worry-list-manager

name	worry-list-manager
version	2.5.0
description	担忧清单管理器 - 从被动响应到主动预警（5标准版本）： S1: 输入担忧来源/风险信号/监控范围 S2: 担忧管理（收集→评估→分级→预警→行动） S3: 输出担忧报告+应对建议+状态更新 S4: cron每日09:07自动执行并推送 S5: 担忧评估准确性验证（误报/漏报检查） S6: 局限标注（无法预测黑天鹅事件） S7: 对抗测试（模拟已知风险测试发现能力）
author	Satisficing Institute
tags	["worry","risk","early-warning","automation"]
requires	[{"model":"kimi-coding/k2p5"},{"local_tools":["python3","pyyaml"]}]

担忧清单管理器 Skill V2.5.0

S1: 全局考虑 (Global Coverage)

1.1 人 - 干系人管理

干系人类型	关注重点	通知方式	边界情况
Director(人类)	战略风险、重大决策	飞书/邮件	紧急时电话
Captain(AI)	任务冲突、资源瓶颈	系统内通知	升级至Director
Specialist(AI)	专业能力缺口	任务分配时提示	培训建议
Auditor(AI)	质量风险、合规问题	审计报告	强制阻断
外部专家	领域专业知识	邮件/会议	定期同步

1.2 事 - 担忧分类体系

worry_categories:
  unresolved_concerns:
    priority: P0
    examples:
      - "专家资料仍未补齐"
      - "API配置状态未知"
      - "案例库进度严重滞后"
    escalation: "24小时内必须处理"
    
  upcoming_deadlines:
    priority: P1
    warning_threshold: "3天内到期"
    escalation_threshold: "1天内到期"
    examples:
      - "项目里程碑截止"
      - "客户交付日期"
      - "合规检查日期"
    
  missed_opportunities:
    priority: P2
    examples:
      - "客户提到的潜在需求"
      - "行业趋势中的切入点"
      - "可复用的方法论沉淀"
    review_cycle: "每周回顾"
    
  resource_risks:
    priority: P1
    examples:
      - "Token预算即将耗尽"
      - "API配额不足"
      - "存储空间告警"
    auto_monitor: true
    
  external_dependencies:
    priority: P1
    
       
       
       
     

1.3 物 - 资源担忧监控

资源类型	监控指标	预警阈值	边界情况处理
Token预算	每日消耗率	>70%预警，>90%紧急	自动熔断+申请战略储备
API配额	剩余配额比例	<30%预警	切换备用API/降频
存储空间	使用率	>80%预警	自动归档+清理
计算资源	CPU/内存	>85%预警	任务队列化+扩容
网络带宽	传输速率	<50%预警	压缩传输+离线处理

1.4 环境 - 外部环境监测

环境因素	监测来源	预警类型	应对策略
政策变化	政府公告/行业媒体	合规风险	规则更新+培训
竞品动态	竞品监控工具	机会/威胁	策略调整
技术趋势	论文/开源社区	能力缺口	学习计划
市场波动	行业报告	业务风险	预案启动
节假日	日历系统	资源可用性	提前安排

1.5 外部集成

integrations:
  token_budget_enforcer:
    type: 资源监控
    data_flow: "预算告警 → 担忧清单"
    action: "自动创建资源担忧项"
  
  quality_gate_system:
    type: 质量监控
    data_flow: "质量异常 → 担忧清单"
    action: "自动创建质量担忧项"
  
  role_federation:
    type: 任务监控
    data_flow: "任务延迟 → 担忧清单"
    action: "自动创建进度担忧项"
  
  feishu_messaging:
    type: 通知推送
    data_flow: "担忧清单 → 消息通知"
    action: "定时推送担忧简报"
  
  calendar_system:
    type: 截止日期
    data_flow: "日历事件 → 担忧清单"
    action: "自动创建截止担忧项"

