1. 周报生成器为什么总写成流水账从场景到 skill 的落地思路周工作报告生成器这个需求几乎每个研发团队都遇到过。表面上看是「让 AI 帮我写周报」实际做起来会发现两个坑一是模型没有项目上下文写出来的内容全是「完成了登录模块开发」这种没有信息量的空话二是每次都要重新贴一遍项目结构、技术栈、接口约定重复劳动严重。智能体 skill 的价值就在这里——把「调研代码库 → 生成结构化报告 → 拆分任务点」这套流程固化成可复用的配置让每次调用都自动带上项目上下文。我这次要落地的 skill 叫weekly-report-generator核心是三阶段流程代码库调研、报告生成、任务拆分。调研阶段并行启动多个搜索 Agent分别覆盖项目架构、各业务模块实现细节、跨模块公共机制报告阶段按五个固定章节输出每个章节必须引用实际代码里的变量值、API 路径、响应格式任务拆分阶段把同模块的类型定义、API 封装、页面开发合并成一个任务点按 2~4 小时估算再按依赖关系排期。这套 skill 要跑起来光有 skill.md 还不够模型侧得能稳定调用。我实测下来把智能体的 settings 改到 TaoToken 之后长上下文调研和结构化输出的稳定性明显好于默认配置尤其是需要并行搜索 Agent 的场景响应格式不容易跑偏。下面从零开始把 skill 配置、settings 改动、端到端验证完整走一遍。适合谁看正在做 AI 开发、需要把重复性报告生成流程自动化的同学已经写过 skill 但发现模型输出不稳定的同学想用智能体做代码库调研 任务拆分的同学。全文按可跟做的步骤写配置片段可以直接复制。2. TaoToken 前置准备智能体 skill 配置前的接入设置在写 skill.md 之前先把模型接入层配好。智能体调用 skill 时底层走的是模型 API如果 Base URL 和 Key 没配对skill 写得再好也跑不起来。TaoToken 的接入方式兼容 OpenAI 风格的接口配置起来比较直接。先拿 API Key。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后在控制台里创建 API Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console 创建完 Key 记得复制保存页面刷新后不会再显示完整 Key。拿到 Key 之后需要确认三个东西Base URL、API Key、Model ID。这三个是后面所有配置的核心缺一个都会报 401 或者 model not found。配置项值说明Base URLhttps://taotoken.net/api不加 UTM 参数直接用于 API 请求API Key控制台创建形如 sk-xxx注意保密Model ID按需选择长上下文调研建议选上下文窗口大的模型如果你用的是 Claude Code 这类工具接入配置会略有不同。Claude Code 的配置入口在~/.claude/settings.json或者项目级的.claude/settings.json需要把ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 地址。具体配置片段在下一节给出。这里有个容易踩的坑Base URL 末尾不要多加/v1。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api有些工具会自动拼接/v1/chat/completions如果你手动写成https://taotoken.net/api/v1就会变成/api/v1/v1/chat/completions直接 404。我试过在 Cline 里配错这个排查了十几分钟才发现是路径重复。另外智能体 skill 场景下模型需要处理较长的代码库调研结果建议选上下文窗口 128K 以上的模型。如果模型上下文太小调研阶段并行搜索 Agent 返回的内容会被截断报告生成阶段就会丢信息最后写出来的周报还是流水账。配置完成后建议先用模型对话功能做一次简单验证确认 Key 和 Base URL 能通。模型对话地址是 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 发一句「你好」看能不能正常返回。这一步通了再往下配 skill。3. 可复制配置skill.md 与 settings 改到 TaoToken 的完整片段这一节是核心给出可以直接复制的配置。分两部分skill.md 本体以及智能体 settings 里改到 TaoToken 的配置片段。3.1 skill.md 完整配置skill 文件放在智能体的 skills 目录下文件名weekly-report-generator.md。内容如下--- name: weekly-report-generator description: Generates weekly work reports and task breakdowns from project codebase. Invoke when user asks to write a work report, weekly summary, or task estimation based on actual project code. --- # Weekly Report Generator This skill generates structured weekly work reports and task breakdowns by deeply analyzing the project codebase, ensuring the report content is grounded in actual code implementation rather than subjective description. ## When to Invoke Invoke this skill when the user asks to: - Write a weekly/daily work report - Generate a project progress summary - Break down completed work into task points with time estimates - Create a development timeline or schedule ## Core Workflow The skill follows a 3-phase process: Codebase Survey → Report Generation → Task Breakdown. ### Phase 1: Codebase Survey Before writing any report, thoroughly investigate the project using search agents. Launch multiple search agents in parallel to cover different dimensions: 1. Project Architecture Survey - Directory structure (pages, components, composables, types, server, styles, middleware, plugins, layouts) - Configuration