每天 1000 条钉钉消息,我让一个 Agent 先编译再开口

Compile Your Work Stream Before Your Agent Speaks

前几天,我对自己的工作助理打了一个 ❌。

它推过来一张「工作事项提醒」:🔴 等别人交付——某同事今天要把一件事弄好。问题是,这件事我 7 分钟前还在和那位同事单聊。我问他要不要先做,他回「今天弄好」,助理把这句话记进了台账,5 分钟后就把它当成急事推给了我。截止时间是当晚。

信息本身没错,每个字都对得上原话。错在 时机:我正在处理的事,它又来提醒我一遍。这一个 ❌ 让我意识到,我给这个助理(下文叫它 Muse)定的目标——「主动帮我管理钉钉上的工作信息流」——难点从来不在「主动」,而在主动之前那一步:它得先知道哪件事是谁的、现在是什么状态、我此刻在干什么。

这三件事,靠一个更聪明的模型现场去翻聊天记录是翻不出来的。它们得被 编译 出来。

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