核心功能: 本技能提供中文交互、化工作流场景等能力。

功能说明: 本技能涵盖 assist 等核心能力。

定时助手

让用户用大白话管理定时任务，把"每天早上9点发日报"这种口语秒变可靠调度。本技能解决四个核心痛点：cron 语法难懂（0 9 * * * 谁记得住）、重复配置（日报、健康检查等高频场景每次从零写）、成本失控（频繁跑昂贵任务烧 API）、管理混乱（任务一多就找不到、改不动）.

职责分层

本技能是"易用层"，底层调度由引擎执行：

层级	技能	职责
易用层	定时助手（本技能）	NL 解析、模板、成本优化、批量管理
引擎层	定时调度专家	时区锁定、并发安全、自清理、熔断
守护层	定时守护	脚本可靠性、shell 陷阱防护
精通层	定时大师	平台级 cron 高级用法、推送策略

上线流程

自然语言创建任务

直接说人话，助手解析后生成命令： 具体详情请参考下方内容.

输入定义

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	定时助手处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

# 用户说："每两小时检查一下收件箱"
cron-assist add "每两小时检查一下收件箱"
# 助手解析为:
#   skill-platform cron add --every "2h" --task "检查收件箱" --name "inbox-check"
# ...
# 用户说："每天早上9点发日报"
cron-assist add "每天早上9点发日报"
# 解析为:
#   skill-platform cron add --daily --at "09:00" --task "生成并发送日报" --name "daily-report"
# ...
# 用户说："工作日下午5点半提醒下班"
cron-assist add "工作日下午5点半提醒下班"
# 解析为:
#   skill-platform cron add --weekly Mon-Fri --at "17:30" --task "提醒下班" --name "off-work-reminder"

管理任务

cron-assist list                # 列出所有任务
cron-assist pause "inbox-check" # 按名称暂停
cron-assist resume "inbox-check"
cron-assist delete "inbox-check"
cron-assist logs "inbox-check"  # 查看执行历史

自然语言解析规则

助手识别以下口语模式并翻译为调度参数：

自然语言	解析结果
每 N 小时	--every "Nh"
每 N 分钟	--every "Nm"
每 N 天	--every "Nd"
每天上午/下午 X 点	--daily --at "HH:MM"
每周一/二...X 点	--weekly Mon --at "HH:MM"
工作日 X 点	--weekly Mon-Fri --at "HH:MM"
每月 N 号	--monthly --day N --at "HH:MM"
X 分钟后 / X 小时后	--once --in "Xm" / --once --in "Xh"
明天 X 点	--once --at "明天 HH:MM"
歧义消解：遇到"9点"未说明上午/下午时，助手主动确认："9点是指上午9点还是晚上9点？"

调度模板库（核心差异化）

高频场景开箱即用，避免每次从零配置：

模板 1：每日日报

cron-assist template daily-report --apply
# 等价于:
# skill-platform cron add \
#   --daily --at "09:00" \
#   --task "汇总昨日工作、今日计划，生成日报" \
#   --name "daily-report" \
#   --model "cheap" --timeout "120"

模板 2：收件箱巡检

cron-assist template inbox-check --interval 2h --apply

模板 3：API 健康检查

cron-assist template health-check \
  --endpoint "https://api.example.com/health" \
  --interval 5m --apply

模板 4：周报生成

cron-assist template weekly-report --day Friday --at 17:00 --apply

模板 5：数据备份

cron-assist template backup \
  --source "/data" --dest "/backup" --schedule "daily 02:00" --apply

模板 6：社交媒体提及监控

cron-assist template social-monitor --interval 1h --apply

查看所有模板：

cron-assist template list

可用模板:
  daily-report      每日日报（09:00, 廉价模型, 120s超时）
  inbox-check       收件箱巡检（每2h, 廉价模型, 60s超时）
  health-check      API健康检查（每5m, 30s超时, 失败告警）
  weekly-report     周报生成（周五17:00, 180s超时）
  backup            数据备份（每日02:00, 300s超时）
  social-monitor    社媒监控（每1h, 60s超时）

成本优化器（核心差异化）

频繁运行任务会烧 API 额度。本助手分析任务并给出优化建议：

cron-assist optimize

成本优化分析
═══════════════════════════════════════════════════
当前任务: 8 个 | 预估日消耗: $4.20
# ...
建议优化:
1. [合并] inbox-check(每2h) + social-monitor(每1h)
   → 合并为 social-inbox(每1h), 一次调用处理两者
   → 预估节省: $1.80/天
# ...
2. [降频] health-check(每5m) → 每10m
   → 多数 API 5分钟检查过于频繁
   → 预估节省: $0.40/天
# ...
3. [降级模型] daily-report 用的是 gpt-4
   → 日报生成用 gpt-3.5 足够
   → 预估节省: $0.90/天
# ...
4. [加超时] weekly-report 无超时限制
   → 建议加 --timeout 180 防止卡死烧钱
# ...
总计可节省: $3.10/天 (74%)

