Task Plan Generator#

这个skill帮助agent为复杂任务生成结构化的任务计划，并在执行过程中持续优化。

核心工作流程#

1. 接收并分析任务 - 理解用户需求，评估任务复杂度
2. 读取历史资源 - 从plan_source.md获取可用的SKILLS/MCP/工具
3. 生成多方案 - 根据不同策略生成2-3个执行方案
4. 用户确认 - 与用户对话确认不明确的地方
5. 生成任务简报 - 归档执行结果，便于回溯

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第一步：接收任务并分析复杂度#

当用户提出任务时，首先进行初步分析：

任务复杂度判断标准#

复杂度判断条件示例短1-2个步骤，单一工具即可完成读取文件、简单转换中3-5个步骤，需要2-3个工具协调数据处理+生成报告长5个以上步骤，多工具/多次交互完整项目开发、多阶段数据处理

任务分析输出格式#

text

任务复杂度评估：[短/中/长]
预估步骤数：X步
需要资源类型：[SKILLS/MCP/工具列表]
潜在风险点：[列出可能失败或需要确认的地方]

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第二步：读取历史成功资源#

读取 plan_source.md#

在当前工作空间或指定路径查找 plan_source.md 文件：

text

查找路径优先级：
1. 当前工作空间根目录/plan_source.md
2. 上一级目录/plan_source.md
3. ~/.claude/resources/plan_source.md

plan_source.md 格式规范#

markdown

# Plan Source Resources

## 可用SKILLS
- skill-name: 功能描述 | 上次成功调用时间
- document-skills:pdf: PDF处理 | 2024-01-15

## 可用MCP
- mcp-name: 功能描述 | 上次成功调用时间
- filesystem: 文件系统操作 | 2024-01-15

## 可用系统工具
- Read: 读取文件内容
- Write: 写入文件
- Edit: 编辑文件
- Bash: 执行shell命令

## 可用系统资源
- 当前工作目录路径
- 可访问的API端点

资源匹配策略#

从plan_source.md中筛选与当前任务匹配的资源：

1. 按功能类型过滤（SKILLS/MCP/工具）
2. 按最近成功时间排序
3. 标记可能不可用的资源（超过30天未调用）

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第三步：生成多方案执行计划#

根据不同策略生成2-3个方案：

方案生成模板#

markdown

## 方案 X：[策略名称]

**策略描述**：XXX
**预估耗时**：X分钟
**成功率预估**：X%
**资源消耗**：低/中/高

### 执行步骤
1. [步骤描述] - 使用[资源]
2. [步骤描述] - 使用[资源]
...

### 风险评估
- [风险点1]：缓解措施
- [风险点2]：缓解措施

三种推荐策略#

策略1：效率优先

• 最小化步骤数量
• 使用最熟悉的工具组合
• 并行化可独立的步骤

策略2：成功率优先

• 选择历史成功率高资源
• 增加验证步骤
• 预留回退方案

策略3：资源消耗最小

• 减少API调用次数
• 使用本地工具替代远程服务
• 合并可合并的步骤

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第四步：识别需要确认的地方#

触发用户确认的条件#

出现以下情况时，必须与用户对话确认：

条件示例优先级意图不明确"处理那个文件" - 哪个文件？高资源不可用需要用的skill历史调用失败高成功率低于70%方案预估成功率为50%中多种可行方案两种方法都能完成中风险较高涉及删除/覆盖操作高

对话确认模板#

markdown

⚠️ 需要确认

[问题描述]
可能的选项：
1. [选项1]
2. [选项2]
3. [自定义]

请选择或补充说明。

确认后更新计划#

用户确认后，将答案补充到task_plan中：

markdown

## 确认记录
- Q: [问题]
- A: [用户回答]
- 更新内容: [计划调整]

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第五步：生成任务简报#

简报生成时机#

• 任务完成后（无论成功/失败）
• 用户主动要求中断时
• 阶段性里程碑完成时

简报格式（低Token + 数据化成功率）#

简报分为两个部分：

1. 数据块（供agent快速读取，结构化便于程序解析）
2. 摘要（人类可读，50字以内）

markdown

# Task Report: [task_id]

## DATA
{"t":X,"s":"[success/failed/partial]","d":X,"tools":[
  {"n":"[工具名]","s":X,"h":X},  // 本次成功=1/失败=0，历史成功率%
  {"n":"Read","s":1,"h":98},
  {"n":"Write","s":1,"h":95},
  {"n":"xlsx","s":0,"h":72}
]}

