每天早上十点半，我的微信会准时弹出一条消息，开头是“AI日报 - 今日精选”，下面按列表列着五六条资讯，每条都带着来源链接和一句点评。这份日报不是我手动整理的，而是 WorkBuddy 自己跑出来的。我给它设了一个定时任务，每天早上十点半触发，自动抓取、过滤、总结，最后通过 Webhook 推进微信。这个流程解决了我最大的痛点：以前我每天睁眼要刷十几个信息源，等看完都过去四十分钟，现在十几秒就能扫完当天重点，剩下的时间直接干活。
如果你也在用 AI Agent，或者正准备接触 WorkBuddy 这类工具，这篇笔记可以当成一份“给 AI 设闹钟”的实操复盘。从为什么选 WorkBuddy、日报内容怎么设计，到定时任务怎么凑、微信推送怎么接，我都会把配置思路、参数选择和踩过的坑写清楚，争取让你看完也能直接抄作业。
1. 为什么我选 WorkBuddy 来扛这个活
1.1 对比几类定时推送方案
想实现“每天定时往微信发日报”，其实有四条路可以走，我全试过一圈。
- 第一，写 Python 脚本，扔到服务器 cron 里定时跑。优点是自由度高，你想抓什么就抓什么；缺点是你得自己处理 RSS 解析、关键词过滤、文本生成、消息推送，还得应付依赖升级和日志清理。我早期就是这么干的，结果有一次服务器磁盘满了，脚本静默挂掉三天，日报也消失三天，等我发现的时候已经漏更了一周。
- 第二，用现成 RSS 推送工具。这类服务能定时抓取更新，发到邮箱或消息 App。零配置，省心，但没有智能：它不会帮你归纳重点，不会按兴趣排序，更不会在每条下面写一句“这事为什么值得关注”。说白了它是个搬运工，不是编辑。
- 第三，用 n8n、Zapier 这类自动化平台。功能强大，抓取、处理、推送都能编排，但对一个只想每天读一份个人日报的人来说，搭建工作流、调试 JSON 字段，多多少少有点杀鸡用牛刀。
- 第四，也就是我最后选的路线，用 WorkBuddy 这种 AI Agent 工作台。它把“理解任务、调用工具、生成内容、输出结果”整合在一个界面里，还支持用自然语言给 Agent 定公共规则。我不需要写胶水代码，只要把需求说清楚，它就能自动拆解任务去执行。
选第四条路，不是因为 WorkBuddy 本身多么高大上，而是它正好卡在“想少动手”和“想要聪明”的中间点。尤其是“全局规则”这个能力，让我不用每次任务重复写偏好，这一点对做日报来说实在太重要了。
1.2 WorkBuddy 的核心能力拆解
我理解的 WorkBuddy，本质上是一个可以自主执行任务的 AI Agent，底层接了大模型，上层提供工具调用和任务编排。它有三个能力，刚好是这次日报自动化能用到的。
第一个是 Skill，技能。技能可以理解成一个“封装好的动作包”，把某类任务的指令、输入输出格式、调用的工具都打包成一体。我这次做的“AI 日报”就是一个定制技能，输入是“生成今日 AI 日报”，它会自动触发抓取、筛选、归纳、推送一整套流程。建好技能之后，定时任务和工作流都可以直接复用，不用每次重写配置。
第二个是 Rule，规则。这是我最看重的功能，因为给 WorkBuddy 定几条规则后，后续对所有任务都生效。比如“所有英文内容翻译成中文再输出”“每条结论必须给出出处”“不要用‘震惊体’标题”，这些规则会成为 Agent 的公共偏好，进入每一个任务的上下文。最开始我还不信它能把规则带进所有任务，实测做了个竞品分析，它确实自动遵守了，省了不少 prompt 重复劳动。
第三个是定时触发器。WorkBuddy 支持类 cron 的调度配置，到了指定时间自动拉起任务。很多平台都有这个基础能力，但 WorkBuddy 的好处是，定时任务可以直接复用建好的技能和规则，不用单独配置参数。
另外一个容易被忽略的能力是输出通道。WorkBuddy 可以把最终结果通过 Webhook、API 等形式推到外部系统，这是它能对接微信的前提。如果一个 Agent 平台没有外部通道，那任务跑得再漂亮，也没法“送进微信”。
2. 日报内容设计：先想清楚“这份日报给谁看”
2.1 内容选材的三层过滤
在动手配置之前，我先踩了一个典型的大坑：一开始我让 WorkBuddy“把所有 AI 新闻都发过来”，结果第二天收到的日报有四十条，从明星 AI 换脸到某公司财报全混在一起，我根本看不完，等于没有日报。
