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每天早上一条消息搞定全天：AI 早报自动生成的场景与调度技巧

"每天早上 8 点帮我整理今天的天气、新闻和待办" —— 这是 AI Agent 用户留存率最高的场景。一旦习惯了每天早上收到一条精心整理的早报，你就再也回不去手动刷 App 的日子了。

场景画像​

高频指令：

  • "帮我搞个每日早报"
  • "每天早上推送天气和新闻给我"
  • "我想每天早上知道今天有什么安排"

为什么这个场景留存率最高：

早报场景的独特之处在于它是被动接收的——用户不需要主动发起对话，Agent 会在固定时间主动推送。这意味着：

  1. 用户零操作成本
  2. 每天都能感受到 Agent 的价值
  3. 内容高度个性化（天气是你所在城市的，新闻是你关注领域的）

场景拆解：一条早报的诞生​

信息源编排​

一条高质量的早报通常包含 3-5 个信息源：

早报 = 天气预报 + 新闻摘要 + 待办提醒 + （可选）记忆回顾

CountBot 的技能系统恰好覆盖了所有这些信息源：

信息模块技能命令
天气预报weatherpython3 skills/weather/scripts/weather.py query 东莞 --json
AI 新闻newspython3 skills/news/scripts/news.py category --cat ai --limit 5
热点新闻newspython3 skills/news/scripts/news.py hot --limit 5
搜索热点baidu-searchpython3 skills/baidu-search/scripts/search.py "AI 最新进展" --freshness pw
待办/记忆memory内置统一记忆工具，读取最近记忆

Cron 调度配置​

创建每日早报的定时任务：

用户：帮我创建一个每日早报，每天早上 8 点推送

Agent 创建 Cron 任务：
  Schedule: 0 8 * * *
  Message: 执行以下任务并整合为一条早报消息：
           1. 查询东莞今天的天气和穿衣建议
           2. 获取 5 条 AI 技术新闻
           3. 获取 5 条热点新闻
           4. 读取最近的记忆，看看有没有今天需要处理的事项
           将所有信息整合为一条简洁的早报，格式清晰。

早报输出示例​

早安。今天是 2026 年 2 月 17 日，星期二。

东莞天气
今天 18-25°C，多云转晴，湿度 65%，东北风 2 级
穿衣建议：薄外套 + 长袖，中午可脱外套

AI 动态（5 条）
1. 某主流模型平台发布新的多模态升级，推理能力进一步增强
2. 开源大模型 DeepSeek-V4 登顶 LMSYS 排行榜
3. Anthropic 推出企业级 Agent API
4. Meta 开源视频生成模型 Movie Gen 2
5. 国内首个 AI Agent 安全标准发布

重点新闻
1. 两会代表建议加大 AI 基础设施投入
2. 新能源汽车 1 月销量同比增长 42%
...

今日待办
- 项目评审材料截止（2/20，还剩 3 天）
- 下午 3 点部门会议

祝你今天高效顺利！

提示词技巧：打造个性化早报​

技巧一：定义早报模板​

第一次设置时，给 Agent 一个明确的模板：

我的早报模板：
1. 天气：城市是东莞，包含温度、天气描述、穿衣建议
2. AI 新闻：5 条，只要标题和一句话摘要
3. 热点新闻：3 条，只要标题
4. 待办提醒：从记忆中提取今天相关的事项
5. 语气：简洁友好，不要太正式

不需要的内容：体育新闻、娱乐八卦、股市行情

技巧二：利用记忆系统实现"越用越懂你"​

早报的个性化程度取决于 Agent 对你的了解。通过日常对话积累记忆：

对话 1："我最近在关注 AI Agent 方向"
→ Agent 记忆：用户关注 AI Agent 技术方向

对话 2："我不看体育新闻"
→ Agent 记忆：用户不关注体育新闻

对话 3："我住在东莞松山湖"
→ Agent 记忆：用户所在城市为东莞

这些记忆会在早报生成时被 memory(action="search", ...) 检索到，影响新闻筛选和天气查询的城市参数。

技巧三：周末和工作日差异化​

早报规则补充：
- 工作日（周一到周五）：包含待办提醒和工作相关新闻
- 周末（周六周日）：去掉待办，增加生活类内容（天气+出行建议）
- 如果明天是假期，在今天的早报里提醒我

技巧四：多渠道推送​

CountBot 支持多渠道接入，早报可以推送到你最常用的平台：

  • 飞书群：适合团队共享早报
  • Telegram：适合个人使用，支持 Markdown 格式
  • QQ：适合国内用户
  • 网页端：通过 WebSocket 实时推送

技术细节：Cron + AgentLoop 的协作​

早报的自动生成依赖两个核心模块的协作：

CronScheduler 负责精确触发：

# 不是每分钟轮询，而是精确 sleep 到下一个触发时间
delay = (next_wake_time - now).total_seconds()
loop.call_later(delay, self._on_timer)

AgentLoop 负责多工具编排：

触发 → AgentLoop.process_message("生成早报")
  → 第 1 轮：shell_exec(weather query)
  → 第 2 轮：shell_exec(news hot)
  → 第 3 轮：shell_exec(news ai)
  → 第 4 轮：memory(action="read", recent_count=...)
  → 第 5 轮：LLM 综合生成早报文本
  → 投递到指定渠道

整个过程通常需要 5 轮 AgentLoop 迭代，耗时 15-30 秒。

进阶玩法​

早报 + 网页部署​

如果你想要更精美的早报展示，可以让 Agent 生成 HTML 页面：

每天早上 8 点生成早报，除了发消息给我之外，
还要做成一个精美的网页并部署到线上，
把链接也发给我。

Agent 会额外调用 web-design 技能，生成带 Chart.js 图表（如天气趋势图）和 Tailwind CSS 排版的 HTML 页面，部署到 Cloudflare Pages。

早报 + 邮件​

每天早上 8 点生成早报，同时用邮件发一份到我的 QQ 邮箱。

Agent 会在生成早报后，额外调用 email 技能发送邮件。

小结​

每日早报是 AI Agent 的"杀手级应用"——它用最低的用户成本（零操作）提供了最高的感知价值（每天一条个性化信息流）。CountBot 的 Cron 系统 + 多技能编排 + 记忆系统的组合，让早报从"固定模板"进化为"越用越懂你的个人信息助手"。