态（不显示具体内容，仅显示时段是否占用），辅助会议时间协调。需团队成员授权日历读取权限。

Q8：周报可以自动发送吗？

可以。配置 analysis.weekly_report: true 与 analysis.report_day（1-7，周一到周日），系统在指定日期自动生成并发送周报到管理员。

依赖说明

运行环境

• Agent 平台：支持 SKILL.md 的任意 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 运行时：Python 3.9+（需要 zoneinfo 模块）
• 定时调度：skill-platform cron 或系统 cron

依赖详情

API Key 配置

• 飞书机器人凭证配置在 skill-platform 通信通道中。
• Outlook 账号凭证配置在 owa-outlook skill 中（支持多账号）。
• Telegram Bot Token 配置在通信通道中（多渠道通知需要）。
• 团队同步需各成员授权日历读取权限。

# 环境变量示例
export FEISHU_APP_ID="your_feishu_app_id"
export FEISHU_APP_SECRET="your_feishu_app_secret"
export OUTLOOK_WORK_EMAIL="work@company.com"
export OUTLOOK_PERSONAL_EMAIL="personal@outlook.com"
export TG_BOT_TOKEN="your_telegram_bot_token"

可用性分类

• 分类：MD+EXEC（纯 Markdown 指令，部分功能需要 exec 命令行执行能力）
• 说明：基于 Markdown 的 AI Skill，通过自然语言指令驱动 Agent 执行任务。专业版在免费版基础上新增多日历聚合、递进提醒与团队同步，扫描脚本与提醒格式向后兼容免费版。

错误处理

已知限制

• 需LLM支持,无LLM环境不可用
• 复杂业务场景建议结合人工经验判断
• 执行效率受模型能力与网络环境影响