后来我给自己划了三条硬性标准，然后把它们做成筛选规则。
- 第一层，选来源。我只会让它看几个固定 RSS 源和开源社区热榜，不贪多。质量比数量重要，宁缺毋滥。
- 第二层，选主题。根据我的关注点，把“AI 行业动态”“大模型新版本”“开源项目”“Agent 工具更新”设为白名单关键词；同时把“广告”“价格战”“八卦”这些词设为黑名单。
- 第三层，选相关度。即使是白名单里的内容，也需要和“我关心的角度”匹配。比如一条关于某公司融资的新闻，如果只是泛泛报道，我不太关心；但如果它提到了“推理成本下降”“端侧部署”，就会入选。
这三层过滤实现起来不难。前两层直接写在规则文本里；第三层交给大模型做语义判断。WorkBuddy 执行任务时，会把抓到的原始资料先过一遍规则，再交给模型生成摘要，最后只保留匹配度高的条目。这个机制跑通之后，我每天收到的日报基本都在五到八条，干净很多。
2.2 生成结构的固定模板
日报不是散文，给机器看的内容和给人读的内容都需要结构固定。我最后定下的模板是六段式，每天雷打不动：
- 今日 Top 1：最重要的一条，必须给出“为什么重要”的解释。
- 值得关注：三到五条精选，每条包含标题、来源、一句话摘要。
- 开源项目：最多两个新项目，附上项目名、star 增长情况和用途。
- 工具更新：WorkBuddy、CodeBuddy 等 Agent 相关工具的版本变化。
- 我的看法：针对 Top 1 那条，让 WorkBuddy 单独输出一句“锐评”。
- 执行记录：本轮抓取多少条、过滤后保留多少条、消耗多少 token，方便我监控任务健康度。
固定模板的价值有两个。对机器来说，输出格式稳定，后续做结构化存储和检索非常方便；对人来说，阅读成本极低，每天十几秒扫完就知道发生了什么。
为了强制格式稳定，我还在规则里写了“严格按照模板输出，不要额外发挥”。否则大模型总会在某一天突然给你加一段“在这个信息爆炸的时代”，非常影响体验。做 AI 日报最忌讳的就是“AI 味太重”，模板固定是第一步。
2.3 给 WorkBuddy 定规则：全局偏好一次生效
这是我最想分享的部分，因为“给 WorkBuddy 定几条规则，后续对所有任务都生效”这件事，真的能大幅减少重复劳动。
我在全局规则里写了几条偏好：
- 中文输出，除非原文术语无法翻译；
- 所有引用必须带来源链接；
- 不要用“重磅”“震惊”“万万没想到”这类词；
- 描述任何项目时，先讲它解决什么问题，再讲技术细节；
- 遇到不确定的信息，明说“不确定”，不要编造。
这些规则看起来简单，实际影响非常大。没有规则约束时，Agent 默认生成风格是“四平八稳的百科腔”，用词工整但缺少信息密度。加了规则之后，日报的可读性提升非常明显。
更重要的是，这些规则是全局的，意味着我以后让 WorkBuddy 写周报、整理会议纪要、做竞品分析，也都会自动遵守。我不用在每个技能里重复粘贴同样的指令，只需要维护这一份规则文本就够了。对长期使用 AI Agent 的人来说，早该这么干了。
3. 实操：把闹钟真正装起来
3.1 创建定时任务
配置过程我之前的 WorkBuddy 使用教程里写过一部分，这里只说定时相关。打开 WorkBuddy 的“自动化”或“定时任务”入口，新建任务，选“定时触发”模式，然后填 cron 表达式。
我的目标是每天上午十点半。这里有一个天坑：如果用默认时区，服务器可能在 UTC 时间跑，结果就会差八个小时。所以我直接填了带时区的表达式，并把任务时区设置为 Asia/Shanghai。这样无论服务器在哪儿，我的手机上都是每天 10:30 准时报到。
0 30 10 * * *如果你想工作日跑，可以用0 30 10 * * 1-5；想让 AI 月底自动汇总，可以写成0 30 10 28-31 * *，再在任务里加一个日期判断。这里建议新手固定用“分 时 日 月 周”的顺序去写，不要记错。
创建完触发器之后，WorkBuddy 会要求你关联一个“技能”或“工作流”。我直接选择之前建好的“AI 日报”技能，再在输入参数里指定“这是一次定时触发的日报，请严格按模板输出”。定时任务本身不复杂，但时区和 cron 表达式的细节直接影响结果，值得多确认两遍。
3.2 配置微信推送通道