1.6 边界情况处理

边界场景	检测机制	处理策略
担忧过多(每日新增>20)	计数器	批量归类+优先级重排
担忧过期(超过7天未处理)	时间戳检查	自动归档+复盘分析
重复担忧	相似度检测	合并+频次记录
虚假告警	反馈验证	调整阈值+模型优化
系统性风险	模式识别	升级至Director+专项应对

---

S2: 系统考虑 (Systematic)

2.1 担忧管理闭环

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   收集      │ → │   评估      │ → │   预警      │ → │   行动      │ → │   复盘      │
│  Collect    │    │  Evaluate   │    │   Alert     │    │   Act       │    │  Review     │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
       ↑                                                                            ↓
       └──────────────────────────────── 反馈优化 ← 效果评估 ← 行动结果 ────────────────┘

2.2 输入处理

输入源	输入格式	验证规则	转换处理
系统监控	JSON事件	Schema验证	标准化担忧项
人工录入	自然语言	关键词提取	分类+优先级
外部API	Webhook	签名验证	去重+合并
定时扫描	内部状态	阈值对比	自动生成

2.3 评估引擎

evaluation_engine:
  impact_scoring:
    high: 10    # 影响战略/客户/合规
    medium: 5   # 影响效率/质量
    low: 1      # 影响便利/体验
  
  urgency_scoring:
    immediate: 10   # <24h
    soon: 5         # 1-3天
    later: 1        # >3天
  
  probability_scoring:
    certain: 10     # >80%
    likely: 5       # 50-80%
    possible: 1     # <50%
  
  priority_calculation: "(impact × 0.4) + (urgency × 0.4) + (probability × 0.2)"

2.4 输出规范

输出类型	格式	内容要求
担忧项	结构化数据	ID/分类/优先级/描述/来源/时间戳
预警通知	Markdown	🔴🟡🟢分级+行动建议
日报	汇总表格	新增/处理中/已解决/逾期统计
趋势报告	图表+文字	趋势分析+预测+建议

2.5 反馈闭环

反馈类型	收集方式	处理动作
担忧解决确认	任务完成时标记	归档+效果评估
误报反馈	用户标记	调整评估模型
漏报反馈	事后发现	补充监控规则
处理效果	后续跟踪	优化处理流程

2.6 故障处理

故障场景	检测	自动响应	升级
扫描失败	超时检测	重试3次	人工检查
评估模型异常	输出异常	切换备用模型	技术团队
通知发送失败	回调检测	换渠道重试	告警
数据丢失	校验失败	从备份恢复	紧急处理

---

S3: 迭代机制 (Iterative)

3.1 PDCA循环

Plan(计划):
  - 每周生成担忧管理计划
  - 设定预警准确率目标(≥85%)
  - 规划资源投入

Do(执行):
  - 按计划执行扫描和评估
  - 记录所有操作日志
  - 收集用户反馈

Check(检查):
  - 每日统计准确率/召回率
  - 每周分析趋势
  - 每月评估整体效果

Act(改进):
  - 根据数据调整阈值
  - 优化评估算法
  - 更新分类体系

3.2 版本历史

版本	日期	变更说明	作者
v2.0.0	2026-03-21	5标准全覆盖，系统重构	满意解研究所
v1.1.0	2026-03-18	增加自动扫描功能	满意解研究所
v1.0.0	2026-03-15	初始版本，基础担忧清单	满意解研究所

3.3 反馈收集机制

反馈源	频率	内容	处理
用户标记	实时	误报/漏报标记	实时调整模型
解决确认	每次解决	解决方式/耗时	优化处理流程
趋势分析	每周	类型分布/趋势	调整监控重点
满意度调查	每月	整体满意度	重大改进决策

3.4 优化触发条件

指标	阈值	优化动作
预警准确率	<85%	调整评估权重
召回率	<90%	增加监控维度
误报率	>15%	提高阈值/增加过滤
平均处理时间	>预期2倍	优化处理流程
用户满意度	<4.0/5	专项改进计划

---

S4: Skill化 (Skill-ified)

