## 摘要
每天 140 分钟花在复制粘贴上，数字还总跟群里原文对不上。这篇记录把群消息采集、公文格式 Word 排版、群发图片生成、定时任务调度串成一条完整流水线，单日耗时压到 14 分钟。含目录结构、关键脚本片段与 6 条真实踩坑，适合需要做周期性报表自动化的同学直接搬用。

> 这是一篇纯实战记录。项目背景是某运营商地市级分公司承接某监管单位的一个专项推进任务，8 个县区单位每天在钉钉群里报进度，市公司每天要出一份日报、两张群发图、一份周报。半年下来，最耗人的不是分析，而是搬运。下面是把搬运全部交给 WorkBuddy 的完整过程，含目录结构、关键代码、6 条踩坑和一份效率账。

## 一、真实的痛点：每天 2 小时，全花在复制粘贴上

先描述一下这条流水线原来长什么样：

- **数据在群里**。一个 90 多人的推进群，8 个单位从下午 6 点报到晚上 11 点，格式五花八门——有人发纯文字，有人发截图，有人只写"已对接"没有数字。
- **口径在文件里**。什么叫"完成接入"、"缺口"是距 100% 还是距底线目标、日均需求怎么算，一年内改过三次。每次改口径，之前写好的稿子全部作废。
- **模板在脑子里**。日报固定六段：总体情况、分单位分析（8 家一个不能少）、红黑榜、共性问题、下一步盯办、落款。少一段就要退回来重写。
- **产出是四件套**：日报 Word（报领导）、通报表格图 + 红黑榜图（发群）、通报数据 JSON（存档复查）、周报（周五交）。

人工做一遍的实测耗时：翻群消息挑数据 25 分钟，逐单位核对原文 30 分钟，写稿 40 分钟，调 Word 排版 15 分钟，用 PPT 画两张图 30 分钟——**单日 140 分钟，周五还要再加半天做周报**。更麻烦的是抄错数：一篇稿子里平均有 3～5 处数字和群里原文对不上，被领导当场指出过两次。

## 二、为什么是 WorkBuddy

选型时试过几种方案，最后落在 WorkBuddy 上，是因为它同时给到了四样东西，正好对上四个缺口：

| 项目缺口 | WorkBuddy 提供的能力 |
|---|---|
| 要读群消息、要调内部 CLI | 可执行 shell / Python，本地环境直接跑 |
| 每天固定时间出稿 | 原生定时任务，支持循环触发 |
| 口径、模板、边界要固化 | 技能（Skill）机制，把"怎么做"写成文件 |
| 口径改过三次，改动要留痕 | 项目级长期记忆，按天追加工作日志 |

关键认识：**WorkBuddy 不是"帮你写文章"的工具，而是"帮你把一条流程跑起来"的运行环境**。文章可以让模型写，流程必须靠脚本固化——模型每次都可能不一样，脚本每次都一样。

## 三、动手之前：先把目录结构定死

一切从目录开始。WorkBuddy 的工作目录就是项目根，所有路径都写绝对路径或相对根目录的路径，脚本之间靠文件交接，不靠"上下文记忆"。

```text
工作台根目录/
├── 作业说明.md                 # 唯一作业标准：数据源、六段结构、判定口径、边界
├── tools/
│   ├── lib.mjs                 # 钉钉 CLI 统一封装（所有脚本共用）
│   ├── collect.mjs             # 采集层：群消息 → 素材.md
│   ├── daily-summary.mjs       # 日报汇总（日志维度）
│   ├── weekly-report.mjs       # 周报：拉本周 → 按人合并 → docx
│   ├── md2docx.py              # 排版层：Markdown → 公文格式 Word
│   ├── make_image.py           # 出图层：JSON → 通报表格图 / 红黑榜图
│   ├── run-daily.bat           # 定时任务入口（纯 ASCII 路径）
│   └── daily_run.log           # 执行日志，只追加不覆盖
├── 专项名/
│   ├── 素材/素材_YYYY-MM-DD.md  # 中间产物：当日原始消息 + 各单位报送情况
│   ├── 图片/通报表格_*.png
│   ├── 图片/红黑榜_*.png
│   ├── 通报数据_YYYY-MM-DD.json # 出图的数据源，可复查可改图
│   └── YYYYMMDD_专项日报_v1.docx / .md
├── 日报汇总/                    # 每日单行汇总
├── 周报/
└── .workbuddy/memory/          # 项目长期记忆 + 按天工作日志
```

