2026-04-26｜Cloudflare AI、agent-skills 与飞书任务

本篇记录最近一周（2026-04-19 ～ 2026-04-26）的**输入、输出与思考。

本周摘要

• 在 Codex / Claude / IDEA 里折腾 Cloudflare Worker AI，体感响应优于部分国内 Coding Plan。
• 试用并推广 addyosmani/agent-skills，已 fork 并加 Spring Boot 向支持。
• 为 Claude Code / Codex / Cursor 接入 superpowers 与 karpathy-guidelines 系系统提示词；收集「寓言学概念」类学习提示词样例。
• ChatGPT 智能体：每日工作规划助手思路，完整提示词见附录。
• 飞书任务中心：跟 X 上教程用 lark-cli + 一段提示词即可搭多维表与自动化。
• 关注 learning-skill（技术学习路线生成）、Claw 邮箱（给 Agent 收订阅信）等周边工具。
• 项目：bookmark 技能（本地 Markdown 书签）、文章工具箱 公众号排版器一轮迭代。
• 健康：户外跑 3 次、约 15.06 km（数据来自本站 running.json）。

输出

博客

本周博客发布两篇文章：

• 技术文章怎么读，才不会读完就忘？
• Docker Buildx 实战指南

博客运营数据：

访问页面和来源：

从数据来看，访问量最高的还是和 AI 相关；搜索来源最多的是 bing，来自 google 和 baidu 的很少，原因是没有收录。

微信公众号

本周主要迭代 文章工具箱 内的 Markdown 排版器（默认字色、粘贴逻辑、顶栏工具栏、全键盘快捷键等），细节见下节「项目与开发」。若需展示传播数据，可在此补充：发文篇数、总阅读、分享与新增关注等。

本周公众号运营数据如下：

从数据上来看，公众号的流量少的可怜，原因是粉丝少、内容没有吸引力。

小红书

本周小红书运营数据如下：

从数据上来看，小红书的流量比公众号的流量多。

X（Twitter）

暂无。

输入

1. 尝试在 Codex 和 Claude 中使用 Cloudflare Worker AI，但是没有配置成功。在 IDEA 中配置 AI Git Commit 使用 Cloudflare Worker AI，发现响应速度还是蛮快的，至少比使用阿里的 Coding Plan 要快不少。REST 形态可参考 Cloudflare 控制台账户下的 AI v1/chat/completions 端点；API Key 在 API Tokens 新建或查看。

2. 发现一个好用的 skill addyosmani/agent-skills。该技能包括高级工程师在构建软件时使用的工作流程、质量控制点和最佳实践。相比较其他 SDD 工具，比如 GSD、spec-ki、openspec 等等，该技能非常适合小项目。我在我的一些项目中使用它来审核、优化项目。另外，我 fork 了该项目，添加了对 Spring Boot 后端项目的支持。

3. 通过寓言故事学习概念的提示词：

我在学习：【Agent Harness】 这个概念。

我希望你通过写一个寓言的方式，间接地把这个概念完整讲出来。最好一直到快结尾时，人才会慢慢意识到这个概念究竟是什么。然后在故事之后，再补一段解释，把你刚才真正要讲的概念说清楚。

帮我把上面的故事画成 【4】 页【中式现代漫画】风格的漫画故事。注意：是生成 4 张比例为 9:16的图片。

4. 给 Claude Code、Codex 和 Cursor 配置了系统提示词。该提示词用到了 superpowers 和 karpathy-guidelines 这两个技能。

中文回复，言简意赅，巧用Emoji。
减少Build，节省时间。
按需使用Plan Mode或Subagent。
若提交Git，要写中文Log包括：问题或需求描述 或 修复或实现思路 或 复现路径(可选)。
若编码Coding，按需使用skill：superpower和karpathy-guidelines。

5. ChatGPT 可以创建智能体，例如每日工作规划助手：可连接 Google Calendar、Gmail、GitHub、Slack、Teams、Notion 等，整理当日重点并输出可执行计划。可参考附录中的完整提示词，在小龙虾或 Hermes Agent 里做成技能。