成本控制参数

skill-platform cron add \
  --every "2h" \
  --task "检查收件箱" \
  --model "cheap"        # 用廉价模型
  --timeout 60           # 60秒超时
  --max-retries 2        # 最多重试2次

参数	作用	推荐值
--model	指定模型（cheap/best/specific）	巡检类用 cheap
--timeout	单次执行超时秒数	30-180
--max-retries	失败重试次数	2-3
--cooldown	失败后冷却时间	300s

批量管理（核心差异化）

任务多了逐个管理很累。本助手支持批量操作：

# 按标签批量管理（创建时打标签）
cron-assist add "每天9点日报" --tag "report"
cron-assist add "每周五周报" --tag "report"
# ...
# 批量暂停某类任务
cron-assist pause --tag "report"
cron-assist resume --tag "report"
# ...
# 批量暂停所有（假期模式）
cron-assist pause --all
cron-assist resume --all
# ...
# 按状态过滤
cron-assist list --status paused
cron-assist list --failing   # 列出最近失败的任务

心跳优化模式

不要在心跳里做昂贵检查，改用定时任务。这是最常见的成本浪费：

# 错误：每 30 分钟心跳都检查收件箱（昂贵）
# 正确：用定时任务精确调度
cron-assist add "每2小时检查收件箱" --model cheap

心跳只做轻量判断："有没有任务到期了？"

# 心跳里的轻量调用
skill-platform cron due-now   # 只返回到期的任务

场景化指南

使用流程

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

用户: "帮我每天早上8点提醒我喝水"
助手: 已创建任务 "drink-water-reminder"
      每天上午8:00 提醒喝水
      要取消就说"暂停喝水提醒"
# ...
用户: "改成9点"
助手: 已更新，每天上午9:00 提醒喝水

场景 B：批量部署团队任务

# 一键部署团队标准任务集
cron-assist template daily-report --apply --tag "team-standard"
cron-assist template inbox-check --apply --tag "team-standard"
cron-assist template health-check --endpoint "$API" --apply --tag "team-standard"
# ...
# 团队放假，一键暂停
cron-assist pause --tag "team-standard"

场景 C：成本敏感的个人开发者

# 先分析现有成本
cron-assist optimize
# 按建议优化
cron-assist add "每4小时检查收件箱" --model cheap --timeout 60

场景 D：临时一次性提醒

cron-assist add "30分钟后提醒我关火"
# 解析为一次性任务，30分钟后触发，自动清理

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

疑问解答集

Q：自然语言识别不了我的说法怎么办？ A：助手支持常见中文时间表达。若无法识别，它会询问"请用'每X小时'或'每天X点'格式说明"。也可直接用 skill-platform cron add 手动指定. Q：模板能自定义吗？ A：能。把自定义模板写入 ~/.skill-platform/cron-assist/templates/，格式参考内置模板。cron-assist template create 可交互式创建. Q：成本优化的预估准吗？ A：基于任务频次 × 单次模型调用均价估算，仅供参考。实际消耗取决于任务复杂度。建议定期 optimize 复查. Q：批量暂停所有任务，定时提醒也会停吗？ A：会。pause --all 暂停全部，包括一次性提醒。假期模式后记得 resume --all. Q：和定时调度专家有什么区别？ A：本技能是"自然语言+模板+成本"的易用层；定时调度专家是"时区+并发+清理"的引擎层。两者配合使用：助手负责理解意图，引擎负责可靠执行. Q：任务失败了我怎么知道？ A：cron-assist list --failing 查看失败任务。建议配合定时大师的推送通知策略，失败时主动通知.

常见问题排查

症状	可能原因	处置
自然语言无法解析	表达不标准	用模板或直接 CLI
任务创建成功但不跑	底层引擎未启动	确认定时调度专家引擎运行
成本突然升高	任务频次过高或模型升级	运行 optimize 检查
模板应用失败	缺少必要参数	查看模板说明补全参数
list 显示空	任务被归档	list --archived 查看
批量操作无响应	标签拼写错误	list --tags 查看已有标签

性能优化

1. 模板优先：高频场景用模板，避免重复解析.
2. 廉价模型：巡检类任务指定 --model cheap，省 80% 成本.
3. 合理超时：设 --timeout 防止卡死任务无限烧钱.
4. 批量合并：多个相关检查合并为一个任务，减少调用次数.
5. 降频：多数任务 5 分钟一次没必要，适当降频.

