⏱️ daily-work-planner

科研与复杂任务工作会话规划器

把模糊目标、散落文件和截止时间，转换成可执行、可检查、可恢复的工作会话。

简体中文 · 英文版

快速理解 · 核心能力 · 快速案例 · 安装 · 隐私边界

为什么需要它

很多工作不是从清晰任务开始的。你可能只知道今天要读论文、改 Word、写报告、调代码、做 PPT、清理仓库，但不知道第一步该做什么、到底需要多久、时间不够时应该保住什么。

Daily Work Planner 就用于这个“正式开始工作前”的阶段。

它不是日历软件，也不是普通每日待办清单。它主要回答三个现实问题：

核心原则

规划必须服务执行。默认规划时间不超过总可用工作时间的 5%，并设置绝对上限：

如果用户没有告诉 技能要做多久，技能会根据目标、文件、当前任务、本地仓库状态、用户速度、复盘日志和本地记忆估算所需时间。

快速案例

假设你要准备一个 5 分钟论文分享，但你还没想好要做多久，只知道当前有这些任务：

阅读两篇论文摘要
整理 6 页汇报提纲
列出 5 分钟讲稿检查清单

你可以不提供 --minutes，直接让 技能自己估时：

python -m daily_work_planner start --goal "准备一个 5 分钟论文分享" --start 09:00 --window-note "阅读两篇论文摘要`n整理 6 页汇报提纲`n列出 5 分钟讲稿检查清单" --speed normal --output-dir .\work-session

技能会把模糊任务变成一个可执行工作会话：

执行中可以记录 检查点：

python -m daily_work_planner 检查点 --session .\work-session\session.json --now 10:15 --done "阅读两篇论文摘要" --remaining "整理 6 页汇报提纲" --remaining "列出 5 分钟讲稿检查清单"

它会判断延误是轻微、中等还是严重，并建议压缩 缓冲时间、砍掉可选内容，或切换到最低可交付版本。之后可以用 resume 生成续做卡片，用 handoff --remember 生成交接包并记录实际用时，后续估时会更准。

完整案例见：examples/quick-start-case.md。

工作流程

① 检查任务 → ② 估算时间 → ③ 制定计划 → ④ 检查进度 → ⑤ 交接恢复

任务与文件 · 时长与可行性 · 里程碑与缓冲 · 延误调整 · 恢复与本地记忆

能力地图

工作模式

输出工作包

默认一个 start 命令会生成一套紧凑工作包：

计划内容本身可以包括：

如果还想生成分散的辅助文件，可以加 --split-files，额外输出 session_plan.md、file_context.md、file_priority.md、todo.txt 和 plan_validation.md 等文件。

已支持能力速览

智能体兼容性

这个仓库现在提供两个 智能体 入口：

如果某个 智能体 没有正式的 skill 系统，可以把内层 daily-work-planner/ 当作可移植指令包，让 智能体 读取 daily-work-planner/AGENTS.md。如果 智能体 支持本地工具调用，可以允许它运行 daily-work-planner/scripts/ 下的 Python 脚本。

统一命令行

python -m daily_work_planner --help

安装方式

方式 1：让 Codex 直接从 GitHub 安装

在 Codex 里直接说：

帮我安装这个 skill：https://github.com/Stephen-studying/daily-work-planner/tree/main/daily-work-planner

安装后重启 Codex。

方式 2：克隆仓库后安装到 Codex

Windows PowerShell：

git clone https://github.com/Stephen-studying/daily-work-planner.git
cd daily-work-planner
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1 -Agent codex -Force

macOS / Linux：

git clone https://github.com/Stephen-studying/daily-work-planner.git
cd daily-work-planner
sh ./install.sh --agent codex --force

安装脚本会把内层 技能文件夹复制到：

• Windows 默认：%USERPROFILE%\.codex\skills\daily-work-planner
• macOS/Linux 默认：~/.codex/skills/daily-work-planner
• 如果设置了 CODEX_HOME：$CODEX_HOME/skills/daily-work-planner

方式 3：安装到 Claude Code、Gemini CLI 或其他智能体

安装器会自动选择各客户端能够发现的用户级 skill 目录：

macOS / Linux：

sh ./install.sh --agent claude --force
sh ./install.sh --agent gemini --force
sh ./install.sh --agent generic --force

仍然可以用 -Destination 或 --dest 指定自定义目录。

然后让你的 智能体 读取下面其中一个入口：

也可以设置 AGENT_SKILLS_HOME，这样就不用每次传 -Destination / --dest。

Windows 下可以这样验证：

Test-Path "$env:USERPROFILE\.codex\skills\daily-work-planner\SKILL.md"

重启 Codex 后可以这样调用：

Use $daily-work-planner to plan my next 2-hour work session.

