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任务管理工具

技能标识:task-harness

将需求拆解为结构化任务清单,生成长时运行 Agent 的任务管理系统(基于 Anthropic Effective harnesses 方法论)。当用户需要管理多会话开发任务、跟踪功能完成进度、或要求"拆解任务""任务管理""项目规划"时自动触发

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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任务管理工具

Task Harness — 结构化任务管理系统

将任意需求拆解为结构化任务清单,为长时运行的 Agent 建立可靠的任务追踪系统。

基于 Effective harnesses for long-running agents 方法论。

何时使用

  • - 大型需求需要拆解为多个子任务
  • 项目需要跨多个 Agent 会话持续开发
  • 需要跟踪功能完成进度(已完成 / 未完成)
  • 用户说拆解任务、任务管理、项目规划、创建任务清单

核心流程

Step 1: 分析代码库

探索项目结构,理解:

  • - 技术栈(语言、框架、构建工具)
  • 目录结构和架构模式
  • 现有配置(package.json、go.mod 等)
  • 关键入口文件

Step 2: 设计任务列表

根据用户需求,将工作拆解为具体的功能点(features)。每个功能点需要:

  • - 唯一的 id(如 feat-01、v2-05)
  • category 分类(foundation、layout、components 等)
  • priority 优先级(数字越小越优先)
  • description 一句话描述
  • file 主要涉及的文件路径(可为 null)
  • steps 具体操作步骤数组(每步一个字符串)
  • passes 布尔值(初始为 false)
  • verification 验证条件

Step 3: 生成 4 个 Harness 文件

在项目根目录生成以下文件:

feature_list.json — 任务清单(唯一真相来源)

json
{
project: 项目名称,
description: 项目描述,
features: [
{
id: feat-01,
category: foundation,
priority: 1,
description: 一句话描述要做什么,
file: path/to/main/file.js,
steps: [
具体步骤 1,
具体步骤 2
],
passes: false,
verification: 如何验证这个功能已完成
}
]
}

完整模板见 references/templates/feature_list.json

为什么用 JSON 而不是 Markdown? 模型倾向于自由改写 Markdown 文件(改写措辞、重组结构、删除内容)。JSON 文件被模型更谨慎对待——更可能只修改特定字段。这对维护任务完整性至关重要。

progress.txt — 叙事性进度日志

记录每个会话的详细工作内容,供后续会话理解上下文。

完整模板见 references/templates/progress.txt

init.sh — 环境初始化脚本

每个新会话开始时运行,5 秒内恢复全部上下文。

完整模板见 references/templates/init.sh

task.json — 项目总览

记录里程碑、规则、文件清单等项目级信息。

完整模板见 references/templates/task.json

Step 4: 配置 AGENTS.md 规则

在项目的 AGENTS.md 文件中添加 Task Management System 章节,确保所有 Agent 会话遵循工作流。参考当前项目的 AGENTS.md 中的对应章节。

Step 5: 首次验证

运行 bash init.sh,确认:

  • - 脚本可正常执行
  • feature_list.json 解析正确
  • 进度统计准确显示

Step 6: 输出下一步指引

告诉用户:

  • - 已创建的文件列表
  • 如何开始第一个任务
  • 如何在新会话中恢复工作

Agent 工作流(每个会话)

  1. 1. bash init.sh ← 5 秒上下文恢复
  2. Read progress.txt ← 理解之前做了什么、为什么
  3. Read featurelist.json ← 找到优先级最高的未完成功能
  4. Pick 1~2 features ← 不要贪多,增量推进是关键
  5. Execute the features steps ← 严格按步骤执行
  6. Verify ← 必须实际验证,不要假设
  7. Update featurelist.json ← 只改 passes: false → true
  8. git commit ← 一个功能一个 commit
  9. git push ← 同步到远程
  10. Append progress.txt ← 记录本次会话的工作

严格规则

  • - 只修改 passes 字段:在 feature_list.json 中,只将 passes 从 false 改为 true。永远不要删除功能、编辑描述、修改优先级或重组 JSON。
  • 一次一个功能:除非功能非常小(例如改一个常量),否则每个会话只做一个功能。
  • 必须 commit + push:每个功能完成后必须 git commit 和 push,确保进度永不丢失且可独立回滚。
  • 必须验证后再标记完成:阅读代码、运行 dev server 或检查输出。不要信任假设。
  • 必须更新 progress.txt:会话结束时更新进度日志,让下一个会话有完整上下文。
  • 遇到阻塞时停止:在 progress.txt 中记录阻塞原因并停止。不要默默绕过问题。

文件间关系

init.sh ──读取──→ feature_list.json (任务状态)
│
└──提示──→ progress.txt (历史上下文)

task.json ────→ 项目总览(里程碑、规则、文件清单)

AGENTS.md ────→ Agent 行为规范(引用 harness 规则)

引用

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 task-harness-1776076269 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 task-harness-1776076269 技能

通过命令行安装

skillhub install task-harness-1776076269

下载

⬇ 下载 task-harness v1.0.0(免费)

文件大小: 10.5 KB | 发布时间: 2026-4-15 14:36

v1.0.0 最新 2026-4-15 14:36
Initial release: 将需求拆解为结构化任务清单,基于 Anthropic Effective harnesses 方法论
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