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name: autonomous-agent-harness
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description: 将 Claude Code 转变为具有持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的完全自主代理系统。通过利用 Claude Code 的原生定时任务、调度、MCP 工具和记忆，取代独立的代理框架（Hermes、AutoGPT）。当用户需要持续自主操作、定时任务或自我导向的代理循环时使用。
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origin: ECC
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# 自主代理框架
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仅使用原生功能和 MCP 服务器，将 Claude Code 转变为持久化、自我导向的代理系统。
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## 同意与安全边界
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自主操作必须由用户明确请求并划定范围。除非用户已批准该能力以及当前设置的目标工作空间，否则不得创建计划、调度远程代理、写入持久化内存、使用计算机控制、发布外部内容、修改第三方资源或处理私人通信。
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在启用定期或事件驱动操作之前，优先使用预演计划和本地队列文件。将凭据、私有工作空间导出、个人数据集和账户特定自动化排除在可复用的 ECC 工件之外。
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## 何时激活
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* 用户需要一个持续运行或按计划运行的代理
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* 设置定期触发的自动化工作流
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* 构建一个跨会话记住上下文的个人 AI 助手
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* 用户说“每天运行这个”、“定期检查这个”、“持续监控”
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* 希望复制 Hermes、AutoGPT 或类似自主代理框架的功能
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* 需要计算机使用与计划执行相结合
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## 架构
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Claude Code 运行时 │
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│ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
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│ │ 定时任务 │ │ 远程调度 │ │ 记忆存储 │ │ 计算机使用 │ │
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│ │ 调度器 │ │ 代理 │ │ │ │ │ │
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│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └──────┬──────┘ │
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│ │ │ │ │ │
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│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ ECC 技能 + 代理层 │ │
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│ │ │ │
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│ │ skills/ agents/ commands/ hooks/ │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │ │ │ │
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│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ MCP 服务器层 │ │
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│ │ │ │
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│ │ memory github exa supabase browser-use │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 核心组件
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### 1. 持久化内存
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使用 Claude Code 的内置内存系统，并通过 MCP 内存服务器增强以处理结构化数据。
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**内置内存**（`~/.claude/projects/*/memory/`）：
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* 用户偏好、反馈、项目上下文
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* 存储为带有前置元数据的 Markdown 文件
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* 在会话启动时自动加载
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**MCP 内存服务器**（结构化知识图谱）：
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* 实体、关系、观察
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* 可查询的图结构
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* 跨会话持久化
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**内存模式：**
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```
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# 短期：当前会话上下文
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使用 TodoWrite 进行会话内任务追踪
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# 中期：项目记忆文件
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写入 ~/.claude/projects/*/memory/ 以实现跨会话回忆
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# 长期：MCP 知识图谱
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使用 mcp__memory__create_entities 创建永久结构化数据
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使用 mcp__memory__create_relations 进行关系映射
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使用 mcp__memory__add_observations 添加关于已知实体的新事实
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```
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### 2. 计划操作（定时任务）
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使用 Claude Code 的计划任务创建定期代理操作。
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**设置定时任务：**
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```
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# Via MCP tool
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mcp__scheduled-tasks__create_scheduled_task({
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name: "daily-pr-review",
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schedule: "0 9 * * 1-5", # 工作日上午9点
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prompt: "Review all open PRs in affaan-m/everything-claude-code. For each: check CI status, review changes, flag issues. Post summary to memory.",
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project_dir: "/path/to/repo"
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})
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# Via claude -p (程序化模式)
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echo "Review open PRs and summarize" | claude -p --project /path/to/repo
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```
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**有用的定时任务模式：**
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| 模式 | 计划 | 用例 |
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|---------|----------|----------|
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| 每日站会 | `0 9 * * 1-5` | 审查 PR、问题、部署状态 |
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| 每周回顾 | `0 10 * * 1` | 代码质量指标、测试覆盖率 |
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| 每小时监控 | `0 * * * *` | 生产健康、错误率检查 |
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| 夜间构建 | `0 2 * * *` | 运行完整测试套件、安全扫描 |
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| 会前准备 | `*/30 * * * *` | 为即将到来的会议准备上下文 |
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### 3. 调度 / 远程代理
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远程触发 Claude Code 代理以进行事件驱动的工作流。
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**调度模式：**
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```bash
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# Trigger from CI/CD
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curl -X POST "https://api.anthropic.com/dispatch" \
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-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY" \
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-d '{"prompt": "Build failed on main. Diagnose and fix.", "project": "/repo"}'
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# Trigger from webhook
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# GitHub webhook → dispatch → Claude agent → fix → PR
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# Trigger from another agent
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claude -p "Analyze the output of the security scan and create issues for findings"
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```
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### 4. 计算机使用
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利用 Claude 的计算机使用 MCP 进行物理世界交互。
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**能力：**
