时间都去哪儿了?
我每周最烦的时间点,基本就是写周报。
前阵子我粗略算了一下,过去 3 个月我光是手写 prompt、翻记录、拼周报,差不多花了 12 个小时。平均下来,每周 50 分钟左右。这里面写字的时间其实不多,大头都花在找材料上:翻 GitHub,看这周提交了什么;翻 Jira,看哪些 ticket 还在自己手里;最后再把这些碎片凑成一段还算体面的文字。
有一次快写完的时候,同事突然问我:"你这周 GitHub 上那个 PR 进度怎么样了?"
我才发现,那个 PR 被我漏掉了。
不是没做,也不是故意不写。就是翻到一半已经快到 deadline 了,脑子开始只想赶紧交差,于是漏了。结果周报看起来像是我这周只做了一个小需求。
这件事挺小,但让我开始认真想:周报最累的地方,可能不是"写",而是每周都要重新把自己做过的事捞一遍。
什么是 loop?
简单说,loop 就是让 AI 不只回答一次,而是按一套流程反复跑,直到条件满足才停。
以前的做法是:我写 prompt,AI 给结果,然后结束。Loop Engineering 更像是:我先设计一套流程,让它定时拉数据、生成草稿、检查结果;如果没过检查,就停下来留下原因。
所以它和 cron 不太一样。
cron 只是到点执行脚本。它不关心脚本结果好不好,也不会自己判断下一步该做什么。loop 里面多了一层判断:现在拿到了什么数据,够不够写,哪里缺了,能不能继续。
这层判断很麻烦。也正是这层判断,让它不只是"定时跑一下 AI"。
你的任务适合做成 loop 吗?
不是所有重复任务都值得上 loop。我现在会先看四件事:
- 这件事是不是每周都会发生?
- 跑完之后,能不能看出来成功还是失败?
- 中途失败后,能不能从失败点接着来?
- 省下来的时间,值不值得维护这套流程?
如果这四条里有两三条都说不清,先别急着自动化。写个一次性脚本,或者继续手动做,可能更省心。
周报这个场景比较适合。它每周发生,输入数据也比较清楚:GitHub、Jira、日历、文档。问题是这些数据分散在好几个地方,人每周手动捞一遍,很容易漏。
5 个组件怎么落到周报场景
Addy 的文章里提到 5 个组件,再加一个贯穿全程的 Memory:Automations、Worktrees、Skills、Plugins、Sub-agents,以及 Memory。
我第一次看这套东西时也有点头大。名词很多,但放到周报里,其实可以拆得很朴素:什么时候跑、按什么模板写、从哪里拿数据、在哪里隔离运行、谁来检查、怎么记录上次失败。
1 Automations:每周五 18:00 跑一次
Automation 就是闹钟。不过这里别手写一个看起来像配置文件的 YAML,然后期待 Codex 自动识别。
更稳的做法是在 Codex 桌面 App 里打开 Settings -> Automations -> New automation,填这几项:
- Name:
weekly-report-loop - Schedule:每周五 18:00
- Workspace / CWD:周报工作区,比如
~/weekly-report-loop - Execution environment:第一版先选
local - Prompt:让 Codex 读取
company-weekly-reportskill,按 data-fetcher、drafter、reviewer 三步生成草稿
如果你更习惯直接对 Codex 说话,也可以在当前项目里发这一句:
请创建一个本地 automation:每周五 18:00 在 ~/weekly-report-loop 运行。任务是读取 company-weekly-report skill,汇总本周 GitHub 和 Jira 进展,生成 raw/week-{W}.json、draft/week-{W}.md、review/verdict-{W}.json 和 state/progress.md。review 不通过时不要发布,只把失败原因写进 state/progress.md。
创建之后,可以在 ~/.codex/automations/ 下面看到对应的 automation.toml。这个文件是 Codex App 生成的,我一般不手改。要改时间、工作区或 prompt,回到 Settings 里改。
2 Skills:把周报要求写清楚
Skill 是这套流程的说明书。路径可以放在 ~/.codex/skills/company-weekly-report/SKILL.md。
一个最小版本大概长这样:
---
name: company-weekly-report
description: Generate a weekly company report draft from GitHub/Jira evidence, with source citations and a reviewer gate.
