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对所有待处理任务做分类：以GitHub仓库为中心的排期与AI自动化方案
2026-01-26 16:20 · Zon · Issue → AI → Report
用 Projects 统一状态机，Obsidian 做个人 Inbox，AI 负责分流/摘要/回写草稿
用GitHub+Obsidian统一任务分类并让AI自动更新
TL;DR
- 这里把“72小时员工”理解为：可持续运行的AI代理+自动化工作流，帮你分流/排期/提醒/更新状态（非真人加班或某特定产品）。
- 以 GitHub Projects 作为任务“真源”，把 Obsidian 当作个人 Inbox/阅读视图；所有任务最终落到同一项目里可查询、可统计。
- 用“状态(Status)+优先级(Priority)+截止日期(Due)+负责人(Owner)+类型(Type)”做最小分类；专设 needs/status-update 队列处理“已完成但未更新”。
- AI 最适合做：自动摘要、打标签建议、生成状态更新草稿；真正改字段/关 Issue 建议走“规则触发+人工确认+可审计日志”。
Key Insights
- 你的核心成本来自“多入口+无统一状态机+信息回写缺失”，导致排期不清、重复跟进、已完成事项长期悬挂。
- “排到了哪些时间”必须把截止日期与工作量估算绑定；否则只能按感觉排，无法解释为何延期或插队。
- “数据员在仓库里处理”应被产品化为一个固定队列：只处理 needs/triage 与 needs/status-update，避免漫游式维护。
- AI 能降低整理与回写的机械劳动，但需要明确权限边界（只读/可建议/可执行）来避免误关、误分配。
Playbook
- 建立任务真源与状态机：在仓库启用 GitHub Projects（新 Projects），字段建议：Status(Inbox/Triage/Next/In Progress/Waiting/Done/Canceled)、Priority(P0-P3)、Due(date)、Effort(1/2/3/5/8)、Owner(assignee)、Type(chore/bug/feature/research)。同时写一段 Definition of Done：什么时候算完成、谁负责把 Status 置为 Done/Close。
- 统一分类法与输入模板：用前缀化标签减少歧义，例如 type/*、area/*、prio/*、needs/*（needs/triage、needs/status-update、needs/info）。为 Issue/PR 建模板：必须填写“期望产出、验收标准、截止日期、相关链接”，并在 PR 描述里强制包含 Fixes #123 以便合并自动关闭。
- 第一次盘点与去重：用 GitHub CLI/GraphQL 导出所有 open issues+最近 30 天 closed issues，和 Obsidian Inbox/日记里的待办合并成一份清单；先标出三类：立刻可做(Next)、等待他人(Waiting)、其实已做完(标 needs/status-update)。示例：
gh issue list --state open --limit 200 --json number,title,labels,assignees,updatedAt,url
- 自动化+AI 的最小闭环：GitHub Actions 每天定时跑一次，生成“需要你确认的 Top10 列表”（过期 Due、无 Owner、长时间无更新、needs/status-update）并发到 Issue/邮件/飞书；AI 只负责把每条 Issue 摘要成 1-2 句并给出建议标签/下一步，真正写入字段需你或数据员点确认（可用 Probot 或自建 webhook 服务）。可选编排器：n8n/Pipedream；可选 agent 框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI（均需加审计与回滚策略）。
Diagrams
Options
- 方案A（最低成本）：只用 GitHub Projects+标签+每晚 10 分钟 Triage；适合任务量小、团队协作弱依赖，优点是简单可靠，缺点是仍需人工整理与提醒。
- 方案B（推荐的平衡版）：规则自动化为主（Actions/Probot 生成日报、检测过期、提示 needs/status-update），AI 仅做摘要与标签建议；适合你想降低分散管理成本，但又不想让模型直接改状态。
- 方案C（按本文定义的“72小时员工”）：自建持续运行的 agent 监听仓库事件与日程，自动生成周报/追问等待项/草拟更新并提交待审批变更；需要你接受“审批队列”工作方式，并对误操作设置回滚与权限隔离。
- 如果你说的“72小时员工”是某个具体国内产品/服务或外包轮班机制：走“对方系统导出/API → 同步到 GitHub Projects”路线，并为每条同步记录保留来源字段；该名词所指具体产品与接口目前无法在线核验，需要你提供链接/截图确认。
Expert Views
- 产品经理（paraphrase）：先把“真源+状态机+验收标准”做扎实，AI 只能加速既有流程；如果流程本身不闭环，自动化只会更快地产生脏数据。
- 开源数据工程师（paraphrase）：字段化比纯文本更重要；优先用 GitHub Projects 字段与 API 打通统计与报表，再用 LLM 做摘要/聚类，避免把关键状态交给不可预测的模型。
- DevOps/自动化工程师（paraphrase）：事件驱动比“全天候聊天式 agent”更可靠；利用 PR merge、issue comment、schedule 触发器做小而确定的自动化，并保留每次变更的日志与责任人。