## SUMMARY
[一句话总结，50字以内]

数据字段说明#

字段说明示例t总步骤数5s执行状态success/failed/partiald执行耗时（分钟）3tools[]工具调用记录-n工具名称Read, Write, xlsxs本次成功标志1=成功, 0=失败h历史成功率（%）98

历史成功率聚合规则#

1. 首次调用：历史成功率设为 50%（无历史数据）
2. 已有数据：读取同一工作空间内所有历史简报，聚合计算
3. 聚合计算： (成功次数 / 总调用次数) * 100

简报归档规则#

1. 归档路径： {workspace}/task_reports/{YYYYMM}/{task_id}.md
2. 命名规范： {YYYYMMDD}_{HHMMSS}_{task_name}.md
3. 历史记录：保留最近90天的简报，超期自动清理

快速读取历史成功率（Agent专用）#

当需要获取历史成功率时，按顺序查找：

bash

# 查找最近30天的所有简报，聚合tools数组
cat {workspace}/task_reports/*.md | grep -A100 "## DATA" | jq '.tools[].h'

简化读取示例（不解析全部内容）：

text

读取最近5个简报的DATA行 → 聚合 → 输出: {Read:95%, Write:88%, xlsx:72%}

---

执行示例#

示例1：短任务（无需多方案）#

用户输入："读取当前目录下的README.md文件"

分析结果：

text

任务复杂度：短
预估步骤：1步
需要资源：Read工具

执行计划：

markdown

## 方案1：直接执行

1. 使用Read工具读取README.md

简报：

markdown

# Task Report: read_readme_20240315_143022

## DATA
{"t":1,"s":"success","d":0,"tools":[
  {"n":"Read","s":1,"h":98}
]}

## SUMMARY
成功读取README.md文件

历史成功率读取示例#

下次执行类似任务时，agent可快速获取：

text

从最近10个简报聚合 → Read工具: 98% (98/100)

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示例2：中任务（需要多方案）#

用户输入："分析销售数据并生成图表报告"

分析结果：

text

任务复杂度：中
预估步骤：4-5步
需要资源：Read/xlsx/Skills

多方案生成：

markdown

## 方案1：效率优先
- 使用xlsx skill直接生成图表
- 预估耗时：5分钟，成功率90%

## 方案2：成功率优先
- 先读取数据验证格式
- 分步生成图表+报告
- 预估耗时：8分钟，成功率95%

## 方案3：资源消耗最小
- 使用本地Python脚本处理
- 预估耗时：10分钟，成功率85%

用户确认：

text

⚠️ 需要确认
您希望使用哪种格式的报告？
1. PDF文档
2. HTML页面
3. Markdown文件

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示例3：长任务（需要详细规划）#

用户输入："构建一个完整的Web应用"

分析结果：

text

任务复杂度：长
预估步骤：15+步
需要资源：多个SKILLS和工具

生成计划：

• 按阶段分解（需求→设计→开发→测试→部署）
• 每个阶段生成独立方案
• 识别关键依赖节点

确认环节：

• 技术栈选择
• 部署平台偏好
• 优先级排序

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注意事项#

1. 不要过度规划：简单任务一步完成，不强制生成多方案
2. 尊重用户时间：确认问题要简洁明了，避免重复询问
3. 记录历史：每次执行结果都要归档，用于后续优化
4. 适应变化：执行过程中发现新情况，及时调整计划
5. 保持简洁：简报总token控制在300字以内，DATA区结构化，SUMMARY区人类可读

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相关文件#

• plan_source.md - 历史成功资源记录（需维护更新）
• task_reports/ - 任务简报归档目录