files (nuxt.config.ts / vite.config.ts / package.json / tsconfig.json) - Environment variables (.env files) - Build and deployment setup 2. Module-by-Module Deep Dive (one search agent per module) For each business module the user mentions, investigate: - Page files (route structure, page layout, component composition) - Composable files (API methods, data fetching patterns, state management) - Type definitions (interfaces, enums, utility types) - Component files (reusable components, layout components) - Server-side code (API proxy, middleware) - Key implementation logic (data flow, user interaction flow, error handling) 3. Cross-Cutting Concerns - Style system (SCSS variables, theme customization, responsive breakpoints) - Authentication mechanism (token management, route guards, login/register flow) - API architecture (proxy pattern, response format, error handling) - Shared components and utilities Critical: The survey must be comprehensive enough to describe actual implementation details, not just feature names. For example, instead of saying login function, describe password Base64 encoded via btoa(), submitted as multipart/form-data with request-auth header. ### Phase 2: Report Generation Generate the report with the following 5 sections, each grounded in the codebase survey results: Section 1: Project Functionality Understanding - Overall project positioning and business domain - Module inventory with functional scope - Key architectural characteristics (e.g., SSR/SSG mode, frontend/backend separation, auth-driven feature layering) - User-facing feature summary Section 2: Frontend Design Philosophy - Design system (color palette, typography, spacing tokens, component library choice) - Layout patterns (page structure, responsive breakpoints, detail page standard structure) - Style engineering (preprocessor setup, global variable injection, CSS scoping strategy, naming conventions) - Reference actual variable values and breakpoint numbers from the codebase Section 3: Technical Choices and Implementation Logic per Module For each module, document: - Route paths and page file locations - Feature architecture (what the module does, sub-modules or sub-features) - Technical choices made (data fetching pattern, state management, API calling mode, type system) - Implementation logic flow (data flow diagram in text form) - API integration status (which APIs are connected, which are mock/hardcoded) - Known issues or deviations from project standards Section 4: Backend API Design and Implementation - API proxy architecture (how frontend requests reach the backend) - Why specific proxy patterns were chosen (e.g., why not devProxy) - Complete API endpoint inventory in table format (path, method, response format, success code) - Response format compatibility handling (multiple format tolerance) - Authentication mechanism in API calls (token format, header forwarding) Section 5: Future Development Preparation - Prioritized list of incomplete features (P0/P1/P2) - Architecture optimization directions - Technical reserves for upcoming work - Known bugs or technical debt ### Phase 3: Task Breakdown Based on the completed work