---
# 目的
按公司周报模板,把本周工作汇总成文档,标注完成度与风险。
# 模板位置
- references/template.md # 公司模板(10 段固定结构)
# 数据源(用 MCP,不要让 Agent 自己爬网页)
- GitHub connector / MCP:本周 commits、PR、review、issue
- Jira connector / MCP:本周更新过、由我负责或参与的 tickets
- 如果 Jira 没接好,不要猜;写入 `[数据缺失,需补充:Jira]`
# 产物路径
- raw/week-{W}.json:原始证据,只放结构化数据和来源链接
- draft/week-{W}.md:周报草稿
- review/verdict-{W}.json:reviewer 的结论,必须包含 pass 和 reasons
- state/progress.md:每次运行追加一段状态
# 写作约束
- 每条 bullet 必须有数据源引用 [src:github:abc123]
- 数字必须从 connector / MCP 返回,禁止 Agent 编造
- 不要写"下周计划"超过 5 条
# Gate
- reviewer 必须检查全文每一段是否有来源
- review/verdict-{W}.json 里的 pass 不是 true,就不要发布
这里最值得花时间写的是两块:数据源和写作约束。周报最怕的不是写得不漂亮,而是 AI 很自然地补一句看似合理的话。尤其是数字,没来源就别写。
3 Plugins:先把数据接上
Plugins 或 MCP 连接器,负责让 Codex 读到外部数据。周报里至少要接 GitHub。如果你们公司有 Jira/Atlassian connector,或者内部 MCP,再把 Jira 接上。
# 先看当前 Codex 里有哪些插件
codex plugin list
# 当前 Codex CLI 的安装命令是 add,不是 install
codex plugin add github@openai-curated
如果 Jira 不是插件市场里的现成 connector,而是公司内部 MCP,可以用这种方式接:
codex mcp add company-jira --url https://your-company.example.com/mcp
装完先确认一下:
codex plugin list
codex mcp list
只读周报,不应该给写权限。能读就够了。repo:write 这种权限,除非你真的要让它开 PR,否则别给。
4 Worktrees:第一版不用急
Worktrees 是隔离运行环境。要是这个 loop 会改代码、开 PR、跑测试,那最好给每个 agent 单独的 worktree。
但周报第一版只是读数据、写草稿,用 local 就够了。等它稳定跑两三周,再考虑改成 worktree 环境。先跑通,比一上来把架构搭满更重要。
5 Sub-agents:把三步写进 prompt
这里不用急着发明一套流水线配置。第一版最容易跑通的办法,是在 automation prompt 里把三步写清楚:
请按三步执行:
1. data-fetcher:读取本周 GitHub commits / PR / review;如果 Jira connector 可用,也读取本周相关 tickets。把原始结果写入 raw/week-{W}.json。任何 connector 报错都必须写入 state/fetch-error-{W}.md,并停止后续步骤。
2. drafter:只根据 raw/week-{W}.json 和 references/template.md 写 draft/week-{W}.md。没有数据的地方写 "[数据缺失,需补充]",不要补编。
3. reviewer:检查 draft/week-{W}.md 是否每段都有来源、是否出现无来源数字、是否把空数据写成了"无进展"。把结果写入 review/verdict-{W}.json,格式为 {"pass": true/false, "reasons": [...]}。
只有 reviewer pass 为 true,才在 state/progress.md 里记录 "ready_to_publish"。
这不够精致,但能跑。第一版 loop 要的不是漂亮,而是能看见它在哪一步失败。
6 Memory:把上次失败记下来
Memory 先别想复杂。第一版就放一个 state/progress.md。
# Weekly Report Loop State
## Last Run
- week: 2026-W23
- raw_path: raw/week-2026-W23.json
