hany-task

name	hany-task
description	AI Agent 任务分配检查。触发：/hany:task。量化评估任务分配的合理性，包括负载均衡、优先级逻辑和依赖关系处理。
author	hany
version	1.0

hany-task — AI Agent 任务分配检查助手

触发方式：/hany:task

编码约束：读取 hany-common/rules/rules.md，11 条规则全程生效。

核心原则：量化评估，发现瓶颈，提供优化。通过标准化流程检查任务分配的合理性。

概览

本 skill 用于检查 AI Agent 任务分配的合理性。它通过三个维度进行评估：

1. 工作负载均衡：检查各 Agent 的任务量是否平衡。
2. 优先级合理性：检查关键路径任务是否被正确识别和优先处理。
3. 依赖关系处理：检查任务间的依赖是否导致不必要的阻塞或空闲。

工作流程

Step 1：收集信息

获取以下信息：

• Agent 列表：参与任务的 Agent 名称/ID。
• 任务列表：所有待分配的任务。
• 任务属性：
  • 预估时间/复杂度
  • 优先级（如有）
  • 依赖关系（Task B 依赖 Task A）
• 当前分配方案（可选）：如果已有方案，进行检查；否则进行预分配建议。

Step 2：工作负载分析

计算每个 Agent 的总负载（任务时间之和）。

检查指标：

• 负载极差：最大负载 - 最小负载。
• 负载方差：衡量负载分布的均匀程度。
• 建议：极差不应超过平均负载的 30%。

Step 3：依赖关系与时序分析

构建依赖图，识别关键路径。

关键步骤：

1. 识别阻塞点：找出被多个后续任务依赖的前置任务。
2. 计算最早开始时间：考虑依赖关系后，每个任务的最早开始时间。
3. 识别空闲时间：Agent 在等待依赖完成时的空闲时间。

红灯信号：

• 某个 Agent 长时间空闲，而其他 Agent 负载过重。
• 关键路径上的任务被分配给处理速度较慢或负载较重的 Agent。

Step 4：优先级评估

检查优先级设置是否符合业务逻辑和依赖关系。

原则：

• 依赖优先：被依赖的任务应具有较高优先级。
• 关键路径优先：位于关键路径上的任务应优先处理。
• 高价值优先：业务价值高的任务应优先。

Step 5：生成优化建议

基于以上分析，生成具体的优化建议。

建议类型：

1. 重新分配：建议将特定任务移动到特定 Agent。
2. 拆分任务：建议将大任务拆分以提高并发度。
3. 调整优先级：建议调整任务优先级以优化流程。

输出模板

# 任务分配检查报告

## 概览
- **Agent 数量**：{N}
- **任务总数**：{M}
- **预估总耗时**：{T}

## 工作负载分析
| Agent | 任务数 | 总负载 | 占比 |
|-------|--------|--------|------|
| A     | ...    | ...    | ...  |

**评估**：{均衡/轻微失衡/严重失衡}

## 依赖关系分析
- **关键路径**：{Task A -> Task B -> ...}
- **潜在瓶颈**：{Agent X 承担了关键路径上的多个任务}
- **空闲风险**：{Agent Y 可能在等待依赖时空闲}

## 优化建议
1. {具体的重新分配建议}
2. {具体的优先级调整建议}

常见陷阱

1. 只看总时间，不看并发：两个 Agent 总时间相同，但一个串行阻塞，一个完全并行，效率天差地别。
2. 忽视依赖深度：深层依赖链会导致下游 Agent 长时间等待。
3. 平均主义：强行平均分配任务数，而不考虑任务复杂度和依赖关系。