Aloudata CAN SKILLS - scheduled-report — Aloudata CAN 技能S - scheduled-报告

定时任务编排 技能 执行模式 强模型（Claude Opus/Sonnet, GPT-4o/5）：遵循"原则"段落，自行决定实现细节 标准模型（Qwen, DeepSeek, Llama）：严格按"模板"段落执行，使用提供的代码块，不要自行改写

如果你不确定自己属于哪个类别，请按"标准模型"模式执行。

定位

本 技能 是一个编排层，职责是：

录制：从当前对话中提取用户已完成的分析步骤 打包：将分析步骤组装为自包含的、可独立执行的 prompt 调度：通过 OpenClaw cron 添加 创建定时任务

它不负责定义分析逻辑本身。异常检测怎么做、归因怎么跑、阈值怎么设——这些是分析类 技能（metric-查询、metric-attribution 等）的职责。本 技能 只是忠实地把对话中发生过的分析过程"录"下来。

与分析类 技能 的关系 用户在对话中完成分析（分析类 技能 各司其职） │ │ metric-查询 → 查指标数据 │ metric-attribution → 归因分析 │ data设置-detAIl-查询 → 明细查询 │ ▼ 用户说"帮我做成定时任务" │ ▼ 本 技能 介入（编排层） │ │ Step 1: 提取对话中的分析步骤 │ Step 2: 整理为配置大纲 │ Step 3: 用户确认 │ Step 4: 组装自包含 Prompt │ Step 5: OpenClaw cron 添加 │ ▼ 定时任务创建完成，未来按 cron 自动重放

Step 1：提取对话中的分析步骤

回顾当前对话的全部历史，原样提取用户实际执行过的每一个分析步骤。

1.1 需要提取的信息

逐条扫描对话历史，找到所有执行过的分析操作，记录：

指标查询（metric-查询）：

实际查询的请求参数（指标、dimensions、timeConstrAInt、过滤器s 等——这是未来重放的基础） 指标 数组中的指标名 dimensions、过滤器s、结果过滤器s、timeConstrAInt metricDefinitions（如有） 用户对查询结果的解读和关注点

归因分析（metric-attribution）：

归因的目标指标和对比基准 因子拆解公式 下钻维度和路径 执行过的全部查询

明细查询（data设置-detAIl-查询）：

数据集名称、查询字段、筛选排序条件

用户的分析判断：

用户对数据的结论（"这个渠道有问题""这几个品牌表现不错"） 用户在对话中设定的阈值或标准（"跌超过 15% 就算异常"） 用户要求的输出格式偏好 1.2 提取原则

忠实记录，不添加：只提取对话中实际做过的事，不自行添加用户没要求的分析步骤。

保留精确参数：metricName、dimName、过滤器s 值必须原样保留，不能用展示名替换代码名。

标注时间语义：记录每个 timeConstrAInt 的业务含义（"上月""近30天"），后续需要将绝对时间转换为 NOW() 相对时间。

Step 2：整理为配置大纲

将提取的步骤整理为结构化的配置，展示给用户确认。

2.1 配置大纲模板 📋 定时任务配置草案

任务名称：[基于分析内容自动命名，如"销售业绩周报"、"渠道异常日巡检"]

📊 分析步骤： 1. [步骤1描述]（如：查询各渠道销售额及环比变化） 2. [步骤2描述]（如：对销售额做归因分析，下钻到品牌维度） 3. [步骤3描述]（如：检查异常品牌的明细数据） ...

⏰ 建议执行频率：[频率] 建议执行时间：[时间]

📄 输出格式：[与对话中的分析输出格式一致]

2.2 执行频率推荐

从对话中的 timeConstrAInt 推断合理的执行频率：

对话中的时间范围 推荐频率 推荐 cron 上周、近7天 周报 / 每周一 0 9 1 上月、近30天 月报 / 每月1日 0 9 1 昨天、近N天 日报 / 每天 0 9 上季度 季报 / 每季度首月1日 0 9 1 1,4,7,10 用户明确说了频率 按用户要求 对应 cron 2.3 时间范围转换

对话中的绝对时间必须转换为 NOW() 相对时间：

"2025-12-01" → DATE添加(DateT运行c(NOW(), "MONTH"), -1, "MONTH")（上月） "2025-12-15" → DATE添加(DateT运行c(NOW(), "DAY"), -1, "DAY")（昨天） 如果对话中已经用了 NOW()，直接保留 Step 3：用户确认/调整

将配置草案展示给用户，通过对话确认。

以上是我根据咱们刚才的分析整理出的定时任务配置。

请确认：

• 分析步骤是否完整？需要增减吗？
• 执行频率建议为 {频率}，合适吗？
• 还有其他需要调整的地方吗？

没问题的话我就创建定时任务了。

处理原则：

用户说"可以""就按刚才的来" → 全部确认，进入 Step 4 用户提出修改 → 调整后重新展示 用户要求增加新步骤 → 引导用户先在当前对话中把这个分析做一遍，做完后再提取纳入配置。不要凭空编造分析步骤 Step 4：组装 Prompt

