From DingLan研发标准
根据当天或指定时间范围内的 git 提交记录,以及 Codex、Claude 聊天日志,生成简短工作日报;按实际参与的项目、系统或业务线分组,每个项目输出 1-5 条。当用户要求“生成日报”“根据今天提交写日报”“根据 Codex/Claude 记录写日报”“按项目/系统分组写日报”时必须使用。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/engineering-standards:dl-work-daily-reportThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
当用户要求“生成日报”“根据今天提交写日报”“根据 Codex/Claude 记录写日报”“按项目/系统分组写日报”等内容时使用。
当用户要求“生成日报”“根据今天提交写日报”“根据 Codex/Claude 记录写日报”“按项目/系统分组写日报”等内容时使用。
确认日报时间范围,默认使用当天 00:00:00 到 23:59:59;如果用户指定日期或范围,按用户指定。
读取 git 提交记录,优先使用当前仓库:
rtk git log --since='YYYY-MM-DD 00:00:00' --until='YYYY-MM-DD 23:59:59' --pretty=format:'%h %ad %s' --date=format:'%H:%M'
rg -n '"updated_at":"YYYY-MM-DD|"thread_name"' ~/.codex/session_index.jsonl
rg -n '"session_id"|"text"' ~/.codex/history.jsonl
find ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD -type f -name '*.jsonl' -print
rg -n 'YYYY-MM-DD|/path/to/project|sessionId' ~/.claude/history.jsonl
find ~/.claude/sessions -type f -name '*.json' -print
对命中的 Codex 会话继续读取对应 ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/*.jsonl;对命中的 Claude 记录先从 ~/.claude/history.jsonl 取 sessionId、project、时间和需求摘要,再读取对应 ~/.claude/sessions/*.json。重点看 cwd/project、分支、用户需求、assistant 最终回复、工具调用涉及的文件/命令,提炼真实工作结果。
将 git 提交、Codex 聊天日志和 Claude 聊天日志合并去重,再按项目、系统或业务线归类。
输出简短日报,不写技术细节堆叠,不写 commit hash,不暴露聊天日志路径、session_id、内部推理或隐私内容。
cwd/project 或相关项目路径;跨仓库工作要按项目单独归类。物业、工地、HR系统、财务系统、后台基础能力。物业:物业系统、停车收费、停车同步、缴费、报修、住户、车辆、小程序、后台管理等 smart-tenement 主业务。工地:工地、施工、项目现场、工程、设备、巡检、人员考勤、安全等相关内容。HR系统:员工、组织、考勤、招聘、薪酬、审批、人事档案等相关内容。默认使用用户给定的格式:
物业:
1: xxx
2: xxx
工地:
1: xxx
2: xxx
如果当天只有一个项目或系统有内容,只输出该项目或系统,例如:
物业:
1: xxx
2: xxx
npx claudepluginhub dinglantechnology/engineering-standards --plugin engineering-standardsSearches MemPalace before answering questions about past work, people, projects, or prior decisions. Returns verbatim stored content instead of guessing from model memory.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Implements vector databases with Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector for semantic search, RAG, recommendations, and similarity systems. Optimizes embeddings, indexing, and hybrid search.