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10xProductivity本地工作助手

AI Agent 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_3c6cb52e/build-a-local-work-assistant-with-10xproductivity。

技能介绍

这个技能解决什么问题

Cursor、Claude Code、Codex 这类编码代理的能力早已超出写代码:它们能读文件、跑脚本、调 API、操作浏览器,并在本地环境中执行命令。但实际工作中,非编码类任务仍然要靠人手动完成——查 Slack 消息、执行重复流程、跨工具搬运信息。10xProductivity 要填的正是这个缺口:把已有的编码代理改造成受监督的本地工作助手,让它接入工作场所工具、可重用技能、工作流和计划循环,承接编码之外的日常任务。

核心能力与工作流程

它的工作方式不是「让 AI 自主运行」,而是构建人机交互闭环:

  • 接入工作场所工具:通过 TENX_PRIVATE_DIR/.env 中的 SLACK_XOXC 和 SLACK_D_COOKIE 触发 Slack 相关流程,无需个人 Slack 应用、Socket Mode 或 webhook。
  • 沉淀可重用技能与工作流:把验证过的流程固化为可复用的技能模块,避免每次重新编排。
  • 计划循环(planned loops):以循环方式反复执行既定计划,适合周期性任务。
  • 监督式执行:先由人指导并验证工作流程,确认可靠后再降低监督强度,逐步放手。

典型路径是:准备 Python 与 Playwright 环境 → 配置凭据 → 用自然语言指导代理完成一条工作流 → 在监督下验证 → 验证通过后减少监督运行。

适用边界与注意点

  • 不是自主 Agent:所有流程都需要先被指导和验证,「减少监督」是验证后的结果,而非默认状态。
  • 依赖现有编码代理环境:需要本地已运行 Cursor、Claude Code、Codex 或同类代理,它本身不是独立运行的程序。
  • 凭据与环境维护:Slack 触发依赖 cookie,需要自行管理 TENX_PRIVATE_DIR/.env,并按上游仓库说明完成 Python 与 Playwright 的准备。
  • 访问权限:工作场所工具需要用户已批准的访问权限,未授权的工具无法接入。

使用场景

  • 每天手动检查 Slack 消息太繁琐,想让本地编码代理按计划循环自动扫描并汇总,自己只看结果
  • 重复的本地脚本执行流程已验证无误,想固化为可重用技能,避免每次都重新编排
  • 经常要在本地调 API、跑脚本处理非编码任务,希望代理直接复用已验证的工作流而不是临时写代码
  • 周期性汇总任务希望由代理按计划循环执行,自己只在完成后检查结果

适合人员

  • 日常使用 Cursor 或 Claude Code 的开发工程师,想把代理读文件、跑脚本的能力延伸到编码之外的任务
  • 需要频繁处理 Slack 消息和周期性汇总的团队负责人,想减少手工检查,让代理在监督下代跑流程
  • 用 Python 和本地脚本处理大量重复流程的技术运营,想把验证过的流程固化为可重用技能
  • 希望在本地环境安全可控地使用 AI 代理的工程师,看重工作流先验证、再减少监督的机制