工作周报生成器

解决什么问题

每周写工作周报时，很多人会卡在重复性劳动上：任务完成数、缺陷统计要手动计算，重点工作事项要从聊天记录里翻，下周计划容易漏掉关键里程碑。这个技能把周报生成拆成结构化数据处理和AI语义归纳两步，让机器替你完成数字统计和模板填充，你只需要用自然语言描述本周工作内容。

它是怎么工作的

核心流程围绕 输入契约 展开，技能接收一个JSON对象，字段结构定义在 references/data_contract.md 里。具体步骤如下：

1. 数据校验：先检查输入是否完整，缺了必要字段直接报错，避免后续统计出错。
2. 数据统计：对任务列表、缺陷记录做数值计算，比如完成率、状态分布、本周关闭的bug数。
3. AI语义归纳：调用LLM把零散的任务标题聚成“重点工作事项”，根据里程碑进度生成下周计划，若有风险字段则生成风险提示。
4. 模板填充：把统计结果和AI生成的内容填入 assets/template.md 的占位符，最终返回结构化的Markdown周报。

整个过程不直接访问数据源，所有数据都通过输入契约传入，适合和内部系统、CLI工具配合使用。

适用边界与注意点

• 技能本身不发起任何网络请求，数据必须由上层编排层准备好后传入，适合需要离线生成或数据加密的场景。
• 如果可选数据源为空（比如 bugs 字段是空数组），对应小节会自动显示“无”，不会报错。
• AI归纳部分使用预设提示词，确保输出符合周报的正式风格，避免自由发挥导致内容跑题。
• 输入JSON的字段必须严格符合 data_contract.md 的定义，字段名或类型错误会导致校验失败。