重复工作识别与自动化机会评估

从用户明确授权的工作记录中找出高频重复任务，先给出证据和风险，再决定是否值得自动化。不要扫描未授权目录，也不要把原始记录上传到外部服务。

三步工作流

1. 1. 收集与脱敏：确认输入范围，只读取用户指定的 CSV、JSON、JSONL、Markdown 或文本文件；过滤邮箱、手机号、令牌和常见密钥格式。
2. 聚类与评分：运行 scripts/find_repeated_work.py，按任务文本相似度聚类，并根据频次、累计耗时、标准化程度、工具可执行性和风险计算自动化机会分。
3. 设计与验收：结合报告中得分最高的候选，输出触发条件、输入、步骤、异常处理、人工确认点和验收标准；高风险任务只建议半自动或人工审批。

快速使用

CODEBLOCK0

输入也可以是一个目录。脚本会递归读取支持的文件类型，并在目标目录生成：

• - automation-opportunities.md：人可读的候选清单与依据。
• INLINECODE2：结构化评分结果。
• INLINECODE3：第一名候选的工作流规格草案。

详细字段和评分方式见 references/input-and-scoring.md。

使用边界

• - 仅处理用户授权的本地记录，不读取浏览器历史、邮箱、聊天记录或私有仓库，除非用户明确指定。
• 不把“频繁出现”直接等同于“适合全自动”。付款、退款、删除、审批、合同、薪资、医疗、账户权限和个人信息相关任务必须保留人工确认。
• 不虚构节省时间。缺少 minutes 时只报告频次，不估算耗时收益。
• 输出是自动化设计草案，不代表已连接真实账号、已取得接口权限或已在生产环境运行。

验收

完成时应同时满足：

• - 报告列出每个候选的样本数、来源文件、累计耗时、评分和风险提示。
• 第一名候选有明确的触发、输入、步骤、失败处理、人工确认点和验收指标。
• 原始记录未被修改，报告中未出现可识别的邮箱、手机号或密钥。