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结构化任务规划与分步执行(Structured Task Planning)。支持两种模式:(1) 文件模式 - 从 Markdown 任务文档加载步骤执行;(2) 自然语言模式 - 接受自然语言任务描述,自动生成计划书并确认后执行。触发词:/stp、任务规划、步骤执行。功能包括:步骤分解、状态跟踪、执行日志记录、快速失败策略。

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소스 정보

저장소
Kernel8901/ai-agent-skills-classification
최근 소스 활동
2026년 4월 4일 15:26
감지된 SKILL.md 언어
중국어
스타
4
포크
0

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stp
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结构化任务规划与分步执行(Structured Task Planning)。支持两种模式:(1) 文件模式 - 从 Markdown 任务文档加载步骤执行;(2) 自然语言模式 - 接受自然语言任务描述,自动生成计划书并确认后执行。触发词:/stp、任务规划、步骤执行。功能包括:步骤分解、状态跟踪、执行日志记录、快速失败策略。
# STP(Structured Task Planning)结构化任务规划与分步执行 ## 功能概述 1. **任务解析**:从 Markdown 任务文档加载步骤 2. **目录管理**:自动创建任务专属目录(格式:`task-{ID}`) 3. **文档生成**:生成标准化步骤文档和执行日志 4. **状态跟踪**:支持步骤状态标记(待执行/成功/失败) 5. **智能执行**:每个步骤作为子任务执行,附带成功判断标准 6. **快速失败**:步骤失败立即终止,不尝试替代方案 7. **完整日志**:所有 exec 命令和 AI 执行过程完整记录 --- ## 两种使用模式 ### 模式 A:文件模式(原有) 用户提供写好的任务文档路径: ``` /stp /path/to/task.md ``` ### 模式 B:自然语言模式(新增) 用户用自然语言描述任务: ``` /stp 我想查一下腾讯、贵州茅台、Meta 的股票价格 ``` --- ## 模式 B:自然语言任务规划流程 当用户输入的不是 `.md` 文件路径,而是自然语言描述时,执行以下流程: ### 第一步:任务分析与计划生成 1. **理解用户意图**:分析自然语言,明确任务目标 2. **拆解执行步骤**:将任务分解为可执行的具体步骤 3. **生成计划书**:按标准格式生成 Markdown 任务文档 ### 第二步:确认循环 1. **展示计划书**:将生成的计划书完整展示给用户 2. **询问确认**: ``` 📋 任务计划书已生成,请确认: - 输入 "ok" 或 "确认" → 开始执行 - 输入修改意见 → 我会调整计划后重新展示 - 输入 "取消" → 放弃此任务 ``` 3. **修改循环**:如果用户有修改意见,调整计划书后重新展示,直到用户确认 ### 第三步:保存并执行 1. **生成文件名**:基于任务内容生成简短文件名(如 `stock-query.md`) 2. **保存位置**:`~/.openclaw/workspace/task-list/<filename>.md` 3. **开始执行**:按原有 STP 流程执行任务 ### 计划书标准格式 ```markdown # 任务名称 ## 任务描述 用户原始需求的简要描述 ## 技术方案 - 使用的工具/库/API - 关键技术约束 ## 核心执行步骤 - [ ] 步骤 1:具体描述(含成功标准) - [ ] 步骤 2:具体描述(含成功标准) - [ ] 步骤 3:具体描述(含成功标准) ## 预期产出 - 输出文件/结果说明 ``` ### 示例流程 **用户输入**: ``` /stp 我想查一下腾讯、贵州茅台、Meta 的股票价格 ``` **Agent 生成计划书**: ```markdown # 三支股票收盘价查询 ## 任务描述 查询腾讯控股、贵州茅台、Meta 三支股票的最新收盘价 ## 技术方案 - 使用 AkShare 库查询股票数据 - 支持 A股(沪深)、港股、美股三个市场 ## 核心执行步骤 - [ ] 步骤 1:编写基于 AkShare 的股票查询脚本,保存至 `temp/scripts/stock_query.py` - [ ] 步骤 2:查询贵州茅台(600519.SH)收盘价 - [ ] 步骤 3:查询腾讯控股(00700.HK)收盘价 - [ ] 步骤 4:查询 Meta(META.O)收盘价 ## 预期产出 - 三支股票的收盘价信息(股票名称、代码、日期、价格、市场) ``` **Agent 询问**: ``` 📋 任务计划书已生成,请确认: - 输入 "ok" 或 "确认" → 开始执行 - 输入修改意见 → 我会调整计划后重新展示 - 输入 "取消" → 放弃此任务 ``` **用户确认后**: - 保存到 `~/.openclaw/workspace/task-list/stock-query-20260207.md` - 开始执行 STP 任务流程 --- ## Agent 执行规范(重要!) 