任务能跑起来之后，最后一步是“送进微信”。Agent 生成完日报，总不能手动复制粘贴，得让它自己推。
我试过两种常用方案。
第一种是企业微信群机器人 Webhook。这个方案最稳定，不用审核，不用域名备案，只需要在群设置里添加一个机器人，得到一个 Webhook 地址。WorkBuddy 的“发送消息”工具可以直接 POST 这个地址，body 里放一个包含{"msgtype": "markdown", "markdown": {"content": "..."}}的 JSON。
第二种是 Server酱、PushPlus 这类个人推送服务。它们也能推送到你个人微信，适合自己接收；缺点是免费额度有限，而且多了一道中间服务，多一个可能出错的环节。
我的选择是第一种，因为日报是发给我和团队共用的群，企业微信机器人正好支持群内推送。配置很简单：在任务流最后加一个“发送微信消息”步骤，把 Webhook 地址填进去，再把日报的 Markdown 文本映射到 content 字段。
注意，企业微信群机器人的 Markdown 只支持部分语法，比如标题、加粗、链接，不支持复杂表格。所以我的日报模板从一开始就避开了表格排版，全部用列表，不然推送到微信之后会乱成一团。
3.3 编排任务流
一个完整的日报任务流，在 WorkBuddy 里大概分成五步。
- 抓取：调用内置的 RSS 读取工具，从指定源抓取最近 24 小时的内容；
- 过滤：用白名单关键词和黑名单关键词做第一轮粗筛；
- 理解：让大模型对候选内容做语义打分，选出最值得播报的五到八条；
- 生成：按照固定模板写出日报正文，控制在八百到一千二百字；
- 推送：把 Markdown 内容 POST 到企业微信机器人 Webhook。
每一步都可以在 WorkBuddy 的流程界面里拖拽配置。这里特别提醒，Agent 任务并不保证每次都成功，所以我在第五步后面加了一个“失败重试”分支：如果 Webhook 返回非 200 状态码，就等两分钟重试一次，最多三次。这个分支在运行中救过我至少两次，因为企业微信机器人偶尔会因为网络抖动返回 500。
如果你用过 n8n 这类工具，会发现这个流程本质上就是个简化版的 workflow，WorkBuddy 的优势在于每个节点都能吃到全局规则，不需要你手动把提示词传给下一步。
3.4 测试与验证
配置完成后，先别急着等第二天 10:30，先手动触发一次。WorkBuddy 一般会提供“立即运行”按钮，点一下就能看到整个流程实时执行。
我第一次测试时，流程跑完了，微信却一条消息都没收到。查日志发现，Webhook 返回了错误码，原因是我的日报模板里用了英文半角引号，在 JSON 序列化时没转义，导致整体请求格式错了。修掉之后，第二次推送成功，但打开微信发现消息被折叠成一行，阅读体验很差。我又把正文第一行改成“## AI日报 - 日期”，企业微信机器人识别到标题后，排版立刻恢复正常。
测试时不要只看“推送成功”，还要打开微信确认实际渲染效果。因为有些问题只有终端才能暴露出来，比如字体大小、换行、链接点击能不能跳转。我现在每个月会手动触发一次，确认链路还活着，这个习惯帮我避免了很多“静默失败”。
4. 踩坑实录：我遇到的 5 个典型问题
4.1 定时任务没触发，或者一天触发两次
第一个月里，我最崩溃的早晨就是明明设了 10:30，结果 10:35 什么都没来。排查下来，十有八九是时区问题。WorkBuddy 控制台显示的时区和我手机时区不一致，我设的是一个裸 cron 表达式，系统默认按 UTC 解释，自然就差了八小时。解决办法就是在任务设置里明确指定 Asia/Shanghai。
另一种情况刚好相反：一天收到两次日报。这种通常是因为同一个任务被创建成两份，或者测试时手动触发的那一次结果被缓存，第二天又被同名任务重复执行。我后来给每个任务加了唯一标识，并在日报“执行记录”里写明触发来源是“scheduled”还是“manual”，就再也没出现过重复。
经验是，碰到定时任务异常，先查时区，再查任务列表里有没有重复项，这两步能解决八成问题。
4.2 日报内容“废话太多”
如果生成的日报满屏都是“在人工智能迅速发展的今天”，那多半是规则没设到位。大模型默认的“礼仪感”很强，总喜欢在开头铺垫背景。这个问题靠一条规则就能解决：明确要求“第一句直接进入主题，禁止背景铺垫”。