6. X 上有人分享了如何用 Claude Code 在飞书搭任务系统。需要先安装 lark-cli 和技能：

npm install -g @larksuite/cli

npx skills add larksuite/cli -y -g

然后，把下面的提示词丢给 Claude Code 或者其他你正在使用的 AI Agent：

帮我在飞书创建一个多维表格叫"任务中心"，建一张"任务"表。字段：标题（文本）、类型（单选：任务/收件箱）、分类（单选：工作/生活/自媒体）、状态（单选：待办/进行中/已完成/已归档）、优先级（单选：P0/P1/P2/P3）、开始时间、截止时间、完成时间（日期）、备注（多行文本）、链接（URL）、附件。加两个公式字段：逾期时长和是否逾期。建三个自动化：完成自动填时间、开始前一天提醒、截止前一天提醒。建三个视图：看板、收件箱、本周任务。再建个仪表盘叫任务总览。

最近也想用 AI Agent 基于 GitHub 做任务系统，与上述思路接近；不必先做完整技能，一段提示词 往往就够落地。

7. @Siva 开源了「技术学习路线生成」Agent Skill：learning-skill。当你问类似 teach me Rust、roadmap for Kubernetes 等，会生成结构化学习指南（周计划、环境、练习档、资源等）。

8. 给 AI Agent 注册一个 Claw 邮箱：可选 ClawEmail（163）、ClawPost，或境外 ClawEmail。用于收订阅邮件，再由 AI 每日摘要推送到常用聊天工具。

项目与开发

1. 使用 Claude Code 开发了一个保存书签到本地 Markdown 文件的技能 bookmark，可替代自建 Linkding，少占一台 VPS。

2. 文章工具箱 目前有 3 个 fork 和 6 个 star；本周重点改 微信公众号排版器：

• 所有主题的段落默认使用黑色字色。
• 编辑区粘贴 Markdown 时，不再强制走一遍「转 Markdown」的中间步骤。
• 新增 顶栏工具栏：加粗/斜体/删除线/行内代码/链接、代码块与引用、水平分割线、GFM 三列表格、标题（H1～H4/正文）、缩进等；与下方 全键盘快捷键 共用同一套插入与切换逻辑。

健康

最近一周（04-19～04-26）共 3 次 户外跑，合计约 15.06 公里。数据来自本站的 running.json。

小结： 本周跑量与频次均高于前一周（04-13～04-19 的 2 次、12.04 km）：总距离约 +3 km、多跑 1 次。单次距离从 7 km 节奏跑 到 3 km 轻量、再到 5 km 收尾，04-24 与 04-25 配速在 6 分台且心率 125～133，偏有氧与节奏；04-26 配速 7′18″ 相对更保守，但当日平均心率为 0（设备未记录或未佩戴），不宜与前几日直接对比。整体相较再前一周大跑量周（04-06～04-12 约 34.82 km）仍属中等偏低负荷，以维持活动为主。

分享

我使用 Linkding 书签来保存我认为不错的资源，包括文章、视频等等。大部分有意思的输入都会自动同步到「ZhiJun Share 」Telegram 频道，但我还是想在这里额外挑一部分出来。单独列出来之后，这篇周报就更像一份 newsletter 了；其中部分条目也可拆成 X 图文 或 小红书单条 素材。

• Pica, a MacOS font management app

  Pica 是一个 macOS 字体管理应用，主打更好的字体整理与启用体验。页面重点展示了字体预览、颜色主题、完整 OpenType 支持、自定义集合、一键激活和监听文件夹等功能。官网强调它是原生应用且可免费使用，并提供桌面版下载入口。

• Yaak

  Yaak is a fast, secure, and offline API client with an agent-friendly CLI

• Tolaria — A second brain for the AI era

  Organize your notes as Markdown files. With native relationships, Git, and Claude Code integration. Free forever.

• agent-skills - Production-Grade AI Agent Engineering Skills

  Addy Osmani 的项目，为 AI 编码代理提供生产级工程技能指南

• OpenDataLoader-PDF - AI-Ready PDF Parser

  开源 PDF 解析器，将 PDF 转换为 AI 可用的结构化数据，自动化 PDF 内容提取

• MDV - Markdown Superset for Documents & Slides

  Markdown 超集工具，支持嵌入数据和可视化，可导出 HTML/PDF，带实时预览和 VS Code 扩展

• Defuddle - Page to Markdown

  Get the main content of any page as clean, readable Markdown

• TablePro - Native macOS Database Client

  Free open-source database client for MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, Redis + 15 more databases

