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钉钉 AI 表格任务统计与员工工时分析。通过 mcporter 连接钉钉 AI 表格 MCP 和通讯录 MCP，查询任务数据并将员工 ID 解析为姓名，生成按人员维度的任务数量、工时、状态等统计报告。使用场景：查询员工任务、统计工时、生成团队工作报告、任务看板分析。
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基于 SOC 职业分类
| name | dingtalk-task-stats |
| description | 钉钉 AI 表格任务统计与员工工时分析。通过 mcporter 连接钉钉 AI 表格 MCP 和通讯录 MCP，查询任务数据并将员工 ID 解析为姓名，生成按人员维度的任务数量、工时、状态等统计报告。使用场景：查询员工任务、统计工时、生成团队工作报告、任务看板分析。 |
通过 mcporter 同时连接两个钉钉 MCP 服务：
npm install -g mcporter
mcporter --version
所有 MCP 服务器配置统一存放在项目的 config/mcporter.json 中。
当前已配置 dingtalk-ai-table 和 dingtalk-contacts 两个服务。
如需新增或修改钉钉 MCP 凭证，直接编辑 config/mcporter.json：
{
"mcpServers": {
"dingtalk-ai-table": {
"baseUrl": "<AI表格的Streamable_HTTP_URL>"
},
"dingtalk-contacts": {
"baseUrl": "<通讯录的Streamable_HTTP_URL>"
}
}
}
获取 URL：访问 https://mcp.dingtalk.com 分别搜索"AI 表格"和"通讯录"，点击"获取 MCP 凭证配置"复制 Streamable HTTP URL。
注意：
config/mcporter.json包含访问令牌，已加入.gitignore，不要提交到版本控制。
在项目根目录（VK-Cowork）执行：
mcporter config list
mcporter call dingtalk-ai-table get_root_node_of_my_document --output json
mcporter list dingtalk-contacts
config list 应显示三个服务器（exa、dingtalk-ai-table、dingtalk-contacts）。
任务表预期包含以下字段：
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 任务名 | text | 任务标题 |
| 负责人 | user | 员工（存储为钉钉 user ID） |
| 开始时间 | date | 任务开始日期 |
| 结束时间 | date | 任务结束/截止日期 |
| 状态 | singleSelect | 如：待处理、进行中、已完成、已取消 |
| 预估工时 | number | 预估小时数 |
| 实际工时 | number | 实际花费小时数 |
字段名可能与实际不完全一致，执行前先用
list_base_field确认真实字段名。
# Step 1: 找到目标表格
mcporter call dingtalk-ai-table search_accessible_ai_tables keyword="任务" --output json
# Step 2: 列出数据表，确认表名
mcporter call dingtalk-ai-table list_base_tables dentry-uuid="<dentryUuid>" --output json
# Step 3: 确认字段结构
mcporter call dingtalk-ai-table list_base_field \
--args '{"dentryUuid":"<UUID>","sheetIdOrName":"<表名>"}' --output json
# Step 4: 拉取全部记录
mcporter call dingtalk-ai-table search_base_record \
--args '{"dentryUuid":"<UUID>","sheetIdOrName":"<表名>"}' --output json
表格中 user 类型字段返回格式为 {"name":"姓名","id":"userId"}。
如果返回的只有 ID 没有姓名，使用通讯录 MCP 解析：
# 查询单个用户
mcporter call dingtalk-contacts get_user_detail userId="<userId>" --output json
通讯录 MCP 的工具名可能不同。先执行
mcporter list dingtalk-contacts查看实际可用的工具列表，常见工具名包括：
search_user_by_name/get_user_by_id/get_memberlist_department_members/get_department_detail
批量解析策略：收集所有不重复的 userId，逐个查询后建立 {userId: 姓名} 映射表，避免重复查询。
拿到任务数据 + 姓名映射后，在本地用代码（Python/JS）聚合统计。
统计维度：
按人员的任务数量
按人员的工时统计
按时间维度
团队总览
输出格式示例：
# 团队任务统计报告（2026-03-01）
## 团队总览
- 总任务数：45
- 已完成：32（71.1%）
- 进行中：8
- 超期未完成：3
## 按人员统计
| 姓名 | 总任务 | 已完成 | 进行中 | 完成率 | 预估工时 | 实际工时 | 偏差 |
|------|--------|--------|--------|--------|----------|----------|------|
| 张三 | 12 | 9 | 2 | 75.0% | 48h | 52h | +4h |
| 李四 | 10 | 8 | 1 | 80.0% | 40h | 38h | -2h |
| 王五 | 8 | 5 | 3 | 62.5% | 32h | 35h | +3h |
## 超期任务
| 任务名 | 负责人 | 截止日期 | 状态 |
|--------|--------|----------|------|
| XXX功能开发 | 张三 | 2026-02-25 | 进行中 |
当用户请求统计时，按以下顺序执行：
search_accessible_ai_tables 找到目标表格的 dentryUuidlist_base_tables + list_base_field 确认表名和字段名search_base_record 获取所有任务记录如果用户还没有任务表，可以帮助创建：
# 获取根节点
mcporter call dingtalk-ai-table get_root_node_of_my_document --output json