三条约定，后面所有坑都跟它有关：

1. **中间产物与最终产物分离**。`素材/` 是中间产物，只给脚本读，不发人；`图片/`、`*.docx` 是交付物。
2. **数字只有一个来源**。所有数字只能来自 `素材_*.md`，素材里没有的写"未提供"，不许模型推断。
3. **脚本全部可独立重跑**。任何一个环节失败，重跑那一个脚本即可，不重跑全链。

## 四、分步实操

### 步骤 1：把作业标准写成文件，而不是写进提示词

这是整个项目最关键的一步。第一版我图省事，把所有要求塞进定时任务的提示词里，跑了三天就开始漂移：今天多写了一段，明天红黑榜和分单位分析打架。

后来改成一份 `作业说明.md`，结构固定为九节：一句话定位、数据源、产出物清单、日报六段结构、各段写法（含红黑榜评选规则）、写作要求、JSON 格式、出文件与检查顺序、边界（不发群、不编造、节假日照常生成）。

定时任务的提示词从此只剩一句：

```text
按项目根目录的 作业说明.md 执行今日专项日报。数据只认 素材_YYYY-MM-DD.md，
数字与原文一致。任何一步失败就停下并如实报告，不要跳过继续。
```

**效果**：口径改动只改一个文件，改完历史稿件不用动；提示词从 2000 字压到 80 字，漂移基本消失。

### 步骤 2：采集层 —— 把群消息变成结构化素材

内部钉钉 CLI 是 JSON 输出，但每个脚本都写一遍 `spawnSync` 太蠢，先做统一封装：

```js
// tools/lib.mjs
import { spawnSync } from 'node:child_process';
export function dws(args, opts = {}) {
  const r = spawnSync(process.execPath, [DWS_CLI, ...args], {
    encoding: 'utf8', maxBuffer: 50 * 1024 * 1024, cwd: opts.cwd,
  });
  const out = (r.stdout || '').trim();
  const s = out.indexOf('{'), e = out.lastIndexOf('}');
  if (s < 0 || e < s) throw new Error('no json: ' + out.slice(0, 300));
  return JSON.parse(out.slice(s, e + 1));   // CLI 会混日志，只切 JSON 段
}
```

采集本身只有一行核心命令：

```js
const res = dws(['chat', '+chat-messages', '--group', GROUP,
  '--start', day + 'T00:00:00+08:00', '--end', day + 'T23:59:59+08:00',
  '--order', 'asc', '--page-all', '--no-reactions', '--format', 'json']);
```

拿到消息后做三件事：按 `发送人 → 单位` 映射归类、按日期分组、用固定句式抽数。**抽数只认"通报原文里的固定句式"，不做语义猜测**：

```js
// 只认这几条，缺就写"—"，绝不推算
const RULES = {
  total: /累计完成接入\s*(\d+)\s*家/,
  added: /当日新增\**\s*(\d+)\s*家/,
  rate:  /整体接入率\s*([\d.]+)\s*%/,
  gap:   /缺口\s*(\d+)\s*家/,
};
```

素材文件分五段：今日群消息全文、各单位今日报送（未报的给最近一次）、接入通报数据、近 7 日趋势表、近 5 日报送统计表。**素材是"证据"，不是"结论"**——结论留给下一步的模型写。

### 步骤 3：排版层 —— Markdown 直接转公文格式 Word

领导要的是 Word，而且是公文体：标题黑体二号居中、正文仿宋三号、首行缩进两字符、固定 28 磅行距、表格三线表。用 python-docx 写了一个转换器，核心是**中文字体必须单独设 eastAsia**，否则 Word 里全是宋体：

```python
def set_run(run, name='仿宋', size=16, bold=False):
    run.font.name = name
    run.font.size = Pt(size)
    run.bold = bold
    rPr = run._element.get_or_add_rPr()
    rFonts = rPr.find(qn('w:rFonts')) or OxmlElement('w:rFonts')
    rFonts.set(qn('w:eastAsia'), name)      # 关键：中文走 eastAsia
    rFonts.set(qn('w:ascii'), 'Times New Roman')
```