documented in the report, break down into task points: 1. Merge related tasks: Tasks that share the same code area or have tight dependencies should be combined (e.g., type definition API composable page development for the same module can be one task point) 2. Time estimate per task: 2~4H per task point. Adjust based on actual complexity: - Simple (type definition API wrapper): 2H - Medium (single page with standard patterns): 3H - Complex (multi-feature page or cross-cutting system): 4H 3. Realistic estimation: Consider that experienced developers work faster than naive estimates. Dont pad individual sub-tasks and then sum them up — think holistically about how long the combined work actually takes. 4. Schedule layout: Distribute task points across available working days, respecting: - Dependencies (infrastructure first, then features) - Daily capacity (6~8H per day) - Deadline constraint ## Output Format ### Report Format Use Word-friendly formatting: - Numbered section headers (一、二、三...) - Tables for structured data (feature lists, API inventories, design tokens) - Bullet points within sections - Avoid Markdown-specific syntax that doesnt paste well into Word (no backtick code blocks, no pipe tables that Word cant parse) - Use Chinese numbering conventions (一、二、三 for major sections, 1. 2. 3. for subsections) ### Task Breakdown Format - Group by module - Each task point: sequence number name hours brief description - Module subtotals - Grand total - Schedule table: date → task points → hours ## Quality Checklist Before delivering the report, verify: - [ ] Every feature description references actual code implementation, not just feature names - [ ] API paths and response formats are accurate (from codebase, not assumed) - [ ] Design token values (colors, breakpoints) match actual SCSS variables - [ ] Implementation logic flows are complete (from user action to API call to UI update) - [ ] Incomplete/mock features are explicitly flagged - [ ] Task breakdown hours are realistic and not inflated - [ ] Related tasks are properly merged, not artificially split3.2 settings 改到 TaoToken 的配置片段如果你用的是 Claude Codesettings.json 配置如下。路径是~/.claude/settings.json{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514 } }如果你用的是 Cline 或者类似的 VS Code 插件配置在插件的 settings 里对应字段是{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api, cline.openAiApiKey: sk-你的Key, cline.openAiModelId: claude-sonnet-4-20250514 }如果你用的是 Codex配置在~/.codex/auth.json{ OPENAI_API_KEY: sk-你的Key, OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api }三件套必须齐全Base URL、Key、Model ID。少任何一个都会报错。Base URL 统一用https://taotoken.net/api不要加/v1。配置改完之后重启智能体或者重新加载配置让 settings 生效。这一步不做后面验证会一直报 local proxy failed。4. 端到端验证跑一次周报生成确认链路稳定配置写完得实际跑一次确认从 skill 调用到报告输出的完整链路没问题。这一节给出验证步骤和预期结果。4.1 验证前的准备找一个实际的项目目录最好是中等规模、有多个业务模块的。太小的项目调研不出东西太大的项目调研时间太长。我一般用一个有 5~8 个模块的前端项目做验证。确认 skill 文件已经放在正确位置。不同智能体的 skills 目录不一样Claude Code 是~/.claude/skills/Cline 是插件配置里指定的目录。放错位置会导致 skill 不被识别。4.2 触发 skill 调用在智能体对话里输入触发语句比如帮我写一份本周的周工作报告项目在当前目录重点覆盖登录模块和订单模块。智能体识别到「周工作报告」这个意图后会加载weekly-report-generatorskill进入三阶段流程。4.3 观察调研阶段调研阶段会并行启动多个搜索 Agent。你会在对话里看到类似这样的输出正在调研项目架构... 正在调研登录模块... 正在调研订单模块... 正在调研跨模块公共机制...这一步的关键是看调研粒度。