# 创建表格
mcporter call dingtalk-ai-table create_base_app filename="项目任务管理" target="<rootDentryUuid>" --output json
# 创建数据表并初始化字段
mcporter call dingtalk-ai-table add_base_table \
--args '{"dentryUuid":"<UUID>","name":"任务表","fields":[{"name":"任务名","type":"text"},{"name":"负责人","type":"user"},{"name":"开始时间","type":"date"},{"name":"结束时间","type":"date"},{"name":"状态","type":"singleSelect"},{"name":"预估工时","type":"number"},{"name":"实际工时","type":"number"}]}' \
--output json
{"name":"张三","id":"xxx"} 对象，优先使用 name 字段mcporter list <server> 确认Use this skill whenever the user wants sales-centric analysis driven by the `intl_analysis` StarRocks database, especially from a Saudi `leads-to-order` conversion perspective, and enriched by Megaview conversation evidence. Use it for seller performance comparison, session score and customer score analysis, conversation count analysis, GMV comparison, training samples, coaching calls, transcript snippets, manager coaching material, or to identify who should enter performance review first. Use it when the user wants to start from the growth chain in `intl_analysis` - channel, marketing, sales team, LP, trial completion, post-trial follow-up, TCC, and order conversion - then use Megaview to explain seller quality, fetch representative conversations, or build a review-priority list for underperformers. This skill is specifically for sales and growth-chain analysis built on `intl_analysis` plus Megaview, not for general-purpose Megaview API documentation, request drafting, or ad-hoc endpoint execution.
Extract teaching content from courseware files by following a user-provided dimension table or rubric, especially when the user gives an Excel/worksheet with categories and extraction rules plus a PPT/PPTX to analyze. Use this whenever the user wants you to map slide content into dimensions such as vocabulary, reading, phonics, grammar, sentence structures, or similar curriculum buckets, even if they do not explicitly ask for a "skill." Also use it when the user wants the extracted result filled into a new Excel workbook, wants unfound items left blank, wants a structured teaching-content summary generated from slide decks, or asks to use the built-in L4 teaching-dimension standard without re-uploading the Excel. When the input includes a PPT/PPTX, first use the PPTX skill workflow to turn the deck into per-slide images, then extract from both slide images and text together rather than relying on text alone.
Best practices for Remotion - Video creation in React
VIPKID 国际化运营后台助理。商品包等国际化管理能力操作 sa-manager.lionabc.com； Leads 管理页 `/leadsGCC/list`、私池/公海/冻结库列表查询与相关接口操作 sa-leads.lionabc.com。 支持商品包查询、新建、修改、库存、优惠券限制、赠送权限； 也支持 omnicenter 家长详情页相关操作，包括家长详情、资料修改、备注联系方式、时区、推荐码、解密、课耗、学习行为、跟进记录、海报配置查询； 还支持 Leads 列表筛选查询、节点统计、标签管理、解密用户、批量分配/流转、上传 Leads/权益、家长详情与关联页面入口说明。 用户说「查商品包」「新建课包」「修改价格」「配置库存」「优惠券限制」「赠送配置」「家长详情」「修改家长信息」「查课耗」「查学习行为」「查跟进记录」「查 leads」「Leads管理」「分配 GCC/GCS/TMK」「冻结 leads」「流转公海」「跟进 leads」「线索库」「解密用户」「上传 leads」时触发。 如果用户是口语化提问，比如「公海前10」「今天注册多少」「待付费从 2.1 到现在」「这个脚本在哪」「skill 该怎么改」，也要主动触发并优先用现成脚本回答，不要只给页面说明。 ⛔ 绝不执行上架、下架、删除操作；任何批量分配、冻结、流转、上传、改密前必须二次确认。
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