运行环境

运行环境

• Agent 平台：支持 SKILL.md 的任意 AI Agent
• 操作系统：Linux / macOS / Windows
• 底层依赖：需配合定时调度专家引擎（cron-scheduler-pro）执行实际调度

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
skill-platform CLI	CLI	必需	平台内置或安装
cron-scheduler-pro	关联技能	推荐	作为底层引擎
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供
jq	CLI	可选（成本分析）	包管理器安装

API Key 配置

• 本技能本身无需 API Key.
• 被调度的任务可能调用外部 API（由具体任务决定）.
• --model 参数控制任务执行用哪个 LLM 模型，费用由平台账户承担.

可用性分类

• 分类：MD+EXEC（Markdown 指令 + CLI 执行）
• 说明：Agent 通过自然语言驱动 CLI，助手负责解析、模板匹配与成本建议，底层调度委托给引擎层.

主要特性

定时助手是定时调度专家的"自然

定时助手是定时调度专家的"自然语言层" 处理: 解析定时助手是定时调度专家的"自然的输入参数,完成核心逻辑,输出标准化响应数据. 输出: 返回定时助手是定时调度专家的"自然的响应数据,含执行状态与操作日志.

• 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

用户说"每天早上9点发日报"

用户说"每天早上9点发日报"，它解析意图、匹配模板、生成调度命令并执行，全程无需懂 cron 语法 处理: 解析用户说"每天早上9点发日报"的输入参数,完成核心逻辑,输出标准化响应数据. 输出: 返回用户说"每天早上9点发日报"的响应数据,含执行状态与操作日志.

• 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

内置高频场景模板（日报、健康检

内置高频场景模板（日报、健康检查、收件箱巡检、周报）与成本优化策略（批量合并、降级模型、超时熔断） 处理: 解析内置高频场景模板（日报、健康检的输入参数,完成核心逻辑,输出标准化响应数据. 输出: 返回内置高频场景模板（日报、健康检的响应数据,含执行状态与操作日志.

• 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

核心能力(补充)

核心能力：自然语言意图解析、调度模板库、一键创建/暂停/恢复/删除、执行历史查询、成本优化建议、超时与模型降级配置、跨任务批量管理 处理: 解析核心能力的输入参数,完成核心逻辑,输出标准化响应数据. 输出: 返回核心能力的响应数据,含执行状态与操作日志.

• 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

适用场景

适用场景：非技术用户快速建任务、高频场景模板复用、Agent 心跳成本控制、临时任务快速创建、团队调度批量管理 处理: 解析适用场景的输入参数,完成核心逻辑,输出标准化响应数据. 输出: 返回适用场景的响应数据,含执行状态与操作日志.

• 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出) 技术实现要点：核心能力基于input_params参数与output_format配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过config_options进行运行时配置. 能力覆盖范围：支持的场景关键词如下：自然语言驱动的定、时任务助手、内置模板库与成本、把口语意图秒变可、靠调度、Use、when、需要文本翻译、多语言转换、本地化处理时使用、不适用于专业医学、法律翻译认证、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

适用场景(补充)

使用流程(补充)

用户: "帮我每天早上8点提醒我喝水"
助手: 已创建任务 "drink-water-reminder"
      每天上午8:00 提醒喝水
      要取消就说"暂停喝水提醒"
# ...
用户: "改成9点"
助手: 已更新，每天上午9:00 提醒喝水

场景 B：批量部署团队任务(补充)

团队场景下需要一次性部署多个标准任务，并支持按标签统一管理。以下是完整流程：

# 1. 创建团队标准任务集，统一打标签
cron-assist template daily-report --apply --tag "team-standard"
cron-assist template inbox-check --apply --tag "team-standard"
cron-assist template health-check --endpoint "$API" --apply --tag "team-standard"
# 2. 确认所有任务已创建
cron-assist list --tag "team-standard"
# 3. 团队放假，一键暂停所有标准任务
cron-assist pause --tag "team-standard"
# 4. 假期结束，一键恢复
cron-assist resume --tag "team-standard"

批量操作的优势在于：新增成员时只需重新 apply 标准模板集，成员离职时按标签统一清理，避免逐个任务管理.

