everyday — AI Agent 的个人信息基础设施

场景

四个高频场景，每个都是一条从输入到结果交付的任务闭环。

问什么 → 查哪里 → 拿结果

用户提问

「我有哪些未读邮件？」「之前收藏的 Rust 文章在哪？」

Agent 选模块

邮件走 mail，笔记书签走 search，一次跨全模块

结构化返回

--json 输出，Agent 直接消费

沉淀记忆

偏好写入 memory add，下次自动记得

$ everyday mail list --unread --limit 5 --json

[{"uid":12841,"folder":"INBOX","from":"张三","subject":"Q3 项目排期确认"},…] → 3 封未读

$ everyday search query "rust async" --module note,bookmark --json

[{"source":"bookmark","title":"Tokio 官方教程"},{"source":"note","title":"Rust 异步笔记"}] → 2 条命中

$ everyday memory get user --json

{"count":2,"facts":[{"predicate":"prefers","object":"rust"},{"predicate":"works_on","object":"everyday"}]}

看日程 → 排任务 → 闭环追踪

查看日程

cal list 拉取今明日程（CalDAV 同步）

待办整理

todo list 按到期排序，识别 P1 优先项

状态流转

todo start / todo complete

结果交付

Agent 汇总「今日安排 + 待办提醒」交付用户

$ everyday cal list --json

[{"主题":"产品评审会","开始":"15:00","结束":"16:00"},{"主题":"健身","开始":"17:30","结束":"18:30"}]

$ everyday todo add --title "准备评审材料" --priority P1 --json

{"status":"Created","priority":"P1"} ✅ 已创建

$ everyday todo complete <page_id> --json

{"status":"Done"} ✅ 已归档

定时触发 → 聚合 → 交付 → 自检

定时触发

每日 08:00 自动执行晨间简报任务

全源聚合

timeline today --sync 同步邮件/日历/RSS/待办

健康自检

health --json 确认 15 模块全部可用

结果交付

简报推送到微信，无需人工干预

$ everyday health --json

[{"module":"config","healthy":true},…,{"module":"memory","healthy":true}] → 15/15 全部健康

$ everyday timeline today --sync --json

[{"source":"rss","title":"OpenAI 桌面端 ChatGPT 上线语音交互…"},{"source":"rss","title":"Grok Imagine 图像编辑重大升级"}]

$ everyday config list --json

{"default_account":{"mail":"work"},"rss":{"feeds":["aihot","bestblogs"]}}

拉取 → 摘要 → 收藏 → 沉淀

拉取资讯

rss fetch 订阅 AI / 技术 / 博客多路源

智能摘要

rss digest 按分类聚合，产出摘要

收藏归档

bookmark add 打标签收藏，供后续检索

跨源检索

search 一个入口全找到

$ everyday rss fetch --name aihot --limit 3 --json

[{"title":"用DistilBERT LoRA与TF-IDF基线做IMDb情感分析"},{"title":"Seedance 2.5 上线一周新增六种创意玩法"},{"title":"OpenAI 桌面端 ChatGPT 上线语音交互功能…"}]

$ everyday rss digest --category ai --json

{"count":12,"top":[{"title":"OpenAI 语音交互","score":0.92},…]} → 今日 AI 资讯 12 条

$ everyday bookmark add --url "https://tokio.rs" --tags rust,async --json

{"status":"Saved","tags":["rust","async"]} ✅ 已收藏

配置 WebDAV → 双向同步 → 冲突保护 → 自动备份

配置账户

config.toml 写入 [[webdav.accounts]]，auth login 存应用密码到钥匙串

双向同步

sync 将 4 个用户 DB + 配置与 WebDAV（默认坚果云）双向同步，内容哈希去重

冲突保护

Last-Write-Wins + .conflict-<时间戳> 双副本，任何一方数据不丢失

自动备份

auto_sync = true 时写入命令后自动推送，查询路径不触发

$ everyday auth login --module webdav --account personal

凭据已存入系统钥匙串（everyday/webdav/personal）

$ everyday sync --json

{"synced":["bookmark-personal.db","note-personal.db","todo-personal.db","memory.db","config.toml"],"direction":"push"} → 首次同步自动判断方向

$ everyday sync --push-only

→ 变更文件已上传至 dav.jianguoyun.com/everyday/

在任何 AI 助手中开箱即用

everyday 不是又一套聊天工具，而是 Agent 的「手」。接入方式有两种：Agent 加载技能后直接执行命令行工具，或通过 MCP server 走标准协议——二者面向同一个 15 模块能力面。

Two ways to connect

WAY 01

Skills + 命令行工具

Agent 加载 everyday 的技能定义（agentskills.io 规范，仓库内置 skills/everyday-cli/），即可把每条 everyday <module> <action> 当作工具调用。--json 结构化输出，凭据存系统钥匙串，不经任何云端。

$ everyday timeline today --json

[{"source":"rss","title":"OpenAI 桌面端 ChatGPT 上线语音交互…"}] → Agent 直接消费

WAY 02

MCP server over stdio

一条 mcpServers 配置即可接入：everyday mcp serve 启动 MCP server（stdio），将全部 (module, action) 投影为 <module>_<action> 工具（50+ 个），参数 schema 与 CLI 同源，永不漂移。

"mcpServers": { "everyday": { "command": "everyday", "args": ["mcp", "serve"] } }

Claude Code / CodeBuddy / Cursor 等 MCP 客户端一行接入

OpenClaw

开源 CLI Agent 框架

用户：帮我看看今天有什么日程安排？

Agent：稍等，我查一下你的日历。 $ everyday cal list --json 今天有 2 个日程：15:00 产品评审会；17:30 健身。

通过 cal / mail / todo 子命令直接读日历、收件箱与待办，--json 输出让 Agent 零成本解析。

Codex

OpenAI 编码 Agent

用户：写周报前，汇总本周我关注的资讯。

Agent：正在拉取订阅源并整理摘要… $ everyday timeline week --source rss --json 本周共 47 条资讯，已按相关度整理成 5 条重点。

使用 rss fetch / timeline week / bookmark add 完成资讯收集到收藏的完整链路。

WorkBuddy

腾讯 AI 智能工作台

自动化：每日 08:00 生成晨间简报

流水线：timeline 聚合 → 简报生成 → 微信推送 $ everyday timeline today --sync --json 8 个数据源全部同步，简报已推送。

定时任务调用 health / timeline 聚合邮件、日历、RSS 与待办，自动产出日报并推送，全程本地执行。

AI Agent 的本地数据手脚，
一个命令全接入。

问题

实况

场景