- draft_path: draft/week-2026-W23.md
- verdict_path: review/verdict-2026-W23.json
- gate_passed: true
## Backoff
- consecutive_failures: 0
- next_attempt_at: 2026-06-12T18:00:00+08:00
## Failures Log
- 2026-W19: gate_failed(reviewer caught hallucinated ticket count)
不要默认 App 会帮你维护这个文件。把"每次运行必须追加 state/progress.md"写进 automation prompt 和 SKILL.md。下一次运行时,先读上一次为什么失败,再决定要不要继续。
我踩过的 3 个坑
跑起来之后,我遇到过几个很烦的问题。不是大事故,但足够让人不敢直接全自动发布。
踩坑①:安静失败(Quiet Failure)
有一次周五 18:00 触发后,Jira token 过期了。data-fetcher 没有明确报错,只返回了空数据。
drafter 看见空 raw,就写了一句"本周无 Jira 进展"。reviewer 只检查引用是否一致,所以也过了。周报发出去以后,周一才发现少了一大块。
后来我加了三条规则:
- data-fetcher 失败时必须写
state/fetch-error.md,不写就当整个 loop 失败。 - connector 报错或返回结构异常时,直接停止,不进入 drafter。
- 如果本周 commits 和 tickets 都是 0,reviewer 要直接 fail,除非 raw 里有明确的休假或停工证据。
踩坑②:周报幻觉(Weekly Report Hallucination)
另一次,模板里有"用户增长"段落,但 GitHub 返回的只是后端 commits。drafter 顺手写了一句"本周 DAU 上升 12%"。
这数字完全没来源。
reviewer 当时没拦住,因为它只检查了有引用的段落。没有引用的段落,反而被跳过去了。
后来我把规则改成:
- 没有原始数据的段落,写
[数据缺失,需补充]。 - reviewer 扫全文,不是只扫有引用的行。
- DAU、MAU、转化率这类业务指标,只能来自数据看板 MCP,不能从 commit 或 PR 里推断。
踩坑③:Token 失控(Token Runaway)
还有一次,reviewer fail 了。automation 重试时,drafter 把上周 draft 当作上下文示例塞了进去。重试几次后,token 消耗开始变得离谱。
这类问题不一定马上炸,但它会让你越来越不敢开自动化。
我现在的做法是:
- prompt 里写清楚,只读取本周 raw、模板和最近一次 progress。
- drafter 不带历史 draft 作为示例。
- reviewer 失败后,先看规则哪里有问题,不要马上重跑整条链路。
动手试试
如果你想做一个自己的周报 loop,可以先按这个顺序来。别一上来追求无人值守。
Step 1:先做一次 4 条件测试
把你每周都要做的任务,放进前面的 4 个问题里过一遍。答不上来,就先别做 loop。
Step 2:准备周报工作区
建一个专门目录,比如 ~/weekly-report-loop,里面放这几个子目录:
references/
raw/
draft/
review/
state/
公司周报模板放进 references/template.md。
Step 3:写 SKILL.md
照着上面的骨架写。别急着写得很完整,先把数据源、产物路径和禁止编造写清楚。
Step 4:安装并确认连接器
在 Codex 桌面 App 的 Settings -> Plugins 里安装 GitHub。如果公司有 Jira/Atlassian connector,也一起装。
然后用 CLI 确认一下:
codex plugin list
codex mcp list
看到 GitHub/Jira 是 enabled,再做下一步。
Step 5:创建 automation,第一周盯着跑
在 Settings -> Automations 创建每周五 18:00 的本地 automation。
第一周不要完全放手。手动触发一次,看这三个文件:
raw/week-{W}.json不是空的draft/week-{W}.md没有无来源数字review/verdict-{W}.json的 pass 是 true
这些都没问题,第二周再让它自己跑。
我现在对周报自动化的看法很简单:别急着让 AI 替你发布。先让它学会留下证据,学会承认自己没拿到数据。它能做到这一步,已经省很多事了。