另外，我会在技能配置里把 system prompt 写成“你是一名日报编辑，而不是科普作者”，这样模型就知道该用什么角色说话。这个角色设定对内容风格的影响非常大，比你在每条指令里强调“要简洁”都管用。
还要注意 token 预算。有些抓回来的原文很长，如果一股脑全塞给大模型，它在摘要时容易把次要信息也带进来。我的做法是先用一个轻量模型对每条候选内容做五十字以内的初步摘要，再把这些摘要合并成候选池，最后用更强的模型生成日报正文。这样既控制成本，也能减少废话。
如果你发现日报越来越长，看看是不是候选条目太多。五到八条是舒适区，超过十条基本没人会读完。
4.3 微信消息排版变乱
企业微信群机器人支持 Markdown，但它的 Markdown 是一套远古子集：支持标题、加粗、斜体、链接、引用，但不支持表格、不支持图片定义、也不支持代码块配色。我第一次直接复用了网页 Markdown 模板，结果表格全被渲染成纯文本，乱成一团。
后来我把日报模板彻底改成企业微信友好格式：用**加粗**标重点，用>引用写“我的看法”，用-列表组织条目，标题用##。改完之后，手机上阅读观感立刻好了。
如果你用 Server酱或者 PushPlus，它们的 Markdown 兼容性会好一些，但也建议先发一条测试消息看看。微信生态里的 Markdown 支持程度都不一样，最靠谱的做法是推完之后马上打开手机确认一次。
4.4 推送失败：Webhook 被限流或地址失效
企业微信机器人有一个看不见的限制：每个机器人每分钟最多二十条消息，每天有一定总量限制。日报任务一天就一条，理论上不可能被限流，但如果你像我一样，刚开始调试时频繁手动触发，就可能在短时间内连续推送几十条，触发频率限制。
遇到“请求成功但消息没发出来”的情况，先去后台看响应日志。如果是超频率限制，最简单的办法是等一分钟再试，或者重新生成一个 Webhook 地址。另一方面，如果换了群或者机器人被删除，Webhook 地址也会失效，必须在 WorkBuddy 里同步更新。
我现在把 Webhook 地址放在独立配置项里，不直接写死在技能中，这样换地址时只需要改一处。别小看这个习惯，等你的任务多起来，会发现到处硬编码外部地址是一件非常痛苦的事。
4.5 信息源变化导致抓不到内容
RSS 源不是一成不变的。有些站会改域名，有些直接关掉 RSS 输出，还有些会加上反爬限制。刚开始我固定了六个源，跑了两个月后，有一个源已经悄无声息地失效了，而日报里完全没有体现。
后来我在任务流里加了一步“统计抓取数量”，如果当次抓取到的条目数为零，就在日报末尾附一句“今日源抓取异常，请检查”，并且通过另一个独立通道给我发告警。
这个告警机制非常重要。定时任务最怕的不是出错，而是“安静地出错”。只要它还按时推送，你就不会主动去看日志，直到某天发现内容质量下滑，才知道源早就断了。我现在每个月会检查一次源的健康度，把失效的替换掉，把新增的高质量源加进去，这个维护频率对个人日报来说刚好合适。
5. 进阶玩法：让日报从“可读”变“可用”
5.1 把日报自动归档到知识库
日报天天发，看完就散。如果只是躺在微信记录里，时间一长等于白做。我的做法是，在任务流里加一个“写入表格”步骤，把日报里的每条记录，包括标题、来源链接、摘要、我的一句看法、发布日期，全部结构化存储到在线知识库或飞书多维表格里。
这样积累几个月后，想搜索“Agent”“端侧”“多模态”这些关键词，可以直接调出过往所有相关条目，还能看趋势曲线。这个动作在 WorkBuddy 里其实就是多加一个工具节点，把生成好的日报按行拆开，再调 API 逐行写入。
唯一要注意的是字段映射必须跟表格列名保持一致，否则会写入失败。我第一次跑的时候，因为日期字段格式不一致，整批写入被拒，后来在映射节点加了一个日期格式化步骤才解决。
5.2 给日报加一个“评论员”角色
AI 自己写的“我的看法”，如果你不加约束，很容易变成正确的废话。我给技能里加了一个特殊角色设定：“你是十年 AI 产品老兵，说话直接，偶尔毒舌，每期只评一个点。”
在这种角色限制下，模型输出的观点明显更有棱角。比如面对某家大厂发布新模型的消息，它会写“参数再大，跑不起来就是发布会上的 PPT”，虽然不一定全对，但比“这标志着该公司在 AI 领域更进一步”有价值得多。