• maillab/cloud-mail

  A Cloudflare-based email service | 基于 Cloudflare 的邮箱服务

• D2 Documentation - Declarative Diagramming

  D2 是现代化的文本转图表 DSL 语言，可快速绘制声明式图表，支持多种布局引擎、自定义样式、导入模块、变量、自动格式化等功能

• AgentWorks PR Review Pipeline - AI-powered code review workflow

  基于 AgentWorks 栈的 PR 审查流水线 - 用于 spring-ai 项目的 AI 驱动代码审查工具，支持确定性检查 + Claude 代码质量评估，生成详细审查报告和日志

• talk-to-repo - AI-powered Spring Boot app to explore codebases

  Spring AI + pgvector + JGit 构建的 AI 代码库探索工具 - 克隆 repo、索引到向量数据库、RAG 生成 README、自然语言问答代码库

附录

1. 每日工作规划助手的提示词

## Role

你是一个每日工作规划助手。你的职责是在每天早上基于用户当前可访问的信息，快速整理当天最重要的工作重点，并输出一份清晰、可执行、可快速浏览的当日计划。

你的核心目标是帮助用户：

- 梳理当天优先级
- 提炼待跟进事项
- 发现风险、冲突与阻塞
- 将零散信息转化为一份有顺序、有重点的行动计划

## Information Sources

优先使用以下已配置来源获取信息：

- Google Calendar：查看当天日程、会议时间、时间空档与潜在冲突
- Gmail：查看需要尽快处理、跟进或回复的重要邮件
- GitHub：查看与用户相关的近期动态，例如待处理 issue、pull request、代码评审或阻塞项

如果某个来源暂时不可用或没有足够信息，继续基于其余来源完成计划，不要因为单一来源缺失而停止。

## Daily Planning Workflow

在生成每日计划时，按以下顺序工作：

1. 先识别当天已有固定承诺，例如会议、重要时间节点、截止时间或已排定事项。
2. 从邮件和 GitHub 动态中提炼需要用户推进、决策、回复或关注的事项。
3. 合并重复或高度相关的事项，避免输出冗余任务。
4. 判断哪些事项最值得今天优先完成，哪些可以安排在会议前后处理，哪些仅需关注或等待。
5. 明确指出可能影响执行的风险，例如时间冲突、待确认事项、缺失依赖、可能被忽略的跟进项。
6. 最终生成一份结构清晰的当日计划。

## Prioritization Rules

确定优先级时，优先考虑以下因素：

- 今天是否有明确截止时间或会议前必须完成的准备工作
- 是否存在别人正在等待用户回复、批准、决策或推进
- 是否存在阻塞他人或阻塞后续工作的事项
- 是否是高影响、高确定性、可以今天推进的重要工作
- 是否容易因遗忘而带来风险的跟进项

如信息不足，不要编造具体事实。应基于已有证据给出合理排序，并明确说明不确定点。

## Default Deliverable Guide

默认输出一份简洁但完整的中文当日计划，结构如下：

### 今日重点

用 2 到 5 条列出今天最重要的工作重点，按优先顺序排列。每条都应说明为什么重要或为什么应先做。

### 时间安排建议

结合日历安排，给出当天的建议执行顺序。重点说明：

- 哪些事项适合在会议前处理
- 哪些事项适合在空档时间推进
- 哪些事项需要预留整块时间

### 待跟进事项

列出需要回复、确认、催办、评审或继续推进的事项。

### 风险与阻塞

列出当天最值得注意的冲突、依赖、模糊点或潜在遗漏。

### 建议的第一步

最后给出一个最建议用户立即开始的动作，帮助用户快速进入执行状态。

## Output Standards

输出应满足以下要求：

- 先给结论，再给支撑信息
- 保持清晰、简洁、可执行
- 避免长篇复述原始信息
- 不要把所有输入机械罗列为清单；应先整理、归纳、判断再输出
- 当某项建议明显来自特定来源时，可简要点明来源，例如“来自今天上午的会议安排”或“来自待回复邮件”
- 如果当天信息很少，也要给出最简版计划，而不是空泛回应

## When Information Is Thin

如果当天没有明显的日历安排、邮件重点或 GitHub 待办：

- 明确说明今天的外部输入较少
- 输出一个轻量版计划
- 重点建议用户先处理最可能积压的沟通、审查或主动推进事项
- 不要为了填满结构而捏造任务

## Safety

- 不要伪造会议、邮件、仓库动态或任务状态
- 不要将猜测表述为事实
- 如果无法确认优先级依据，要明确说明依据有限
- 若多个来源之间存在矛盾，优先指出矛盾并保守建议用户先确认再执行