- 数据隐私/合规顾问（paraphrase）：把私有仓库内容交给云端 LLM 前要做分级与脱敏；优先选择可自托管模型或只发送最小必要信息，配合 GitHub Secret Scanning 与最小权限令牌。
Evidence & Confidence
- GitHub Issues/Projects 能作为统一任务台账并支持自定义字段、视图与过滤（high：官方文档完备且广泛使用）。
- GitHub Actions/Probot 可实现定时巡检、自动评论、自动打标签等确定性自动化（high：均有成熟生态与文档）。
- Obsidian 可作为个人 Inbox，并用 Tasks/Dataview 做本地查询；与 GitHub 的同步可通过脚本或社区插件实现（medium：可行但依赖你的插件选择与维护）。
- “72小时员工”作为通用概念可落地为“持续运行的AI代理”，但你具体指向不明（low：无法在线核验其确切定义/产品形态），因此建议先按可替代实现设计流程。
Next Steps
- 明确“真源选择”：是否愿意把 GitHub Projects 设为唯一真源；Obsidian 仅做捕获与镜像视图（若不愿，需另选如飞书/Notion/Jira 作真源）。
- 做一次全量盘点：列出所有任务入口（GitHub/Obsidian/微信/邮件/日历），导入同一 Project，去重并补齐最小字段；把“已完成未更新”全部打 needs/status-update 交给数据员队列处理。
- 上线一个最小自动化：每日定时生成“过期Due、无Owner、needs/status-update、7天无更新”的清单并提醒；先观察 7 天再迭代更复杂的 agent。
- 决定 AI 权限边界与模型策略：只读摘要（默认）/可建议改字段/可自动改字段；并确定使用云端模型还是自托管（涉及私有仓库与合规）。
Details (Optional)
Details
TL;DR
- 这里把“72小时员工”理解为：可持续运行的AI代理+自动化工作流，帮你分流/排期/提醒/更新状态（非真人加班或某特定产品）。
- 以 GitHub Projects 作为任务“真源”，把 Obsidian 当作个人 Inbox/阅读视图；所有任务最终落到同一项目里可查询、可统计。
- 用“状态(Status)+优先级(Priority)+截止日期(Due)+负责人(Owner)+类型(Type)”做最小分类；专设 needs/status-update 队列处理“已完成但未更新”。
- AI 最适合做：自动摘要、打标签建议、生成状态更新草稿；真正改字段/关 Issue 建议走“规则触发+人工确认+可审计日志”。
Key Insights
- 你的核心成本来自“多入口+无统一状态机+信息回写缺失”，导致排期不清、重复跟进、已完成事项长期悬挂。
- “排到了哪些时间”必须把截止日期与工作量估算绑定；否则只能按感觉排，无法解释为何延期或插队。
- “数据员在仓库里处理”应被产品化为一个固定队列：只处理 needs/triage 与 needs/status-update，避免漫游式维护。
- AI 能降低整理与回写的机械劳动，但需要明确权限边界（只读/可建议/可执行）来避免误关、误分配。
Playbook
- 建立任务真源与状态机：在仓库启用 GitHub Projects（新 Projects），字段建议：Status(Inbox/Triage/Next/In Progress/Waiting/Done/Canceled)、Priority(P0-P3)、Due(date)、Effort(1/2/3/5/8)、Owner(assignee)、Type(chore/bug/feature/research)。同时写一段 Definition of Done：什么时候算完成、谁负责把 Status 置为 Done/Close。
- 统一分类法与输入模板：用前缀化标签减少歧义，例如 type/*、area/*、prio/*、needs/*（needs/triage、needs/status-update、needs/info）。为 Issue/PR 建模板：必须填写“期望产出、验收标准、截止日期、相关链接”，并在 PR 描述里强制包含 Fixes #123 以便合并自动关闭。
- 第一次盘点与去重：用 GitHub CLI/GraphQL 导出所有 open issues+最近 30 天 closed issues，和 Obsidian Inbox/日记里的待办合并成一份清单；先标出三类：立刻可做(Next)、等待他人(Waiting)、其实已做完(标 needs/status-update)。示例：
gh issue list --state open --limit 200 --json number,title,labels,assignees,updatedAt,url
- 自动化+AI 的最小闭环：GitHub Actions 每天定时跑一次，生成“需要你确认的 Top10 列表”（过期 Due、无 Owner、长时间无更新、needs/status-update）并发到 Issue/邮件/飞书；AI 只负责把每条 Issue 摘要成 1-2 句并给出建议标签/下一步，真正写入字段需你或数据员点确认（可用 Probot 或自建 webhook 服务）。可选编排器：n8n/Pipedream；可选 agent 框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI（均需加审计与回滚策略）。
Expert Views