如果还想使用命令行工具，可以在仓库根目录执行：

python -m pip install .
python -m daily_work_planner --help
python -m daily_work_planner --version

需要更可靠的 PDF 文本提取时，可以安装可选依赖：python -m pip install ".[pdf]"。 如果系统缺少 IANA 时区数据库，可安装 python -m pip install ".[calendar]"；local、UTC 和 floating 不需要额外依赖。

识别当前仓库仍存在的任务并估时：

python -m daily_work_planner inspect --repo . --goal "完成当前仓库清理" --speed normal

传入当前窗口或当前任务文本：

python -m daily_work_planner inspect --window-note "修复登录 bug`n更新 README`n运行测试" --goal "完成当前代码任务"

不提供 --minutes，让 技能自动估算时长并生成工作包：

python -m daily_work_planner start --goal "完成当前代码任务" --start 09:00 --scan-repo --repo . --speed normal --output-dir .\work-session

如果提供了 --hard-截止时间 但没有提供 --minutes，技能会把开始时间到硬截止时间之间的窗口作为真实可用时间，并把预计所需时间单独用于判断完整版、可交付版、最低版或延期。

先判断任务是否可行：

python -m daily_work_planner feasibility --goal "完成最终报告" --available-minutes 90 --estimated-minutes 150 --mode writing

执行中记录 检查点：

python -m daily_work_planner 检查点 --session .\work-session\session.json --now 10:30 --done "更新 README" --remaining "运行测试" --remaining "提交改动"

下次继续时生成续做卡片：

python -m daily_work_planner resume --session .\work-session\session.json

结束时生成交接包：

python -m daily_work_planner handoff --session .\work-session\session.json --completed "完成任务识别优化" --remaining "发布 v1.3 标签" --actual-minutes 145 --remember

提供明确时长时仍然可以按原方式使用：

python -m daily_work_planner start --goal "阅读两篇论文并完成汇报提纲" --start 14:00 --minutes 240 --hard-截止时间 18:00 .\paper1.pdf .\notes.docx --output-dir .\work-session

默认工作包会生成：

• work_session.txt
• work_session.docx
• session.ics
• session.json

如果还想生成分散的辅助文件，可以加 --split-files。

查看 session 状态：

python -m daily_work_planner session status --session .\work-session\session.json

延误后基于 session 重排：

python -m daily_work_planner reschedule --session .\work-session\session.json --now 15:40 --minutes-late 25 --output .\work-session\rescheduled_plan.md

任务结束后写入本地记忆：

python -m daily_work_planner remember --session .\work-session\session.json --actual-minutes 145 --completed "生成综合工作包" --habit "代码清理通常需要额外测试时间"

默认会写入：

• .daily-work-planner/memory.jsonl
• .daily-work-planner/MEMORY.md

这个目录默认加入 .gitignore，因为它可能包含个人使用习惯和任务历史，不应默认上传到 GitHub。

记忆可以直接查看、删除、清理和导出：

python -m daily_work_planner remember --list
python -m daily_work_planner remember --forget-id ENTRY_ID
python -m daily_work_planner remember --purge-before 2026-01-01
python -m daily_work_planner remember --export .\private-memory-export.json

隐私边界

Daily Work Planner 默认本地优先：

• 不主动上传用户文件；
• 不把完整文档、论文、代码或当前窗口原文写入记忆；
• 记忆字段会限制长度并脱敏，只保存文件名而不是完整路径，同时支持查看、删除、过期清理和导出；
• .daily-work-planner/ 默认不提交到 Git。

后续路线

• 为扫描 PDF 和旧 Office 文件增加可选 OCR/转换适配器；
• 为不熟悉命令行的用户提供可选 GUI 包装；
• 输出 P50/P80 估时范围，并支持任务依赖和关键路径；
• 增加实验记录、文献综述、基金申请、面试准备等工作模式；
• 在明确授权后双向同步任务管理器和日历系统。

不做什么

它不试图替代日历软件、长期项目管理工具或深度文档总结器。它的目标是让你更快开始工作，让进度可检查，并在计划延误时保住核心产出。

贡献与安全

开发与测试要求见 CONTRIBUTING.md，漏洞报告方式见 SECURITY.md，版本变化见 CHANGELOG.md。

许可证

MIT 许可证。