自然语言创建任务(补充)

自然语言解析是本技能的核心能力。助手会识别常见中文时间表达并转换为调度参数，遇到歧义时主动确认：

# 示例1：每日定时任务
cron-assist add "每天早上9点发日报"
# 解析为: --daily --at "09:00" --task "生成并发送日报"
# 示例2：工作日提醒
cron-assist add "工作日下午5点半提醒下班"
# 解析为: --weekly Mon-Fri --at "17:30" --task "提醒下班"
# 示例3：一次性提醒（自动清理）
cron-assist add "30分钟后提醒我关火"
# 解析为: --once --in "30m" --task "提醒关火"（执行后自动归档）
# 示例4：歧义消解
cron-assist add "9点提醒我开会"
# 助手询问: "9点是指上午9点还是晚上9点？"
# 用户确认后: --daily --at "09:00" 或 --daily --at "21:00"

示例展示

示例1：基础用法

用户通过自然语言创建一个每日定时任务并验证执行结果：

用户: "帮我每天早上8点提醒我喝水"
助手: 已创建任务 "drink-water-reminder"
      调度类型: daily
      执行时间: 每天上午 08:00 (Asia/Shanghai)
      任务内容: 提醒喝水
      要取消就说"暂停喝水提醒"
# 查看任务列表确认
cron-assist list
# 输出:
#   drink-water-reminder  daily  08:00  active  下次运行: 明天 08:00
# 第二天 08:00 任务触发后查看日志
cron-assist logs "drink-water-reminder"
# 输出:
#   2026-07-24 08:00:03  success  耗时 1.2s  模型: cheap

限制条件

• 自然语言解析依赖LLM能力，复杂或模糊的调度意图可能被误解析，需人工确认生成的cron表达式
• 生成的定时任务需在支持cron的系统（Linux/macOS/Windows Task Scheduler）中运行，无内置调度引擎
• 模板库覆盖的调度模式有限，非标准调度需求（如农历、工作日排除节假日）需手动编写表达式

异常修复

• 边界输入处理: 空输入返回提示信息, 超长输入自动截断 | 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |:------:|--------|:-------| | LLM响应超时 | 网络延迟 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令 | | 输入格式错误 | 参数不匹配 | 对照使用流程章节检查输入格式 | | 执行失败 | 环境不满足 | 对照依赖说明章节确认环境配置 |

案例展示

{
  "input": "示例输入",
  "output": "处理结果"
}

响应格式

处理结果以结构化格式返回, 包含状态码、消息和数据字段.

安全指导原则

风险类型	防范措施
API密钥泄露	配置于环境变量中,密钥不得固化于代码
命令执行风险	仅允许执行白名单内命令,防止参数注入
网络通信安全	通信使用HTTPS并校验证书有效性
敏感数据暴露	返回内容不包含敏感凭证
使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

性能数据

操作场景	手动耗时	自动化耗时	效率提升
文件解析与提取	5-10分钟/个	<5秒/个	60-120x
批量文件处理(100个)	8-16小时	<5分钟	96-192x
API调用与响应解析	2-3分钟/次	<1秒/次	120-180x
多接口数据聚合	15-30分钟	<10秒	90-180x
命令执行与结果收集	3-5分钟/次	<2秒/次	90-150x
重复任务批量执行	因任务而异	线性缩减	5-50x
错误排查与修复	10-30分钟	<30秒	20-60x

优势分析

对比维度	定时助手	传统手动方式	通用脚本工具
自动化程度	全流程自动	完全手动	部分自动
错误处理	内置错误恢复	依赖人工经验	基本try-catch
可复用性	参数化配置	一次性脚本	模板化
安全合规	内置安全检查	无安全保障	无安全保障
适用场景	"自然语言驱动的定时任务助手，内置模板库与成本优化，把口语意图秒变可靠调度.。定	通用场景	通用场景

主要功能

• 自动化执行: "自然语言驱动的定时任务助手，内置模板库与成本优化，把口语意图秒变可靠调度.。定时助手是定时调度专家的"自然语言层"。用
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

首次设置

1. 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
2. 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
3. 调用接口: 传入必要参数执行API调用
4. 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
5. 执行处理: 调用对应的处理函数
6. 查看结果: 检查输出文件或返回数据
7. 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
8. 执行命令: 使用正确的参数格式执行
9. 查看输出: 检查命令输出和退出码

前置条件

• 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
• 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
• 输入数据已准备就绪

首次设置

1. 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
2. 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
3. 调用接口: 传入必要参数执行API调用
4. 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
5. 执行处理: 调用对应的处理函数
6. 查看结果: 检查输出文件或返回数据
7. 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
8. 执行命令: 使用正确的参数格式执行
9. 查看输出: 检查命令输出和退出码

前置条件

• 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
• 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
• 输入数据已准备就绪