- 产品经理（paraphrase）：先把“真源+状态机+验收标准”做扎实，AI 只能加速既有流程；如果流程本身不闭环，自动化只会更快地产生脏数据。
- 开源数据工程师（paraphrase）：字段化比纯文本更重要；优先用 GitHub Projects 字段与 API 打通统计与报表，再用 LLM 做摘要/聚类，避免把关键状态交给不可预测的模型。
- DevOps/自动化工程师（paraphrase）：事件驱动比“全天候聊天式 agent”更可靠；利用 PR merge、issue comment、schedule 触发器做小而确定的自动化，并保留每次变更的日志与责任人。
- 数据隐私/合规顾问（paraphrase）：把私有仓库内容交给云端 LLM 前要做分级与脱敏；优先选择可自托管模型或只发送最小必要信息，配合 GitHub Secret Scanning 与最小权限令牌。
Options
- 方案A（最低成本）：只用 GitHub Projects+标签+每晚 10 分钟 Triage；适合任务量小、团队协作弱依赖，优点是简单可靠，缺点是仍需人工整理与提醒。
- 方案B（推荐的平衡版）：规则自动化为主（Actions/Probot 生成日报、检测过期、提示 needs/status-update），AI 仅做摘要与标签建议；适合你想降低分散管理成本，但又不想让模型直接改状态。
- 方案C（按本文定义的“72小时员工”）：自建持续运行的 agent 监听仓库事件与日程，自动生成周报/追问等待项/草拟更新并提交待审批变更；需要你接受“审批队列”工作方式，并对误操作设置回滚与权限隔离。
- 如果你说的“72小时员工”是某个具体国内产品/服务或外包轮班机制：走“对方系统导出/API → 同步到 GitHub Projects”路线，并为每条同步记录保留来源字段；该名词所指具体产品与接口目前无法在线核验，需要你提供链接/截图确认。
Evidence & Confidence
- GitHub Issues/Projects 能作为统一任务台账并支持自定义字段、视图与过滤（high：官方文档完备且广泛使用）。
- GitHub Actions/Probot 可实现定时巡检、自动评论、自动打标签等确定性自动化（high：均有成熟生态与文档）。
- Obsidian 可作为个人 Inbox，并用 Tasks/Dataview 做本地查询；与 GitHub 的同步可通过脚本或社区插件实现（medium：可行但依赖你的插件选择与维护）。
- “72小时员工”作为通用概念可落地为“持续运行的AI代理”，但你具体指向不明（low：无法在线核验其确切定义/产品形态），因此建议先按可替代实现设计流程。
Next Steps
- 明确“真源选择”：是否愿意把 GitHub Projects 设为唯一真源；Obsidian 仅做捕获与镜像视图（若不愿，需另选如飞书/Notion/Jira 作真源）。
- 做一次全量盘点：列出所有任务入口（GitHub/Obsidian/微信/邮件/日历），导入同一 Project，去重并补齐最小字段；把“已完成未更新”全部打 needs/status-update 交给数据员队列处理。
- 上线一个最小自动化：每日定时生成“过期Due、无Owner、needs/status-update、7天无更新”的清单并提醒；先观察 7 天再迭代更复杂的 agent。
- 决定 AI 权限边界与模型策略：只读摘要（默认）/可建议改字段/可自动改字段；并确定使用云端模型还是自托管（涉及私有仓库与合规）。
Sources
- GitHub Issues 文档：https://docs.github.com/en/issues
- GitHub Projects 文档：https://docs.github.com/en/issues/planning-and-tracking-with-projects
- GitHub Actions 文档：https://docs.github.com/en/actions ；Probot：https://probot.github.io/
- Obsidian Tasks 插件：https://github.com/obsidian-tasks-group/obsidian-tasks ；Dataview：https://github.com/blacksmithgu/obsidian-dataview
Sources
- GitHub Issues 文档：https://docs.github.com/en/issues
- GitHub Projects 文档：https://docs.github.com/en/issues/planning-and-tracking-with-projects
- GitHub Actions 文档：https://docs.github.com/en/actions ；Probot：https://probot.github.io/
- Obsidian Tasks 插件：https://github.com/obsidian-tasks-group/obsidian-tasks ；Dataview：https://github.com/blacksmithgu/obsidian-dataview
Closing Summary
- 结论：用GitHub+Obsidian统一任务分类并让AI自动更新
- 下一步：先把 GitHub Projects 设为任务真源，导出所有 Issue 做第一次分类与排期补全。
One next action
先把 GitHub Projects 设为任务真源，导出所有 Issue 做第一次分类与排期补全。
先闭环，再上强度。
— AI pipeline