当然，让 AI 打评价会有事实风险，所以我在规则里还加了“观点必须基于原文信息，不得编造数据”。如果拿不准，就写“这个事优先级不高，等后续有实际性能数据再说”。这个“克制”很重要，不要把 AI 锐评变成谣言放大器。
5.3 多份日报分发给不同群
如果你不是一个人在战斗，而是负责一个团队，可以考虑把一份日报拆成多个版本，按角色分发。比如：前端同学关注多模态和端侧推理；后端同学关注开源框架和部署工具；产品同学关注行业动态和竞品。这个在 WorkBuddy 里并不难：做一个主任务抓取内容，再做三个子任务分别按不同关键词过滤，最后推送到三个不同的企业微信群。
这里需要注意 token 消耗。每次都从原始数据重新处理会重复计费。更合理的做法是主任务抓取后先把候选池存到缓存，三个子任务读同一个候选池做二次筛选。WorkBuddy 支持变量共享，把候选池作为中间变量传下去就可以了。
跑了一周之后，我明显感觉到团队信息同步效率变高了。以前大家靠转发文章到群里，多少会漏，现在每天早上三份定制日报各就各位，谁也不用主动去找信息。
5.4 和 CodeBuddy 形成闭环
最后说一个我正在玩的方向。CodeBuddy 本身是编程助手，WorkBuddy 负责产日报，日报里经常会出现“某个新开源项目值得关注”。现在我会让 WorkBuddy 在日报产出后，自动把高分项目的信息写入 CodeBuddy 的任务队列，让它第二天帮我去仓库里跑一下代码、看看 README、评估一下文档质量。
这样早晨的日报不再只是“信息消费”，它直接变成了“行动入口”。虽然这个闭环还有很多细节要调，比如任务的优先级、代码审查的深度，但至少我在用一套系统完成信息的收集、分发和消化。这也是我认为 Agent 真正有价值的地方：不只是生成内容，而是把内容和后续动作串起来。
6. 成本与边界：这玩意儿到底值不值
6.1 一个月的 token 开销与时间账
有人可能会担心，每天跑一次日报，API 费用会不会很贵。我实际跑了三个月的开销是，一个月大概三到五块钱。关键在于控制输入长度：我抓取时不是把整篇文章全文拉下来，而是用 RSS 里的摘要字段，每条截取前五百字符，这样六个源的候选内容加起来也就几千 token。只有最终生成日报时才会调用一次推理，整体消耗并不高。
如果你用更强的大模型，成本会稍微高一点，但也不会夸张。相比省下来的时间，这笔投入简直可以忽略不计。我以前每天手动刷信息要三十分钟，现在每天只需要花十几秒读日报，一个月就是十五小时。用十五小时换几块钱，这笔账怎么算都划算。
不过要注意，如果你把每个任务都做得特别复杂，比如频繁调用重模型、抓取几十个源、生成超长报告，成本会相应上升。我的建议是从最小可用版本开始，跑通了再考虑加功能。
6.2 什么情况下别硬上 Agent
不是所有信息推送都适合用 AI Agent 来做。如果你的需求只是“某个网站更新了通知我一声”，那一个普通 RSS 推送工具就够了，没必要引入大模型。如果信息源非常动态，比如需要登录才能访问的站点，或者有复杂反爬，Agent 反而会频繁失败，不如手写脚本稳定。
还有一点，如果日报内容涉及重要商业决策，不要完全依赖 AI 总结。我遇到过 AI 把两个相似项目搞混的情况，虽然规则里写了“不确定就说不确定”，但它有时还是会自信地给出错误结论。所以重要内容必须留一手，原始链接要保留，方便你直接点过去核实。
说到底，Agent 日报适合解决“信息过载但不需要深度决策”的场景。把它当成一个帮你初筛的编辑，而不是终极权威，用起来才会舒服。
写到这儿，基本把我这个“AI 日报闹钟”从需求、设计到落地跑通的完整过程说清楚了。最后分享一点个人经验：定时任务最需要关注的是稳定性和可观测性。我用 WorkBuddy 跑了一个季度，最大的感受是，AI Agent 真的能把重复工作吃掉，但你仍然要给它留一双眼睛——偶尔手动触发一次、定期检查源、保留执行日志，这些老派习惯不但没过时，反而是让 Agent 长期可靠工作的关键。
如果你想搭一套，建议先别急着追求复杂功能，就从一条每天定时发到微信的日报开始，跑顺了你自然会发现，这套思路还能迁移到竞品监控、项目周报、客户信息汇总等一堆场景里。只要规则定得清晰、模板足够稳、失败能告警，剩下的，交给闹钟就好。
