以下摘录自发布者现有说明，不代表平台已完成运行验证。完整交付范围、限制与验收要求请继续阅读原文。
四个独立技能目录，含 _meta.json、agents/openai.yaml、SKILL.md、README.md、标准库 scripts 和脱敏 examples。 最小样例应能识别重复/未知任务、循环或无根图、失败下游和 retry 上限缺失。 任一前置核验不通过、存在受影响下游或人工决定 PENDING 时，闸门必须拒绝派发并生成 review_queue。 不包含真实队列、调度器、Temporal/Durable Task/LangGraph 接入、账号、密钥、重试执行或人工值守服务。
脱敏任务清单、task_id、前置关系、负责人和资源锁 每个节点的幂等键、失败策略、重试上限和下游影响规则 派发、暂停、人工接管和回滚的验收要求
解压四个技能目录，使用 Python 3.10 或更高版本。 依次运行依赖整理、DAG 核验、失败传播核验和派发闸门，检查 JSON 状态与 findings。 在测试环境注入循环、未知依赖、失败和未批准情境，通过验收后再由负责人接入自己的队列或工作流引擎。
本包是离线 JSON 任务依赖与派发前核验工具，依赖 Python 标准库；公开社区讨论和官方 durable execution 文档只用于需求、可靠性和边界参考，本包未复制其代码、付费模板或私有流程。不会承诺零失败、零重复执行、绝对可靠、固定节省成本或自动合规，也不绕过队列、权限和风控机制。
4个实用技能 · 4步完成 · 每一步都能单独使用
面向长任务、多智能体和工具编排：把任务前置关系整理成可复用契约，核验 DAG 是否有循环或无根，沿依赖传播失败影响，最后在派发前给出默认不放行的人工闸门；全程只处理脱敏 JSON，不连接真实队列或执行外部任务。
4个可下载技能 · 每个技能可单独运行
技能文件：agent-task-dependency-normalizer
解决什么： 统一 task_id、owner、depends_on、失败策略、幂等键和资源锁，避免计划只存在自然语言或隐式等待中。
What you get: agent-task-dependency.json、未知依赖发现、规范化任务和 graph_hash。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件：agent-task-dag-cycle-auditor
解决什么： 检查循环依赖、自依赖、无根图和派发前不可达关系，阻止任务永远等待或提前执行。
What you get: agent-task-dag-audit.json、roots、cycle_nodes、findings 和 dispatchable。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件：agent-task-failure-propagation-auditor
解决什么： 将失败节点沿依赖边传给受影响下游，检查 retry 是否有上限，并把 hold、dead_letter 和 human_review 变成可审查状态。
What you get: agent-task-failure-report.json、failed_tasks、affected_tasks 和策略发现。
↓ 本步结果自动进入下一步
技能文件：agent-task-dispatch-release-gate
解决什么： 汇总前三步结果，要求前置核验全通过且人工决定为 APPROVED，才输出 dispatch_allowed=true。
What you get: agent-task-dispatch-gate.json、blockers、review_queue、人工决定和 external_action_executed=false。
↓ 本步结果形成最终交付
脱敏样例包含 research、draft、review 三个任务，draft 依赖 research，review 依赖 draft；draft 失败时采用两次上限重试。四步会先整理依赖，再确认图无循环，随后把 draft 和 review 标为受影响，最后因存在 affected_tasks 且 human_decision=PENDING 输出 READY_FOR_HUMAN_REVIEW、dispatch_allowed=false。该结果是本地测试事实，不冒充真实客户成果。
运行长任务、多智能体流水线、A2A 或工具编排的平台工程团队
需要明确“哪个任务先做、失败影响谁、何时可以派发”的自动化负责人
想在接入 Temporal、Durable Task、LangGraph 或自研队列前先做离线图验收的团队
需要给重试、死信和人工接管留下可审查证据的安全与运维团队
脱敏任务清单、task_id、前置关系、负责人和资源锁
每个节点的幂等键、失败策略、重试上限和下游影响规则
派发、暂停、人工接管和回滚的验收要求
解压四个技能目录，使用 Python 3.10 或更高版本。
依次运行依赖整理、DAG 核验、失败传播核验和派发闸门，检查 JSON 状态与 findings。
在测试环境注入循环、未知依赖、失败和未批准情境，通过验收后再由负责人接入自己的队列或工作流引擎。
四个独立技能目录，含 _meta.json、agents/openai.yaml、SKILL.md、README.md、标准库 scripts 和脱敏 examples。
最小样例应能识别重复/未知任务、循环或无根图、失败下游和 retry 上限缺失。
任一前置核验不通过、存在受影响下游或人工决定 PENDING 时，闸门必须拒绝派发并生成 review_queue。
不包含真实队列、调度器、Temporal/Durable Task/LangGraph 接入、账号、密钥、重试执行或人工值守服务。
本包是离线 JSON 任务依赖与派发前核验工具，依赖 Python 标准库；公开社区讨论和官方 durable execution 文档只用于需求、可靠性和边界参考，本包未复制其代码、付费模板或私有流程。不会承诺零失败、零重复执行、绝对可靠、固定节省成本或自动合规，也不绕过队列、权限和风控机制。
以下为套餐组成，实际执行顺序请按上方工作流说明。安装所需环境、账号与外部服务费用请在购买前确认。
识别任务图中的循环依赖、无根图和自依赖，避免下游永远等待或错误提前派发。
把多智能体任务、前置任务、负责人、幂等键和资源锁整理成统一依赖契约。
汇总依赖契约、DAG 和失败传播报告，只有全部通过且人工决定为 APPROVED 才给出派发许可。
把失败节点沿依赖边传播到受影响下游，核验 retry、hold、dead_letter 和 human_review 策略是否明确。
