| name | practice-completion-email |
| description | Use when sending personalized congratulation emails to users who completed a practice. Queries the DB for completed practices, generates personalized email content via daodao-ai-backend LLM, previews samples for confirmation, then sends via email API. Always runs in dry-run mode first. |
Practice Completion Email
查詢完成實踐的用戶，透過 LLM 生成個人化慶賀信並寄出。
Instructions
步驟 1：確認參數
若使用者未指定，用 AskUserQuestion 確認：
- 時間範圍：今天 / 本週 / 本月 / 自訂日期區間（預設：今天）
- Dry-run：是否僅預覽不實際發信（預設：是）
步驟 2：查詢完成實踐的用戶
用 daodao-pg-prod::query 執行：
SELECT
p.id AS practice_id,
p.title AS practice_title,
p.user_id,
u.email,
u.display_name,
p.updated_at AS completed_at,
(SELECT COUNT(*) FROM practice_checkins pc WHERE pc.practice_id = p.id) AS checkin_count,
(SELECT mood FROM practice_checkins pc WHERE pc.practice_id = p.id ORDER BY pc.created_at DESC LIMIT 1) AS last_mood
FROM practices p
JOIN users u ON u.id = p.user_id
WHERE p.status = 'completed'
AND p.updated_at >= '{START_DATE}'
AND p.updated_at < '{END_DATE}'
AND u.email IS NOT NULL
ORDER BY p.updated_at DESC;
回報查詢結果筆數。若為 0 則結束並告知使用者。
步驟 3：過濾已寄過的用戶
SELECT user_id FROM email_logs
WHERE email_type = 'practice'
AND created_at > NOW() - INTERVAL '30 days'
AND user_id = ANY(ARRAY[{USER_IDS}]);
移除已在 30 天內收過同類信的用戶，計入 skipped 數量。
步驟 4：LLM 生成個人化信件
對每位用戶呼叫 daodao-ai-backend LLMClient.generate()，backend 使用 gemini 或 anthropic。
System prompt：
你是島島（DaoDao）的學習夥伴，撰寫真誠溫暖的慶賀信。
語氣真誠、不過度誇張。繁體中文，150-250 字。
必須提及實踐名稱；依打卡次數調整口吻（< 5 次：剛起步鼓勵；≥ 30 次：長期堅持讚賞）。
結尾給一句具體下一步建議。輸出 JSON。
User prompt 帶入：display_name、practice_title、checkin_count、last_mood
要求輸出：
{
"subject": "郵件主旨（含 emoji，25 字以內）",
"greeting": "開頭問候語（1 句）",
"body": "信件主體（2-3 段，150-250 字）",
"cta_text": "按鈕文字（10 字以內）",
"next_step": "下一步建議（30 字以內）"
}
步驟 5：預覽樣本
顯示前 3 封完整信件內容（收件人 + 主旨 + 內文），等待使用者確認：
- 「確認發送」→ 進入步驟 6
- 「調整重試」→ 回到步驟 4 修改 prompt
- 「取消」→ 結束
Dry-run 模式下到此為止，不執行步驟 6。
步驟 6：批次發送
確認後，對每位用戶呼叫：
curl -X POST $DAODAO_API_BASE/api/email/send \
-H "Authorization: Bearer $DAODAO_ADMIN_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"to": "{email}", "subject": "{subject}", "html": "{html}", "emailType": "practice", "userId": "{user_id}"}'
每封間隔 200ms。
步驟 7：回報結果
📧 發送完成
✅ 成功：N 封
⏭️ 跳過（近期已寄）：M 封
❌ 失敗：K 封
失敗時列出 email 和錯誤原因。
注意事項
- 詳細 SQL 和 LLM prompt 規格見
docs/agent/skills/practice-completion-email.md
- 單次上限 500 封，超過需再次確認
- 不寄給
email IS NULL 或已取消訂閱的用戶