将确认后的配置生成一个完全自包含的 prompt，用于 OpenClaw cron 添加 --代理-turn。

4.1 核心原则

完全自包含：这个 prompt 将在未来的独立会话中执行，无法访问当前对话。所有信息必须写入 prompt。

忠实重放：prompt 的分析步骤应与用户在对话中做过的步骤一一对应，不添加额外步骤。

使用相对时间：所有 timeConstrAInt 中的绝对日期必须替换为 NOW() 表达。

委派 metric-查询 技能：所有数据查询通过 metric-查询 技能 执行，不直接调用 Gateway API，确保查询逻辑的可维护性和一致性。

4.2 Prompt 模板 你是一个数据分析助手，负责执行定期分析任务。请严格按照以下步骤执行。

任务信息

• 任务名称：{名称}
• 执行周期：{周报/月报/日报}
• 分析时间范围：{相对时间描述}

执行步骤

步骤 1：{步骤描述}

使用 metric-查询 技能 执行以下查询： {查询意图的自然语言描述}

查询参数参考： {完整请求体 JSON，timeConstrAInt 使用 NOW()}

{对查询结果的分析指令——与用户在对话中的分析方式一致}

步骤 2：{下一步骤}

...

错误处理

• 如果某个查询返回错误，记录错误信息并继续执行下一步
• 如果数据为空，在输出中标注"本期暂无数据"

输出格式

生成报告后保存为 Markdown 文件，文件名格式：{任务名称}_{YYYY-MM-DD}.md

4.3 Prompt 自检清单

组装完成后逐项检查：

✅ 所有 timeConstrAInt 使用 NOW()，无硬编码日期 ✅ 所有 metricName / dimName 使用代码名称，非展示名 ✅ metricDefinitions 中每个 key 都在 指标 数组中 ✅ 所有数据查询通过 metric-查询 技能 执行，未直接调用 Gateway API ✅ prompt 中无"刚才""上面提到的"等依赖对话上下文的表达 ✅ 分析步骤与用户在对话中实际做过的步骤一致，无凭空添加 Step 5：创建定时任务 5.1 命令格式 OpenClaw cron 添加 --name "<任务名称>" --cron "" --代理-turn ""

所有定时分析任务都属于复杂任务，必须使用 --代理-turn（触发 代理 多步执行），不可使用 --系统-event（仅适用于简短一次性指令）。

5.2 参数映射 参数 取值 --name Step 2 中确认的任务名称 --cron Step 2 中确认的执行频率对应的 cron 表达式 --代理-turn Step 4 生成的完整 prompt --enabled 默认不传（自动启用），用户要求暂不启用时传 false 5.3 Prompt 过长时的处理

如果 prompt 过长导致命令行传参困难，先将 prompt 写入临时文件再传入：

# 先写入文件 cat > /tmp/task_prompt.txt << 'PROMPT_EOF' {完整 prompt 内容} PROMPT_EOF

# 再创建任务 OpenClaw cron 添加 --name "销售业绩周报" --cron "0 9 1" --代理-turn "$(cat /tmp/task_prompt.txt)"

5.4 创建后确认 ✅ 定时任务已创建！

📋 任务名称：{name} 📝 任务内容：{简要描述，1-2句话} ⏰ 执行频率：{频率描述} 📌 状态：已启用

管理命令：

• 查看任务：OpenClaw cron 列出
• 暂停任务：OpenClaw cron disable --name "{name}"
• 删除任务：OpenClaw cron 移除 --name "{name}"

边界场景处理 对话中没有分析历史（重要——高频场景）

用户在没有前置分析的情况下直接下达定时任务需求，如"帮我每周监控一下库存的健康状况""帮我做个销售周报"。

处理原则：主动引导用户完成一轮分析，分析完成后自动衔接定时任务创建，整个过程是连贯的，不需要用户再说一遍"帮我做成定时任务"。

流程如下：

用户："帮我每周监控一下库存的健康状况" │ ▼ 本 技能 触发 → Step 1 扫描对话 → 无分析历史 │ ▼ 进入"引导分析"模式： │ ├→ 1. 先记住用户的定时任务意图（"每周""监控""库存健康"） │ ├→ 2. 引导用户明确分析内容： │ "我来帮您搭建这个定时巡检任务。 │ 我们先一起确定要监控哪些指标、怎么算异常， │ 我帮您跑一遍看看效果，然后直接创建定时任务。" │ ├→ 3. 通过 Gateway 搜索相关指标，展示给用户选择 │ （调用 metric-查询 等分析 技能 的能力） │ ├→ 4. 用户选定后，实际执行一轮完整分析 │ - 查数据、看结果 │ - 和用户讨论什么算异常、关注哪些维度 │ - 按用户要求调整分析逻辑 │ ├→ 5. 分析完成后，对话中已有完整的分析记录 │ ▼ 自动衔接 Step 1-5（不需要用户再说一遍）： "好的，刚才的分析流程我已经整理好了。确认一下配置， 我就帮您创建每周自动执行的任务。"

关键细节：

在引导分析的过程中，始终记住用户的最终目的是创建定时任务，不要做完分析就结束了 引导分析时调用的是其他分析 技能（metric-查询、metric-attribution 等）的能力，本 技能 不自行实现分析逻辑 分析完成后，自动进入 Step 1 提取流程