调用就一条命令，模型只需要产出 Markdown：

```bash
python tools/md2docx.py "专项名/20261111_专项日报_v1.md" "专项名/20261111_专项日报_v1.docx"
```

### 步骤 4：出图层 —— 两张群发图，关键是像素级折行

群里的图必须是 1080 宽、字够大、手机上能看清。用 PIL 画表格不难，难在中文折行：早期版本经常把"36 家"拆成"36"和"家"两行，或者把句号顶到下一行行首。解决办法是按像素宽度折行，并加两条规则：

```python
NO_LINE_START = '，。、；：！？）》”’%…'
def wrap(font, text, maxw):
    lines, cur = [], ''
    for ch in text:
        if font.getlength(cur + ch) <= maxw:
            cur += ch; continue
        if cur and cur[-1].isdigit():            # 数字不拆开，整段下移
            k = len(cur)
            while k and cur[k - 1].isdigit(): k -= 1
            lines.append(cur[:k]); cur = cur[k:] + ch; continue
        if ch in NO_LINE_START and len(cur) >= 2:  # 标点不落行首
            lines.append(cur[:-1]); cur = cur[-1] + ch; continue
        lines.append(cur); cur = ch
    return lines + ([cur] if cur else [])
```

两张图的输入是同一份 JSON（`通报数据_YYYY-MM-DD.json`），这样"改图不改稿、改稿不改数"：

```bash
python tools/make_image.py "专项名/通报数据_2026-11-11.json" "专项名/图片"
```

### 步骤 5：定时任务与入口 bat

WorkBuddy 里建两个定时任务：日报每天 18:00，周报每周五 17:30。定时任务本身只做一件事——调用 bat，把日志追加到文件里，方便第二天查。

```bat
@echo off
cd /d "%~dp0.."
node tools\daily-summary.mjs --send >> tools\daily_run.log 2>&1
```

**为什么不直接把命令写进定时任务？** 因为要留执行痕迹。`daily_run.log` 是排查"手动能跑、定时不跑"的唯一证据，里面能看到结果码、输出、以及发送成功与否。

### 步骤 6：人审闸门 —— 最后一步不交给模型

模型可以写稿，但不能决定往哪个群发。所以流程末端加了硬闸门：**定时任务只把稿子生成到本地，外加一条单聊提醒给负责人；正式群一条自动消息都不发**。负责人看完改完，手动发。不担心模型哪天抽风把半成品发进百人群，也不担心口径临时调整导致旧稿误发。

## 五、踩坑记录与解决方案

| # | 现象 | 根因 | 解决 |
|---|---|---|---|
| 1 | 定时任务结果码非 0，日志里中文路径乱码 | `.bat` 文件里写了中文绝对路径，cmd 按 GBK 解析 UTF-8 文件 | 改用 `%~dp0..` 定位根目录，bat 内**不出现任何中文** |
| 2 | 采集报错或数据整体偏移一天 | 时间参数没带时区，被按 UTC 解析 | 所有时间参数强制 `YYYY-MM-DDTHH:mm:ss+08:00` |
| 3 | 发文件报路径不存在，但文件明明在 | CLI 要求工作区内相对路径 | `spawnSync` 把 `cwd` 设成文件所在目录，`--file ./xxx.docx` |
| 4 | 钉钉里只收到第一行，后面全丢 | 多行 Markdown 在某些端只渲染首行 | 汇总压成**单行**，段间用「｜」分隔 |
| 5 | 正则抽不到"新增 1 家" | 原文是 `**单位名**新增1家`，`**` 挡在中间 | 抽数前先 `text.replace(/\*\*/g, '')` |
| 6 | 全市汇总数被错挂到某个县区 | 一条消息里出现两个以上单位名 | 判定规则：≥2 个单位名 → 算全市，不归属单单位 |
| 7 | 图里出现"0 家"，实际是"没报" | 把"未报"当成了 0 | 未报单独标注、排末位，绝不与 0 混排 |
| 8 | 转 docx 报文件被占用 | 同名 Word 正开着 | 写文件前先关闭预览，失败即停、如实报告 |

