Preparación del Standup Diario

Usa el skill de Dagu para crear un flujo de trabajo de preparación de standup diario. Consulta las referencias de schema, coding agent y pitfalls para la sintaxis correcta. Pregunta al usuario: - ¿Cuántos días atrás debe cubrir el informe? (por defecto: 1) - ¿A qué hora debe ejecutarse en días laborables? (por defecto: 8:00 AM) - ¿Qué CLI de agente de codificación IA tienen instalado? (buscar claude, codex, gemini, opencode, aider en ese orden — usar el primero encontrado, o preguntar si no se detecta ninguno) Requisitos previos: gh CLI autenticado (gh auth login), al menos un CLI de agente de codificación IA instalado. El flujo de trabajo debe: 1. Obtener la actividad de GitHub del usuario usando gh api graphql con --jq para formato JSON del lado del servidor (NO usar jq CLI). Obtener commits por repositorio (con mensajes vía REST), PRs fusionados (con cuerpo), PRs abiertos/borrador actualizados en el período (con commits recientes y marcas de tiempo, agrupados por repositorio), y revisiones. 2. Auto-descubrir todas las organizaciones de la actividad y agrupar todo por organización. 3. Para cada organización con actividad, usar un sub-DAG en línea (separador ---) para generar un borrador de standup hablado usando el CLI del agente de IA del usuario. Usar el modelo más económico/rápido disponible para ese agente ya que es una tarea simple de resumen de texto. Omitir la llamada completamente para organizaciones sin actividad para no desperdiciar tokens. 4. El comando del agente, modelo y prompt del borrador deben definirse como variables de entorno de nivel superior (usar YAML multilínea | para el prompt) para que los usuarios puedan cambiar fácilmente de agente o personalizar la salida sin editar la lógica de los pasos. 5. Ensamblar cada sección de organización como markdown: borrador hablado, PRs fusionados, PRs abiertos agrupados por repositorio con historial de commits y marcas de tiempo, y revisiones. 6. Combinar todas las secciones de organizaciones en un único informe guardado en DAG_DOCS_DIR. 7. Programar en días laborables con catchup, valores predeterminados de reintentos y timeouts en los pasos del agente. Importante: revisar la referencia de pitfalls para soluciones conocidas. Seguir la referencia de coding agent para el comando no interactivo correcto y las flags de modelo para cada CLI de agente.