我开始把 AI Agent 的定时任务，统一交给 GitHub 管理了

我开始把 AI Agent 的定时任务，统一交给 GitHub 管理了

大家好，我是极客杰尼。

最近玩 Grok Bot，建了不少定时任务啊，开始有点管理不过来了。。

这些任务都是之前在 ChatGPT 上跑了一段时间了，基本稳定运行，每天自动抓 Hacker News、GitHub Trending、AI 热点，等。

特别是 Grok Bot 有了云电脑之后，能做的事情越来越多啊。很多任务可以自己查资料、访问网页、整理报告，甚至操作 GitHub。

用下来确实方便，但任务越来越多，我也发现了一些问题。

定时任务，其实也是重要资产

目前我这些任务分散在 ChatGPT、Grok Bot 等不同平台。

有些提示词已经优化了十几轮，里面包含了数据源、筛选标准、执行流程、输出规范，还有之前踩过的坑。

这些东西都是一点点调试出来的，如果丢了就很难搞，需要一点一点回忆。

尤其是 Grok Bot 有云电脑，很多工作流程和任务配置都依赖这个环境。我觉得定期备份很有必要，不能只保存在某个 Agent 里。

最近就想到一个办法，直接用 GitHub 统一管理。

我建了一个仓库：tempus，拉丁语里是「时间」的意思。

小技巧分享，我现在给项目起名字，都让 GPT 去搜一下拉丁语，西班牙语，希腊语里面的小众单词哈哈，英文单词都被占满了。

取名字还是有学问的，之前很头疼

最终聊了几轮，最终方案是把定时任务整理成 JSON，记录执行平台、执行周期、提示词、数据源和输出位置。

这样方便版本管理、追溯修改，也方便 ChatGPT、Grok Bot、Codex 等 Agent 共享读取，后面再有其他的 Agent，直接读仓库迁移就行，很丝滑了。

先把 SOP 打磨好，再考虑自动化

最近还有一个很深的体会。

不是所有事情都值得建成定时任务。

之前我一口气建了不少热点雷达、研究简报，刚开始觉得很方便，后来发现每天会产生大量信息。

一堆要执行定时任务

我现在发现信息多了，反而增加了阅读和筛选成本，完全看不过来了。

所以我现在强烈建议大家，先手动把 SOP 跑通，再考虑自动化。

比如做一个 GitHub 热门项目雷达：

先手动跑几次，看看数据源是否可靠，筛选标准是否合理，输出的东西有没有价值。

把提示词、判断标准和报告格式反复打磨，直到结果比较稳定，再交给定时任务。

不要一上来就全自动。

另外我觉得 Github Treding 非常适合做一个热点雷达，开发者懂的都懂。

每天必看 github trending

定时任务也需要定期维护

还有一点其实特别容易忽略：创建任务只是开始，后续维护同样重要。

我建议新任务先试运行一段时间，不要急着长期保留。

跑一段时间后，肯定会选择停掉一部分，现在说实话信息太过载了。。

我现在越来越觉得，定时任务不是越多越好，真正有用的留下来就够了。

该停的停了

把任务和行动分开管理

之前我还建了一个仓库：agendum，我刚开始的想法是专门记录 Agent 发现的高价值信息和后续行动。

因为确实看不来了，有时候连续几个小时推了几个信息，完全看不完，我就想了个办法。

让 Agent 自行筛选，我抽晚上时间统一看，然后批注，哪些是噪音，哪些我看完了，最后希望可以把这些批注形成个人偏好，后续就不要再推了。

目前还在试运行，我准备先运行一段时间在看。

现在两个仓库可以形成分工：

• tempus：管理任务配置、执行规则和版本。
• agendum：记录研究发现、行动建议和处理进度。

比如每天发现一个有意思的开源项目，Agent 可以创建 Issue，保留原始链接、推荐理由和证据，方便我后续决定要不要深入研究。

提交大量的pr等我去看

大量定时任务按预期执行

最后

随着 Agent 能力越来越强，我觉得这些长期积累的提示词、SOP、数据源和执行经验，都是值得保存的个人数字资产。

最好是可以存到云端，多 Agent 之间可以随时同步，比如 Github / Gitlab / ，或者云存储也行。

定期备份，做好版本管理，也要定期清理没价值的任务。

我的建议是先手动验证，打磨 SOP，小范围试运行，确认有价值后再长期自动化。

先把质量做好，再慢慢扩大规模。