别再傻等了，给 Claude Code 装个通知铃铛

背景

最近用 Claude Code、Copilot CLI 这类 AI Agent 工具的时候，有一个挺烦人的问题：让 AI 在后台跑任务，我总是会忍不住去查看他的执行状态，有时候比较复杂的任务可能会耗时十来分钟，每次来回切换非常浪费时间。
更惨的是有时候 AI 需要我授权某个操作（比如执行 shell 命令），我没注意到，它就一直卡在那里等。
所以我一直想找一个靠谱的通知方案。
灵感来源于播客「枫言枫语」，主播自力提到可以用 Hook 来实现 Agent 通知。
不过一开始我偷了个懒，让 AI 自己给方案。AI 给出的方案很"AI"：在 ~/.claude/CLAUDE.md 里加一段系统提示词，指示 LLM 任务完成后用 afplay 播放一个提示音。

1. ## Task Completion SoundWhen you complete a task, play a sound:afplay /System/Library/Sounds/Glass.aiff

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测试了几次发现这玩意不靠谱——有时候响，有时候不响，完全看 LLM 心情。
最终我还是回到了 Hook 方案，用各平台的 Hooks 系统实现确定性触发，并封装成了一个可复用的 SKILL。
最终的效果如下：

问题分析

为什么 LLM 提示词方案不靠谱？主要三个原因：

• LLM 不会 100% 遵循附带操作类指令：LLM 对"生成文本"以外的操作指令（比如"运行 bash 命令"）本来就不太可靠，它可能觉得当前场景"不需要"播放声音就跳过了
  
• 上下文压缩会丢失指令：长对话中，系统会自动压缩上下文，提示词的优先级会被降低甚至直接丢掉
  
• LLM 对触发时机的判定不一致：什么算"任务完成"？LLM 每次的理解可能都不一样，导致触发行为不稳定
  

本质上，这是一个"软提示" vs "硬触发"的问题。用提示词去控制 LLM 行为，就像是"拜托你帮我做一件事"；而用 Hooks 就是"当这个事件发生时，自动执行这段代码"——确定性完全不同。
对比项提示词方案Hooks 方案触发可靠性不确定，取决于 LLM 判断确定性 100% 触发上下文影响长对话会被压缩丢失不受上下文影响配置方式Markdown 文本JSON 配置 + 脚本可扩展性基本不可扩展支持多平台、多渠道维护成本每次换模型可能要调提示词一次配置，持续生效有点类似于现在的 LLM 和 Agent 的区别，Agent 是干活的，大模型是负责思考的。
确定的事情还是要交给确定的 Agent 去做。
agent-notifier 介绍

基于以上分析，我开发了 agent-notifier 这个 SKILL，用 Hooks 实现确定性通知。
功能概览

支持的 AI Agent 平台：
平台Hook 机制触发事件Claude Codesettings.json hooksNotification（idle_prompt, permission_prompt）GitHub Copilot CLIhooks.jsonsessionEnd, postToolUseCursorhooks.jsonstop, afterFileEditCodex（OpenAI）notify settingagent-turn-completeAiderCLI flag--notifications-command支持的通知渠道：
渠道默认状态说明Sound启用macOS 用 afplay，Linux 用 paplay/aplaymacOS 通知中心启用通过 osascript 弹出系统通知Telegram禁用需要 Bot Token + Chat IDEmail禁用SMTP 发送Slack禁用Incoming WebhookDiscord禁用Webhook URL架构设计

核心思路是统一事件模型 + 并发多渠道分发：

1. 各平台 Hook 触发       ↓  stdin JSON 输入（各平台格式不同）       ↓  notify.py 解析为统一事件：{platform, event, message}       ↓  读取 notify-config.json 配置       ↓  ThreadPoolExecutor 并发分发到所有启用的渠道

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每个平台传过来的 JSON 格式不一样，比如 Claude Code 是 {"notification_type": "idle_prompt", ...}，Copilot CLI 是 {"hook_event_name": "sessionEnd", ...}。notify.py 会把这些不同的格式统一解析成 {platform, event, message} 三元组，然后根据配置分发到各个通知渠道。

一个关键设计：单个渠道发送失败不影响其他渠道。比如 Telegram 网络超时了，Sound 和 macOS 通知该响还是响。错误信息只输出到 stderr，不会中断流程。

核心设计决策：纯标准库、零依赖

整个 notify.py 只用了 Python 标准库，没有任何 pip 依赖：

• HTTP 请求用 urllib.request（发 Telegram、Slack、Discord）
  
• 邮件用 smtplib
  
• 播放声音用 subprocess 调系统命令
  
• 并发用 concurrent.futures
  

这意味着只要机器上有 Python，拿来就能用，不需要 pip install 任何东西。
开发过程

整个 SKILL 的开发也是和 AI 对话完成的，下面分阶段回顾。
阶段一：核心通知脚本 notify.py

这是最核心的部分，负责三件事：

• 解析输入：从 stdin 读取各平台传过来的 JSON，识别平台类型和事件
  
• 统一事件模型：不管哪个平台，统一解析为 {platform, event, message}
  
• 多渠道发送：并发调用所有启用的通知渠道
  

比如 Claude Code 的 Hook 会通过 stdin 传入：

1. {"notification_type": "idle_prompt", "message": "Claude is waiting for your input"}

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脚本解析后生成通知："✅ Task completed — waiting for your input"，然后同时发到 Sound、macOS 通知中心、Telegram 等所有启用的渠道。
阶段二：配置与安装

光有核心脚本还不够，还需要让用户能方便地配置和安装。所以又搞了两个文件：
notify-config.json：配置模板，定义了所有渠道的开关和参数。默认只启用 Sound 和 macOS 通知，Telegram、Email 这些需要手动启用并填入凭据。
setup.py：交互式安装脚本，运行后会：

• 自动检测你装了哪些 AI Agent 平台
  
• 引导你配置通知渠道（要不要 Telegram？Bot Token 是什么？）
  
• 自动在对应平台写入 Hook 配置
  
• 发一条测试通知验证配置
  

阶段三：集成测试

代码写完了，关键是跑起来验证。
首先在 Claude Code 的 ~/.claude/settings.json 里配置 Hook：

1. {  "hooks": {    "Notification": [      {        "matcher": "",        "hooks": [          {            "type": "command",            "command": "python3 ~/.claude/skills/agent-notifier/notify.py"          }        ]      }    ]  }}

复制代码

然后手动测试：

1. # 模拟任务完成通知echo '{"notification_type":"idle_prompt","message":"test"}' | python3 notify.py# 模拟权限请求通知echo '{"notification_type":"permission_prompt","message":"needs permission"}' | python3 notify.py

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Sound 和 macOS 通知都正常。接着启用 Telegram，配好 Bot Token 和 Chat ID，再跑一次——Telegram 也收到了消息。
最后让 Claude Code 执行一个真实任务，然后等它跑完。果然，任务结束后 Telegram 弹出通知，Sound 也响了，搞定。
阶段四：修 bug 改文案

实际使用中发现一个问题：idle_prompt 的通知消息是 "Claude is waiting for your input"，但这个消息不够直观——我更想知道的是"任务完成了"，而不是"在等你输入"。
虽然本质上 idle_prompt 就是任务完成后等待输入的信号，但消息文案会影响用户感知。于是改成了：
<ul>idle_prompt → "✅ Task completed — waiting for your input"
permission_prompt → <strong>"
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很好很强大  我过来先占个楼 待编辑

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