执行每个步骤时,**必须**记录关键命令和输出: ### 方法:步骤完成后补记执行日志 1. **执行步骤时**:正常用 `exec` tool 执行命令 2. **步骤完成后**:把关键命令和输出写入临时文件,然后用 `--exec-file` 记录 ```bash # 1. 先把执行记录写入临时文件 cat > /tmp/step_exec.log << 'EOF' [命令1] python3 -c "import akshare; print(akshare.__version__)" [输出1] AkShare version: 1.18.22 [退出码] 0 [命令2] python3 stock_query.py 600519.SH [输出2] 贵州茅台 收盘价: 1515.01 [退出码] 0 EOF # 2. 记录步骤状态时附带执行日志 python3 execute_task.py --log task-8 1 success "脚本执行成功" --exec-file /tmp/step_exec.log ``` ### 执行日志格式建议 ``` [命令] <执行的完整命令> [输出] <命令输出(可截断关键部分)> [退出码] <0=成功, 非0=失败> ``` --- ## 模式 A:文件模式使用方式 ### 步骤1:准备 Markdown 任务文档 ```markdown # 任务名称 ## 核心执行步骤 - [ ] 步骤 1:具体描述 - [ ] 步骤 2:具体描述 - [ ] 步骤 3:具体描述 ``` ### 步骤2:生成任务目录和步骤文档 ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/stp/scripts/execute_task.py --task-file /path/to/task.md ``` **任务目录命名规则**:`task-{自增ID}` - 使用 `.task_counter` 计数器文件记录自增ID - 目录示例:`task-1/`、`task-2/`、`task-3/` ### 步骤3:查看生成的文档 任务目录结构: ``` tasks/ └── task-XXX/ ├── task_steps.md # 步骤文档(含状态标记和成功标准) ├── task_execution.log # 完整执行日志(含所有exec命令) ├── result.txt # 结果汇总 └── temp/ ├── scripts/ └── downloads/ ``` ### 步骤4:执行步骤并更新状态 主 Agent 读取 `task_steps.md`,逐个执行步骤,然后更新状态标记: - `[ ]` → `✓`(执行成功) - `[ ]` → `✗`(执行失败) --- ## 状态标记 | 标记 | 含义 | |------|------| | `[ ]` | 待执行 | | `✓` | 执行成功 | | `✗` | 执行失败(任务终止) | ## 执行规则(重要!) ### 1. 原方案优先原则 **必须严格按照任务文档中定义的方案执行,禁止擅自更改实现方式。** 示例: ``` ❌ 错误做法:原方案要求用 AkShare,实际改用新浪 API ✅ 正确做法:严格使用 AkShare,遇到问题按失败处理 ``` ### 2. 快速失败策略 **原则**:一步到位,不做替代方案尝试 - 子任务返回「失败」状态 → 立即终止整个任务链 - 不自动重试、不尝试其他实现方式 - 记录失败原因到日志 ### 3. 失败处理 - 方案执行失败 → 立即终止,不尝试替代方案 - 明确记录失败原因(违反方案/技术限制/接口问题) - 任务结果标记为 FAILED --- ## 资源 ### scripts/ - `execute_task.py` - 主脚本 - 解析任务文档并生成步骤文件 - 管理 `.task_counter` 自增ID - 支持 `--subtask` 模式:生成子任务 prompt - 支持 `--exec-file` 参数:附带执行日志 - 自动记录 exec 命令到日志 ### task-list/ - 存放自然语言模式生成的任务计划书 - 文件命名格式:`<简短描述>-<日期>.md` > **注意**:`stp` 是 `structured-task-planning` 的缩写。
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