4.1 目录结构

worry-list-manager/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── _meta.json                  # 元数据
├── scripts/
│   ├── worry_runner.py         # 主运行脚本
│   ├── collector.py            # 担忧收集器
│   ├── evaluator.py            # 评估引擎
│   ├── alerter.py              # 预警推送
│   ├── tracker.py              # 跟踪管理
│   └── reporter.py             # 报告生成
├── config/
│   ├── categories.yaml         # 分类定义
│   ├── thresholds.yaml         # 阈值配置
│   └── templates.yaml          # 通知模板
├── data/
│   ├── worries.json            # 担忧数据库
│   └── history/                # 历史归档
└── logs/
    └── worry.log               # 运行日志

4.2 标准化接口

class WorryListManager:
    
    def add_worry(self, content: str, category: str, source: str) -> WorryID:
        """添加新的担忧项"""
        pass
    
    def evaluate_worries(self) -> List[EvaluatedWorry]:
        """评估所有未处理担忧"""
        pass
    
    def push_alert(self, priority: str = None) -> None:
        """推送预警通知"""
        pass
    
    def track_resolution(self, worry_id: WorryID, resolution: str) -> None:
        """跟踪担忧解决"""
        pass
    
    def generate_report(self, period: str) -> Report:
        """生成周期报告"""
        pass
    
    def scan_system(self) -> List[Worry]:
        """扫描系统生成担忧"""
        pass

4.3 调用方式

# 安装Skill
openclaw skill install worry-list-manager

# 添加担忧
openclaw skill run worry-list-manager add --content "API配额不足" --category resource

# 查看担忧清单
openclaw skill run worry-list-manager list --priority P0

# 推送晨间简报
openclaw skill run worry-list-manager push

# 生成报告
openclaw skill run worry-list-manager report --period daily

# 扫描系统
openclaw skill run worry-list-manager scan

---

S5: 自动化 (Automation)

5.1 Cron定时任务

{
  "jobs": [
    {
      "name": "worry-list-morning-push",
      "schedule": "7 9 * * *",
      "command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/worry-list-manager && python3 scripts/worry_runner.py push",
      "description": "每日09:07推送担忧清单简报"
    },
    {
      "name": "worry-list-system-scan",
      "schedule": "0 */4 * * *",
      "command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/worry-list-manager && python3 scripts/worry_runner.py scan",
      "description": "每4小时扫描系统状态"
    },
    {
      "name": "worry-list-daily-report",
      "schedule": "53 23 * * *",
      "command": "cd /root/.openclaw/workspace/skills/worry-list-manager && python3 scripts/worry_runner.py report"
       
    
    
       
       
       
       
    
  

5.2 自动化脚本

脚本	功能	触发方式
worry_runner.py	主控脚本	cron/手动
collector.py	多源数据收集	定时/事件
evaluator.py	智能评估	收集后自动
alerter.py	分级预警推送	高优先级时
tracker.py	状态跟踪	持续监控
reporter.py	报告生成	定时触发

5.3 自动监控与告警

监控项	阈值	告警方式
新增担忧数(1h)	>10	紧急通知
P0担忧未处理	>4h	升级告警
担忧逾期率	>20%	日报高亮
扫描失败	连续2次	技术告警
准确率下降	<80%	质量告警

5.4 自动报告生成

报告类型	频率	内容	接收者
晨间简报	每日09:17	今日关注+行动建议	Director
扫描报告	每4小时	新增担忧+状态变化	系统日志
日报	每日23:53	统计+趋势+建议	Director
周报	每周日22:37	深度分析+优化建议	Director

---

附录：命令参考

命令	功能	示例
add [content]	添加担忧	add "API配额不足"
list [options]	查看清单	list --priority P0
push	推送简报	push
scan	系统扫描	scan
resolve [id]	标记解决	resolve W-001
report [period]	生成报告	report weekly

---

S6: 认知谦逊 (Epistemic Humility)

6.1 不确定性标注规范

所有担忧项必须标注认知状态:

worry_item:
  id: W-001
  content: "API配额可能在月底耗尽"
  # 必须标注以下之一
  epistemic_status: INFERRED  # KNOWN / INFERRED / UNKNOWN
  
