介绍自己
我是负责系统开发的工程师。我的团队每天有一大块时间花在与数据打交道的重复劳动上：产线 Excel 的清洗与合并、FACA 报告的数据整理、每周固定格式的良率报表、调用 minitab 出图。这些活不难，但量大、高频、格式固定。
我们已经落地了 Data Agent：用户上传 Excel，AI 交互式清洗，调用 minitab 输出图表和报告，单场景效果不错。但现在的使用方式是"每次都要人来发起"——AI 把一次清洗从半小时压到五分钟，可第二天同样的 Excel 又来了，我又要重新点一遍。
我对 TraeCode 的愿景
一、会话即任务：今天调通的流程，明天自动跑
功能说明：TraeCode 支持把一次成功的会话固化成定时任务。今天我在对话里调通了一条链路——上传 Excel、确认清洗规则、调用 minitab 、输出报告——验证结果无误后，一键保存为任务并指定执行时间（每天早上 7 点、每周一、每月 1 号），此后自动执行。清洗规则、JMP 调用参数、输出模板，全部随任务保存。
为什么需要：交互式 AI 把"这一次怎么做"变快了，但制造企业数据工作的主体是"每天都要做"。定时任务才能回答"以后每次都不用人做"，这是数据提效从分钟级走向人天级的关键一跳。
能解决什么问题：良率日报、周报、FACA 报告这类高频固定格式的产出，工程师从每天的操作者变成只处理异常的处置者。按团队现状估算，一名工程师每周花在重复报表上的时间约有 4-6 小时，固化成定时任务后基本归零。
二、定时任务要有工程化待遇
任务保存下来只是开始，它得像代码一样被管理：
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可 review、可版本化：清洗规则的每次修改留版本，产出异常时能回滚到上周的规则；
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失败不静默：任务失败自动重试，连续失败推送告警并附执行轨迹——死在哪一步、报了什么错，而不是第二天早上才发现报表没出来；
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上游变更感知：源表加了列、指标口径变了，任务执行时能发现并暂停提示确认，避免悄悄产出一份错误报表；
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历史结果可对比：今天的良率与上周同期自动对比，异常波动先于人工发现。
三、结果自动分发，异常主动找人
任务跑完不是终点。结果直接推送飞书群或邮件：日报附图表卡片，点击可展开完整执行轨迹；数据质量异常（缺失值突增、良率超阈值）主动告警到责任人，并附 AI 的初步归因分析——把"人盯着数据看"变成"数据变化找人"。
四、接上数据底座，定时任务跨得动百库
集团十几个系统、上百个分散数据库，正在建设统一数据平台整合。定时任务若能通过 MCP 直连平台语义层，就能按集团统一的指标口径跑跨库报表：权限由平台校验，生成的 SQL 可 review、可版本化、走 Git。AI 在数据治理体系之内工作，产出的每个查询都沉淀为资产，避免散落成一批无人认领的野生脚本。
你希望它以什么形态出现
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面板 + 命令的组合：定时任务面板承载任务列表、运行轨迹、历史结果对比；命令承载日常操作——
/schedule把当前会话存为任务，/runs查看执行历史； -
触发方式三档：定时触发（每天 7 点）、事件触发（新 Excel 落入指定目录即启动）、手动触发（随时补跑历史区间）；
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通知走飞书：任务完成推送结果卡片，失败推送告警卡片，点击回看每一步执行轨迹；
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低风险全自动，高风险带确认：报表生成直接发出；涉及调参、下发产线指令类的任务，结果先推送人工确认位，确认后再执行。
数据处理的自动化，最难的从来不是跑通第一次，而是坚持跑好后面的一万次。如果 TraeCode 能接上"今天调通"到"以后自动跑"之间的最后一公里，它就成了团队里那个不需要排班、永远准时的数据同事——而这正是我们这些天天和数据打交道的人，最想要的同事。