AI 时代的周报生存指南

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│   IM 群聊    │     │   审批/OA   │     │   待办/任务  │
│  (非结构化)  │     │  (孤立事件)  │     │ (缺少上下文) │
└──────┬──────┘     └──────┬──────┘     └──────┬──────┘
       │                   │                   │
       ▼                   ▼                   ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  人类大脑 (人工聚合)                  │
│  周五下午靠记忆和翻聊天记录拼凑周报 → 信息丢失 70%    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

# 一级标题      → AI 理解：这是文档主题
## 二级标题     → AI 理解：这是子章节
- 列表项        → AI 理解：这是并列关系
| 表格 |        → AI 理解：这是结构化数据对比
`代码`          → AI 理解：这是技术术语或命令
**加粗**        → AI 理解：这是重点强调

## 2026-05-08 进展
- ✅ 完成：iOS/Android 提测，QA 介入
- 🚧 阻塞：后端支付接口延迟交付，已升级至 @技术总监
- 📝 决策：砍掉「暗黑模式」需求，保核心发版时间

# 拉取本周已完成的待办任务
dws todo task list --status done --start-time 2026-05-04 --end-time 2026-05-10 -f json

# 拉取本周审批记录（发版审批、变更审批等）
dws oa approval list --start-time 2026-05-04 --end-time 2026-05-10 -f json

# 拉取本周日志/日报
dws report list --start-time 2026-05-04 --end-time 2026-05-10 -f json

# 拉取日历会议（评估时间分配）
dws calendar event list --start-time 2026-05-04 --end-time 2026-05-10 -f json

#!/usr/bin/env python3
"""从 dws CLI 输出聚合生成 App 发版周报草稿"""
import subprocess
import json
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Any

@dataclass
class WeeklyReport:
    """周报数据结构"""
    version: str
    completed_tasks: list[str] = field(default_factory=list)
    key_decisions: list[str] = field(default_factory=list)
    blockers: list[str] = field(default_factory=list)
    next_week_plan: list[str] = field(default_factory=list)

def run_dws(args: list[str]) -> dict[str, Any]:
    """执行 dws 命令并解析 JSON 输出"""
    cmd = ["dws"] + args + ["-f", "json"]
    result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, check=True)
    return json.loads(result.stdout)

def get_week_range() -> tuple[str, str]:
    """获取本周一和周日的日期字符串"""
    today = datetime.now()
    monday = today - timedelta(days=today.weekday())
    sunday = monday + timedelta(days=6)
    return monday.strftime("%Y-%m-%d"), sunday.strftime("%Y-%m-%d")

def generate_release_report(version: str) -> WeeklyReport:
    """聚合各系统数据生成发版周报"""
    start_date, end_date = get_week_range()
    report = WeeklyReport(version=version)
    
    # 1. 拉取已完成待办
    todos = run_dws(["todo", "task", "list", "--status", "done", 
                     "--start-time", start_date, "--end-time", end_date])
    for task in todos.get("list", []):
        title = task.get("subject", "")
        note = task.get("description", "")
        # 提取完成备注中的关键信息
        report.completed_tasks.append(f"- {title}: {note[:50]}..." if note else f"- {title}")
        
    # 2. 拉取审批记录（提取决策）
    approvals = run_dws(["oa", "approval", "list", 
                         "--start-time", start_date, "--end-time", end_date])
    for proc in approvals.get("list", []):
        result = proc.get("result", "")
        if "同意" in result or "拒绝" in result:
            report.key_decisions.append(f"- [{proc.get('title', '')}] {result}")
            
    # 3. 此处可扩展：拉取日志解析阻塞项、拉取日历统计会议时长等
    # ...
    
    return report

if __name__ == "__main__":
    draft = generate_release_report("v2.5.0")
    print(f"📊 {draft.version} 发版周报草稿\n")
    print("✅ 已完成事项:")
    print("\n".join(draft.completed_tasks))
    print("\n📌 关键决策:")
    print("\n".join(draft.key_decisions))
# generated by hugo AI

dws schema > dws_capabilities.json

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│  实时记录  │───▶│  每日聚合  │───▶│  每周聚合  │───▶│  每月聚合  │
│ (AIRS 化) │    │  (日报)   │    │  (周报)   │    │  (月报)   │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
     │               │               │               │
     ▼               ▼               ▼               ▼
  待办/审批/IM    进展/阻塞/决策   里程碑/质量/风险   趋势/复盘/规划

# 每天 18:30 自动生成日报草稿并推送到钉钉
30 18 * * 1-5 cd ~/scripts && python daily_report.py --push-dingtalk

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ReportScore:
    """周报质量评分"""
    actionability: int  # 意图明确度 (0-5)
    context: int        # 上下文完整度 (0-5)
    structure: int      # 结构化程度 (0-5)
    traceability: int   # 状态可追踪度 (0-5)
    
    @property
    def total(self) -> int:
        return self.actionability + self.context + self.structure + self.traceability
    
    def verdict(self) -> str:
        if self.total >= 16:
            return "✅ 可直接提交"
        elif self.total >= 12:
            return "⚠️ 需人工补充"
        else:
            return "❌ 数据不足，需检查记录质量"

def evaluate_report(report: WeeklyReport) -> ReportScore:
    """基于 AIRS 模型评估周报质量"""
    score = ReportScore(0, 0, 0, 0)
    
    # 意图明确度：待办标题是否包含 [模块] 标签
    tagged_tasks = sum(1 for t in report.completed_tasks if "[" in t)
    score.actionability = min(5, int(tagged_tasks / max(len(report.completed_tasks), 1) * 5))
    
    # 上下文完整度：决策是否包含原因说明
    contextual_decisions = sum(1 for d in report.key_decisions if len(d) > 30)
    score.context = min(5, int(contextual_decisions / max(len(report.key_decisions), 1) * 5))
    
    # 结构化程度：是否包含所有必要维度
    dimensions = [report.completed_tasks, report.key_decisions, report.blockers, report.next_week_plan]
    score.structure = sum(1 for d in dimensions if len(d) > 0)
    
    # 状态可追踪度：阻塞项是否有预期时间
    tracked_blockers = sum(1 for b in report.blockers if "预计" in b or "排期" in b)
    score.traceability = min(5, int(tracked_blockers / max(len(report.blockers), 1) * 5))
    
    return score
# generated by hugo AI

📊 周报质量评估
━━━━━━━━━━━━━━━━
意图明确度:  4/5
上下文完整度: 3/5  ← 部分决策缺少原因说明
结构化程度:  4/5
状态可追踪度: 2/5  ← 阻塞项缺少预期解决时间
━━━━━━━━━━━━━━━━
总分: 13/20  ⚠️ 需人工补充

💡 改进建议:
- 补充「暗黑模式延期」的决策原因
- 为「后端 API 阻塞」添加预计就绪时间

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│  AI 生成草稿  │───▶│  人类修正    │───▶│  差异分析    │
└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
       ▲                                       │
       │          ┌─────────────┐              │
       └──────────│ Prompt/模板  │◄─────────────┘
                  │  迭代优化    │
                  └─────────────┘