  # KNOWN: 已验证的事实
  #   例: "当前API使用率为85%"(已查系统)
  # INFERRED: 基于数据的合理推断
  #   例: "月底可能耗尽"(基于当前趋势推算)
  # UNKNOWN: 信息不足，仅为假设
  #   例: "第三方可能调整配额"(无证据)
  
  confidence: 0.75  # 置信度 0-1
  evidence:
    - "昨日API使用率82%"
    - "前日API使用率78%"
    - "月配额10000次"
  limitations:
    - "未考虑突发任务"
    - "假设使用趋势线性"

6.2 认知谦逊声明

• [KNOWN] 担忧扫描基于关键词匹配，可能遗漏非关键词表达的担忧
• [INFERRED] 担忧优先级算法基于历史数据，对未来情境的预测有限
• [UNKNOWN] 用户对担忧的真实重视程度与算法评分可能存在偏差

6.3 局限性声明

worry_limitations:
  detection: "仅检测显式表达的担忧，隐式担忧需人工识别"
  prediction: "趋势预测基于线性外推，非线性变化可能预测失败"
  subjectivity: "优先级评估基于通用标准，个人主观偏好未充分考虑"
  completeness: "扫描范围限于监控数据源，外部信息可能遗漏"

---

S7: 对抗验证 (Devil's Advocate Views)

反方观点：担忧清单机制可能失效的场景

观点1：过度预警导致警报疲劳

提出者: 蓝军 论据:

• 频繁的担忧推送可能使用户麻木
• 低优先级担忧可能淹没真正重要的问题
• 用户可能开始忽视所有预警

失效场景:

scenario: 警报疲劳
触发条件:
  - 每日推送担忧项 > 10个
  - P0担忧占比 < 10%
  - 用户7天内未响应任何担忧
后果: 担忧清单失去预警价值，被用户屏蔽

观点2：担忧成为逃避行动的借口

提出者: 蓝军 论据:

• "这里有风险"可能成为不行动的借口
• 过度分析担忧可能延误决策
• 担忧清单可能培养"先担忧再行动"的惯性

失效场景:

scenario: 担忧瘫痪
触发条件:
  - 担忧清单中的事项长期无行动
  - "评估风险"成为替代"执行"的行为
  - 新增担忧速度 > 解决担忧速度
后果: 担忧清单成为拖延工具而非行动催化剂

观点3：扫描偏差导致盲区

提出者: 蓝军 论据:

• 扫描基于预定义规则，新型担忧可能不被识别
• 算法可能过度关注历史高频问题
• 系统性风险可能分散在多个担忧中不被识别

失效场景:

scenario: 系统性盲区
触发条件:
  - 多个低优先级担忧实际指向同一系统性问题
  - 担忧被分散处理，根因未识别
  - 系统崩溃后回溯发现担忧清单早有迹象
后果: 担忧清单记录了问题但未阻止问题发生

缓解措施（已实施）

反方观点	缓解措施
警报疲劳	分级推送：P0立即通知，P1/P2日报汇总
担忧瘫痪	每个担忧必须关联行动项，禁止纯担忧
扫描盲区	每周人工审查担忧模式，识别系统性问题

失效预警指标

warning_indicators:
  - metric: 用户响应率
    threshold: <30%持续3天
    meaning: 可能警报疲劳
    action: 减少推送频率，仅保留P0
    
  - metric: 担忧解决率
    threshold: <20%持续1周
    meaning: 可能担忧瘫痪
    action: 担忧必须绑定行动项
    
  - metric: 重复担忧率
    threshold: >40%
    meaning: 可能系统性盲区
    action: 触发根因分析

认知谦逊声明

• [KNOWN] 担忧检测基于关键词规则，覆盖率非100%
• [INFERRED] 优先级算法权重基于历史数据，可能不适用于新场景
• [UNKNOWN] 担忧机制对人类焦虑水平的长期影响尚不明确

---

版本: v2.0.0
更新日期: 2026-03-21
作者: 满意解研究所