auto-updater

name	auto-updater
description	定期检查 ZLAgent 的 skill、MCP 工具、记忆摘要的变化， 生成一份变更摘要并通过 IM 发送给用户。
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tags	["meta","automation","cron"]
metadata	{"zlagent":{"category":"meta","triggers":["每天发摘要","自动更新报告","有什么新变化","发一下变更日志","每周更新","auto update"],"capabilities":["memory_manage","skill_manage","send_message"],"related_skills":["skill-authoring","news-digest"]}}

auto-updater

一、目标 / Goal

让 agent 主动感知自身的变化（skill 增删、记忆更新、工具变更）， 并定期给用户发一份"这段时间发生了什么变化"的摘要。

核心价值：用户不用手动问，agent 自己报告自己的成长轨迹。

不属于本 skill 的范围：

• 检查外部新闻/repo 更新 → 走 news-digest / arxiv
• 检查 ZLAgent 源代码更新 → 需要 git MCP，不在本 skill 范围

二、触发 / Trigger（输入信号）

两种触发方式：

主动触发（推荐用 cron_manage 设置定时）：

• 每天早上 9 点运行一次
• 典型 cron 表达式：0 9 * * *

被动触发（用户询问）：

• "这周有什么变化"
• "发一下变更日志"
• "最近 agent 学了什么"

三、步骤 / Steps（执行控制）

1. 收集 skill 变更：

   • 调用 skill_manage(action='list') 获取当前 skill 列表
   • 与上次运行时记录的列表对比（从 memory 里读取 auto_updater_last_skills）
   • 记录新增 / 删除的 skill 名称

2. 收集记忆变化：

   • 调用 memory_manage(action='list') 获取当前记忆条目
   • 与上次记录对比（auto_updater_last_memory_count）
   • 只记录条数变化，不暴露记忆内容

3. 收集工具变化（可选）：

   • 如果本次运行发现有新 MCP 工具，记录工具名

4. 生成摘要，格式见 Output。

5. 更新 memory 快照：

   • memory_manage(action='remember', content='auto_updater_last_skills: [...]')
   • memory_manage(action='remember', content='auto_updater_last_memory_count: N')

6. 发送摘要：

   • 如果由 cron 触发：通过 send_message 发给用户
   • 如果由用户询问：直接在当前对话回复

四、输出 / Output（被控变量）

摘要格式（IM 友好，控制在 300 字以内）：

📊 ZLAgent 周报 · <日期>

🧠 技能变化
  + 新增：humanizer, skill-vetter（共 +2）
  - 删除：（无）

💾 记忆变化
  本周新增记忆 5 条，当前共 23 条

🔧 工具变化
  （无变化）

下次报告：明天 09:00

如果什么都没变化，发：

📊 ZLAgent 日报 · <日期>
本日无变化。一切正常运行。

五、反馈 / Feedback（偏差检测 + 校正）

偏差信号：

• memory 读取失败 → 报告"无法读取上次快照，本次作为基准记录"然后继续
• skill_manage 返回空 → 报告并停止，不发送空摘要
• send_message 失败 → 把摘要写入 memory 作为备份

注意：

• 不要在摘要里暴露记忆的具体内容，只报告数量变化
• 如果用户问"记忆里有什么" → 那是 memory_manage 的工作，不是本 skill