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复杂任务分处理器

复杂任务分处理器:作为 超能模式 的任务分解子 skill,复杂任务分处理器 负责把模糊或复杂需求拆成有依赖、有优先级、有完成定义的任务图,为主 skill 提供可执行计划而不是直接产出结论,适合规划、排期、多阶段协作和复杂工作流编排场景。

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2026/04/16
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nj90hou
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当前技能最近 7 天下载趋势

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复杂任务分处理器
自主任务图构建引擎。分析复杂请求,消费上游共享状态,输出依赖感知的任务图,维护关键路径与未解决问题,并在子任务失败时进行有限重规划。
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name
复杂任务分处理器
description
复杂任务分处理器:作为 超能模式 的任务分解子 skill,复杂任务分处理器 负责把模糊或复杂需求拆成有依赖、有优先级、有完成定义的任务图,为主 skill 提供可执行计划而不是直接产出结论,适合规划、排期、多阶段协作和复杂工作流编排场景。
---

name: 复杂任务分处理器
description: 自动将复杂任务分解为兼容 v1/v2 的结构化任务图,输出带依赖、轨道、能力、优先级、完成定义与共享状态的子任务网络。适用于规划、排期、多步骤研究、研究+生成、自动化+生成、多交付物与需要动态重规划的复杂请求。当用户提出需要规划、信息收集和结构化输出交付的复杂、多维度请求时使用。

---

复杂任务分处理器

自主任务图构建引擎。分析复杂请求,消费上游共享状态,输出依赖感知的任务图,维护关键路径与未解决问题,并在子任务失败时进行有限重规划。

核心逻辑:读取共享状态 → 构建任务图 → 标记关键路径 → 执行中更新状态 → 必要时重规划

---

职责边界

本技能负责:
- 把复杂请求拆成结构化子任务
- 标记依赖、优先级、完成定义与失败替代路线
- 汇总研究状态、交付状态与未解决问题
- 生成面向用户的分解过程可视化摘要
- 在子任务失败或条件变化时做局部重规划

本技能不负责:
- 直接替代 `深度网页搜索` 产出研究结论
- 在无研究包时凭空生成正式结论
- 在无必要时重新发起一整轮澄清或全量回退

---

输入协议

执行前,优先读取主 skill 维护的 v2 共享状态;如上游仍提供 v1 字段,也应兼容读取:

```yaml
version: 2
mode: fast | think | expert | super
intent: 用户真实目标
constraints:
  time_budget: 可选
  cost_budget: 可选
  format: 可选
  scope: 可选
  permissions:
    network: true | false
    automation: true | false
    login_required: true | false
clarification:
  direction: 方向
  audience: 受众
  depth: 深度
  length: 篇幅
  format: 格式
  target_artifacts: []
research_question:
  angle: 主题角度
  time_range: 时间范围
  comparables: 对标对象
  output_purpose: 输出目的
recon_findings:
  key_metrics: 关键指标
  candidate_directions: []
  assumption_risks:
    - 前提风险
workflow_flags:
  initial_clarification_done: true | false
  plan_approved: true | false
track_selection:
  tracks: []
  selected_capabilities: []
capability_registry: []
evidence_pack:
  source_matrix: []
  key_findings: []
  conflicting_claims: []
  gaps: []
  confidence: high | medium | low
task_graph:
  nodes: []
artifact_registry: []
execution:
  stage:
    current: intake | recon | clarification | planning | research | validation | automation | creation | review | delivery | resume
  decomposition_visibility:
    why_decompose: 最近一次为什么进入分解器
    current_step_label: 最近一次高层分解步骤
    current_step_reason: 最近一次为什么这样拆
    high_level_tasks: []
    adjustment_checkpoint:
      blocking: true | false
      status: pending | confirmed | adjusted
recovery:
  resume_from_stage: 可选
  last_decomposition_summary: 最近一次分解可视化摘要
  last_replan_summary: 最近一次重规划可视化摘要
```

---

标准输出:任务图协议(v2)

本技能输出必须采用结构化任务图,而不是只给自然语言计划:

```yaml
summary: 2-3 句计划摘要
decomposition_visibility:
  why_decompose: 为什么进入分解器
  current_step_label: 当前高层分解步骤
  current_step_reason: 当前这样拆的一句话理由
  chat_summary:
    - 为什么拆
    - 正在怎么拆
    - 拆成了什么
  high_level_tasks:
    - title: 高层任务名
      reason: 一句话理由
  adjustment_checkpoint:
    blocking: true | false
    status: pending | confirmed | adjusted
    allowed_actions:
      - reprioritize
    prompt: 分解完成后给用户的统一调整提示
  replan_summary:
    why_replan: 为什么重规划
    current_step_label: 当前重规划步骤
    current_step_reason: 当前这样改的一句话理由
    high_level_changes:
      - 发生了什么变化
      - 为什么要

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1. 先判断它是否匹配你的任务、运行环境和依赖边界。

2. 再结合最近 7 天下载趋势,决定是直接安装还是先下载完整包审阅。

3. 需要程序化集成时,再去 Docs 查看 API 和 OpenAPI 描述。