第 7 条值得单独说：**"报 0"和"没报"在业务上是两回事**——一个是"做了没成"，一个是"没做"。混在一起，红黑榜就会冤枉人。这条后来直接写进了口径文件和排名脚本的注释里。

## 六、前后效率对比

同一套产出（1 份 Word 日报 + 2 张群图 + 1 份 JSON + 1 份周报），改造前后实测：

| 环节 | 人工 | WorkBuddy |
|---|---|---|
| 翻群消息挑数 | 25 min | 0（脚本采集约 40 s） |
| 逐单位核对原文 | 30 min | 0（素材直接给原文） |
| 写稿 | 40 min | 0（模型按作业说明出稿约 1 min） |
| Word 排版 | 15 min | 0（一条命令约 15 s） |
| 画两张群图 | 30 min | 0（一条命令约 20 s） |
| 人工复核修改 | 15 min | 12 min |
| **单日合计** | **140 min** | **约 14 min** |
| 周报 | 半天 | 3 min |
| 数字抄错 | 3～5 处/篇 | 0（脚本直取原文） |

单日耗时下降约 90%，周报从半天压到分钟级。但真正值钱的不是时间，是**一致性**：每天的红黑榜评选规则一样、八个单位一个不漏、口径改一次全链生效，这才是"能不能长期跑下去"的关键。

## 七、可以直接抄走的四条经验

1. **先写作业说明，再写提示词**。流程性任务的稳定性来自文件，不来自提示词长度。
2. **中间产物单独存**。`素材.md` 是有证据价值的；把所有原始消息留在素材里，出问题能一眼回溯到底哪句话读错了。
3. **脚本只管数字，模型只管判断**。数字由正则和 CSV 提供，判断（红黑榜、共性问题、改进建议）交给模型，出了问题能分清是谁的锅。
4. **人审闸门不能省**。试点期宁可多花 10 分钟人审，也不要让自动化直接对着百人群说话。

如果只能保留一条建议，那就是：**把 WorkBuddy 当成"能跑脚本的同事"，而不是"能写文章的助手"**。让它去调 CLI、去读写文件、去按定时器执行；需要判断的地方留给人。这条线跑顺之后，同样的骨架换个数据源就能复用到别的专项——我这套目录结构和脚本分层，后来几乎原样搬到了第二个项目的日报上，只改了 `UNIT_MAP` 和几个正则。

![通报表格_2026-11-11_示例版.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12895111/5ac1b96dd3e4ad7b6cf3b3d2776129b3.png)
![红黑榜_2026-11-11_示例版.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12895111/2cf008e1547fb26064bd11adab5175df.png)
![专项日报_20261111_第1页_示例版.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12895111/6e9ebb48a345d229d6ef258a00053b37.png)

*（内容由AI生成，仅供参考）*
*（内容由AI生成，仅供参考）*

每天 140 分钟花在复制粘贴上，数字还总跟群里原文对不上。这篇记录把群消息采集、公文格式 Word 排版、群发图片生成、定时任务调度串成一条完整流水线，单日耗时压到 14 分钟。含目录结构、关键脚本片段与 6 条真实踩坑，适合需要做周期性报表自动化的同学直接搬用。

WorkBuddy 实战：把每天 2 小时的日报搬运压到 14 分钟，6 条踩坑全记录

每天140分钟花在复制粘贴上，数字还总跟群里原文对不上。这篇把群消息采集、公文格式Word排版、群发图片生成、定时调度串成一条完整流水线，单日耗时压到14分钟。含目录结构、关键脚本片段与6条真实踩坑。

开发工具

职业发展

纯实战记录：用WorkBuddy将运营商专项日报流水线全自动化，把群消息采集、公文格式Word排版、群发图片生成和定时调度整合，单日耗时从140分钟压至14分钟，含完整目录结构、关键脚本、6条踩坑方案及效率对比，适合周期性报表自动化场景直接复用。

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