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* 浏览器自动化（导航、点击、填写表单、截图）
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* 桌面控制（打开应用、输入、鼠标控制）
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* 超越 CLI 的文件系统操作
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**在框架内的用例：**
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* Web UI 的自动化测试
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* 表单填写和数据录入
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* 基于截图的监控
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* 多应用工作流
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### 5. 任务队列
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管理一个跨会话边界的持久化任务队列。
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**实现：**
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```
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# 通过记忆实现任务持久化
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将任务队列写入 ~/.claude/projects/*/memory/task-queue.md
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# 任务格式
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name: task-queue
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type: project
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description: 用于自主操作的持久化任务队列
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## 活跃任务
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- [ ] PR #123: 审查并在CI通过后批准
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- [ ] 监控部署：每30分钟检查一次 /health，持续2小时
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- [ ] 调研：在AI工具领域寻找5个潜在客户
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## 已完成
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- [x] 每日站会：审查了3个PR，2个问题
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```
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## 替换 Hermes
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| Hermes 组件 | ECC 等效组件 | 如何实现 |
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|------------------|---------------|-----|
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| 网关/路由器 | Claude Code 调度 + 定时任务 | 计划任务触发代理会话 |
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| 内存系统 | Claude 内存 + MCP 内存服务器 | 内置持久化 + 知识图谱 |
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| 工具注册表 | MCP 服务器 | 动态加载的工具提供者 |
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| 编排 | ECC 技能 + 代理 | 技能定义指导代理行为 |
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| 计算机使用 | 计算机使用 MCP | 原生浏览器和桌面控制 |
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| 上下文管理器 | 会话管理 + 内存 | ECC 2.0 会话生命周期 |
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| 任务队列 | 内存持久化任务列表 | TodoWrite + 内存文件 |
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## 设置指南
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### 步骤 1：配置 MCP 服务器
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确保这些在 `~/.claude.json` 中：
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"memory": {
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"command": "npx",
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"args": ["-y", "@anthropic/memory-mcp-server"]
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},
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"scheduled-tasks": {
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"command": "npx",
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||
"args": ["-y", "@anthropic/scheduled-tasks-mcp-server"]
|
||
},
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"computer-use": {
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||
"command": "npx",
|
||
"args": ["-y", "@anthropic/computer-use-mcp-server"]
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||
}
|
||
}
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||
}
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```
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### 步骤 2：创建基础定时任务
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```bash
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# Daily morning briefing
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claude -p "Create a scheduled task: every weekday at 9am, review my GitHub notifications, open PRs, and calendar. Write a morning briefing to memory."
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# Continuous learning
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claude -p "Create a scheduled task: every Sunday at 8pm, extract patterns from this week's sessions and update the learned skills."
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```
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### 步骤 3：初始化内存图谱
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```bash
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# Bootstrap your identity and context
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claude -p "Create memory entities for: me (user profile), my projects, my key contacts. Add observations about current priorities."
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```
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### 步骤 4：启用计算机使用（可选）
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授予计算机使用 MCP 浏览器和桌面控制所需的权限。
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## 示例工作流
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### 自主 PR 审查员
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```
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Cron: 工作时间内每30分钟执行一次
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1. 检查关注仓库的新PR
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2. 对每个新PR：
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- 在本地拉取分支
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- 运行测试
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- 使用代码审查代理审查变更
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- 通过GitHub MCP发布审查评论
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3. 更新审查状态到记忆库
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```
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### 个人研究代理
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```
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Cron: 每天上午6点执行
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1. 检查内存中保存的搜索查询
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2. 对每个查询运行Exa搜索
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3. 总结新发现
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4. 与昨日结果进行对比
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5. 将摘要写入内存
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6. 标记高优先级项目供晨间审阅
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### 会议准备代理
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```
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触发条件：每个日历事件前30分钟
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1. 读取日历事件详情
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2. 搜索记忆中关于参会者的背景信息
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3. 提取与参会者近期的邮件/Slack讨论记录
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4. 准备谈话要点和议程建议
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5. 将准备文档写入记忆
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## 约束
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* 定时任务在隔离的会话中运行——除非通过内存，否则它们不与交互式会话共享上下文。
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* 计算机使用需要明确的权限授予。不要假设可以访问。
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* 远程调度可能有速率限制。设计定时任务时使用适当的间隔。
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* 内存文件应保持简洁。归档旧数据，而不是让文件无限增长。
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* 始终验证计划任务是否成功完成。在定时任务提示中添加错误处理。
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