如果返回的内容只是「登录模块包含登录页面和注册页面」这种功能名称级别的描述说明调研不够深入需要检查 skill 里的 Critical 提示有没有生效。理想的调研结果应该包含具体实现细节比如「密码通过 btoa() 做 Base64 编码以 multipart/form-data 格式提交请求头带 request-auth 字段」。4.4 检查报告输出调研完成后进入报告生成阶段。预期输出五个章节每个章节都有实际代码引用。检查几个关键点第一项目功能认识章节里模块清单是否完整架构特征描述是否准确。第二前端设计思想章节里设计 token 的值是否和实际 SCSS 变量一致断点数字是否对得上。第三各模块技术选用章节里API 路径和响应格式是否准确有没有把 mock 接口标成已接入。第四后端接口设计章节里接口清单表格是否完整响应格式兼容处理有没有写清楚。第五后续开发准备章节里未完成功能有没有按 P0/P1/P2 分级。如果报告里出现「登录功能」这种没有实现细节的描述说明调研阶段的信息没有被正确传递到报告阶段需要检查模型上下文窗口是否够大。4.5 验证任务拆分任务拆分阶段检查任务点是否按模块合并。比如登录模块的类型定义、API 封装、页面开发应该合并成一个任务点而不是拆成三个。每个任务点 2~4 小时排期表按依赖关系排列基础设施在前功能开发在后。如果任务点被拆得很细每个只有 0.5 小时说明 skill 里的「合并关联任务」原则没有生效。这时候需要回到 skill.md 检查 Phase 3 的配置。4.6 验证成功的标志一次成功的端到端验证应该满足调研阶段有具体实现细节报告阶段五个章节完整且引用准确任务拆分阶段任务点合并合理、工时估算务实。整个流程从触发到输出大概 3~5 分钟取决于项目规模和模型响应速度。如果中途报错进入下一节的排查。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices 怎么解配置和验证过程中最容易遇到几类报错。这一节按报错信息对照排查。5.1 401 Unauthorized报错信息Error: 401 Unauthorized {error: {message: Invalid API key, type: invalid_request_error}}原因通常是 API Key 配错或者没生效。排查步骤第一确认 Key 是从控制台复制的完整 Key没有多余空格。第二确认 settings 文件保存后智能体已经重新加载配置。第三确认 Key 没有过期或者被删除。第四如果用的是环境变量确认环境变量名和工具要求的一致。改完配置后重启智能体再试。如果还是 401去控制台重新创建一个 Key 替换。5.2 local proxy failed报错信息Error: local proxy failed: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:xxxx这个报错说明智能体在尝试连接本地代理但本地没有代理服务在跑。原因通常是 Base URL 配成了 localhost 或者某个本地地址而不是 TaoToken 的 API 地址。排查检查 settings 里的 Base URL 是不是https://taotoken.net/api有没有被其他配置覆盖。有些工具会在环境变量里读HTTP_PROXY或HTTPS_PROXY如果这两个变量指向了不存在的本地代理也会报这个错。检查一下系统环境变量把这两个变量清掉或者指向正确的地址。5.3 reading choices 报错报错信息Error: reading choices - Cannot read properties of undefined (reading choices)这个报错说明 API 返回的响应格式和工具预期的格式不一致。常见原因是 Base URL 路径不对导致请求打到了错误的端点返回了非标准格式的响应。排查确认 Base URL 是https://taotoken.net/api没有多加/v1。如果工具自动拼接/v1/chat/completions最终请求地址应该是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。另一个可能原因是 Model ID 写错了请求打到了不存在的模型返回了错误格式。检查 Model ID 是否和控制台里列出的模型名称一致。5.4 OAuth 相关报错报错信息Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Claude Code 并且之前登录过官方账号可能会残留 OAuth 配置和 API Key 配置冲突。排查检查~/.claude/settings.json里有没有残留的 OAuth 相关字段比如oauthAccount或者accessToken。把这些字段删掉只保留env里的 Base URL 和 API Key 配置。5.5 skill 不被识别如果智能体没有加载 skill检查 skill 文件路径和文件名。文件名必须是weekly-report-generator.md放在 skills 目录下。文件头的 frontmatter 里name和description必须完整description 里要包含触发关键词比如「work report」「weekly summary」。5.6 报告内容空洞如果报告生成出来了但内容全是功能名称级别的描述没有实现细节说明调研阶段的信息没有被正确传递。排查第一确认模型上下文窗口够大能容纳调研结果。第二确认 skill 里的 Critical 提示没有被忽略。第三在触发语句里明确要求「引用实际代码实现细节」给模型更强的指令。排查完这些重新跑一次验证基本能解决大部分问题。6. 把周报生成器接入你的工作流从 skill 到日常使用skill 配好、验证通过之后剩下的就是把它接入日常工作流。这一节说几个实际使用中的技巧。第一把 skill 和项目的代码库绑定。每次调用时智能体会自动调研当前目录的代码。如果你有多个项目可以在触发语句里指定项目路径比如「项目在 ~/projects/my-app帮我写周报」。第二周报生成的时间点。我一般周五下午跑一次把本周的代码变更作为调研输入。如果项目有 git 记录可以在触发语句里加上「重点看本周的 commit」让调研更聚焦。第三任务拆分的用法。周报生成器输出的任务拆分可以直接作为下周的排期参考。把排期表复制到项目管理工具里按任务点分配工时。第四长期使用的配置优化。如果发现某类模块的调研总是不够深入可以在 skill.md 的 Phase 1 里针对这类模块加专门的调研指令。skill 是可以迭代的用几次之后根据实际输出调整。如果你需要长期跑这类智能体任务可以考虑 Coding Plan地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 适合需要稳定调用、频繁跑调研和报告生成的场景。API Keys 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 配置过程中遇到问题可以查文档。最后说一个实际经验skill 的调研质量很大程度上取决于模型能不能一次性处理完所有并行搜索 Agent 返回的内容。如果模型上下文不够调研结果会被截断报告就会丢信息。所以选模型的时候上下文窗口比单纯的推理能力更重要。这一点在配置阶段就要确认好不然后面报告质量上不去还得回头换模型重配。