Agent Skills
返回列表
轻量待办清单

轻量待办清单

生活服务 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_7a656710/simple-todo-list。

技能介绍

要解决的问题

当你让 Agent 帮你记一件事——「帮我记下周五交报告」——大多数方案要么依赖外部服务,要么让模型在对话上下文里凭记忆记住。前者要配置 API 和密钥,后者只要上下文一截断,待办就丢了。simple-todo-list 要解决的就是这个问题:给 Agent 一个零依赖、落盘的待办存储,让任务列表在会话之外依然存在。

工作原理

整个技能围绕一个本地 JSON 文件和一个 Python 脚本展开:

  • 数据落在 ~/.workbuddy/todos.json,纯文本,可以用任何编辑器直接查看或修改
  • 每条待办只包含四个字段:id、content、completed、created_at,结构极简
  • 所有操作都通过 scripts/todo.py 里的子命令完成,包括添加、列出、标记完成、删除和清除已完成项
  • 展示给用户时,技能会把数据渲染成标准 Markdown 清单:未完成项显示为 [ ],已完成项显示为 [x] 并可用删除线,删除或完成时会回显 ID 供确认

模型本身不维护状态,它只负责决定调用哪个命令、怎么把结果格式化——真正的存储完全在文件系统里。

适用边界与注意点

  • 单机场景:数据存在当前机器的用户目录下,多设备同步、分享或协作需要自己接一层
  • 没有并发保护:多个进程同时写同一个文件时存在互相覆盖的风险,适合单用户串行使用
  • 字段是固定的:不支持优先级、截止日期、标签等扩展字段,想加的话要自己改数据结构
  • 依赖脚本执行:运行环境需要有 Python,且 ~/.workbuddy/todos.json 路径必须可写
  • 更适合随手记、定期清的个人轻量场景,而不是复杂的项目管理

使用场景

  • 值班客服用语音让 Agent 记下待回访的客户问题,回到工位后整理成清单逐条处理
  • 独立开发者在调试间隙口头添加待办事项,稍后让 Agent 列出未完成任务继续开发
  • 研究生在阅读文献时让 Agent 添加论文想法,整理清单后逐条标记已完成项
  • 自由职业者在外出时用消息记录采购需求,到家后查看清单并删除已买物品

适合人员

  • 经常通过聊天工具安排任务、需要一个可长期回溯清单的远程办公者
  • 希望用自然语言记录灵感并在后续会话中继续处理的内容创作者
  • 需要在实验或外勤途中快速记录事项、事后回到电脑前整理的移动端工作者
  • 正在把 Agent 接入日常流程、偏好本地可读存储而非云服务的开发者