Scenario requirements
传统AI日程助手受限于静态时间假设，无法动态适应时区变化、会议延期等实时场景，导致提醒错乱和议程冲突。
整合实施方案
- 时间感知层: By
GET /sse订阅流式时间事件，使用EventSource建立持久化连接 - 业务逻辑层：在添加日程时调用
computeTimeSlots方法，自动避开用户所在时区的非活跃时段（如23:00-6:00） - 异常处理层：当时区变更或夏令时切换时，触发
rescheduleAll工作流批量调整提醒时间
效果增强技巧
结合用户行为日志训练LSTM模型，预测最佳提醒时间（如提前15分钟给频繁迟到的用户）。使用@scheduled(cron="0 0 * * * ?")实现每日时间基线校准。
This answer comes from the articlePassage of Time MCP: A Service Providing Time-Awareness and Computational Capabilities for Language ModelingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在智能日程管理系统中如何应用Passage of Time MCP？
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