长任务依赖与验收规划器

将多阶段工作转化为考虑预算的依赖关系图,并提供可验证的结果、安全的恢复检查点和清晰的后续步骤。

wubin1836
2026年10月16日
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安装与下载

1 ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

npx clawhub@latest install aih-pa-kortix-flowith-orchestration

2 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式 ~/.openclaw/skills/
工作区 {'/skills/'}

优先级:工作区 › 全局 › 内置

3 提示词安装

将此提示词复制到 Openclaw 即可自动安装。

请帮我使用 Clawhub 安装 skill-aih-pa-kortix-flowith-orchestration。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。

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基本信息

名称 长任务依赖与验收规划器
Slug aih-pa-kortix-flowith-orchestration
创建者 wubin1836
创建时间 2026-10-16 05:32:04
更新时间 2026-10-16 05:32:04
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安装指南

  1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
    npx clawhub@latest install aih-pa-kortix-flowith-orchestration
  2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
    全局模式
    ~/.openclaw/skills/
    工作区
    /skills/
    优先级:工作区 > 本地 > 内置
  3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
    请帮我使用 Clawhub 安装 aih-pa-kortix-flowith-orchestration。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。
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什么是

此 Openclaw Skills 工作流可帮助将长期运行的研究、准备和交付任务整理为可逐项验证的节点。每个节点都会记录其依赖关系、预期交付成果、验收标准和预留成本,因此已完成的工作可以保留,而只需重新处理失败或受阻的分支。
这是一个本地规划与检查工作流,并非 Kortix、Suna 或 Flowith 集成。其只读检查器会报告哪些任务似乎已就绪、哪些任务受阻,以及结构上是否可以合并。它不会执行任务、连接外部服务、安排代理或授权操作。它适用于协调复杂工作,同时谨慎处理预算、证据以及可能造成重大影响的外部写入操作。

应用场景

将多阶段研究项目拆分为针对特定来源的任务,并明确依赖关系和验收标准。
跟踪任务成本,避免同时就绪的工作超出剩余预算。
在执行前审查计划,以识别就绪节点、受阻的依赖关系和合并条件。
恢复中断的工作,同时保留已验收的交付成果,只重试失败的分支。
当某项操作可能已成功但缺少确认时,安全管理发布、消息发送、付款或其他外部写入操作。
准备最终交接,列出可重复使用的产物、未解决的阻碍、预算状态,以及所需的下一位负责人或操作。

工作原理

定义最终交付成果、截止日期、预算和货币、可用工具,以及不得自动执行的操作。
创建具有唯一标识的任务节点,并设置 depends_on、deliverable、acceptance 和 reserve_cost 字段。描述具体的来源依赖关系,而不是含糊的前置条件。
使用 external_write: true 标记可能产生外部影响的操作;为业务操作分配稳定的 effect_key,并在 authorization_ref 中记录用户授权。
运行只读检查器。它会验证依赖关系结构,并以 JSON 报告候选就绪任务、阻碍因素和合并资格;它不会执行或授权工作。
使用 pending、running、needs_review、accepted、failed 和 uncertain 等状态记录任务进度。为运行中的工作预留成本,并保留已经支出的成本。
根据验收标准审查每项交付成果。为已验收的输出记录 evidence_ref,已验收的外部写入还需记录 receipt_ref。
对于结果不确定的外部操作,采取进一步行动之前先检查远程结果或回执。不要为了绕过不确定性而重新发送或更改 effect key;如果确认操作并未发生,则在再次执行前征求用户批准。
只有在所有节点均已验收时,才将计划标记为 merge_ready,然后提供依赖关系图、任务状态、可重复使用的产物、阻碍因素、预算摘要和所需的后续步骤。

配置指南

无需外部服务或 AI-HIVE 账户。在技能目录中,使用检查器运行示例计划并执行测试套件:
python3 -B scripts/next_tasks.py examples/plan.json
python3 -B -m unittest discover -s tests -v
检查器会读取计划并打印 JSON;它不会启动任务、访问网络、发送消息、安排作业或花费预算。请将 ready 视为规划建议,而非执行授权。有关验收边界场景,请参阅 references/acceptance.md;示例计划请参阅 examples/plan.json。不要在节点输入中填写密码、令牌或完整的私人账户数据。

数据架构

计划使用依赖关系图来组织工作。每个节点都应具有唯一的 id、depends_on 列表、预期的 deliverable、acceptance 标准和 reserve_cost。外部操作节点还应注明写入操作及其授权:
字段或记录 用途
depends_on 标识前置节点及其提供的输入。
external_write 标记可能影响外部服务或账户的操作。
effect_key 业务操作的稳定标识;不得因措辞变化、网络重试或执行器变更而创建新 key。
authorization_ref 用户对外部操作的授权引用。
spent / reserved 跟踪已产生的成本以及为当前运行节点预留的成本;不要清除这些值来让后续工作看起来负担得起。
evidence_ref 节点获准验收前所需的实际产物或证据引用。
receipt_ref 已验收外部写入所需的额外确认引用。
retry_decision 记录已批准的重试决定;仅获批准并不会使外部写入自动就绪。
节点状态描述生命周期:pending 表示等待依赖节点通过验收且预算充足;running 表示必须先完成当前运行,才能再次启动同一节点;needs_review 表示等待验收检查;accepted 表示保留其产物以供下游使用;failed 表示记录可能需要返工的原因;uncertain 表示任何重复操作之前都必须检查远程结果。检查器以 JSON 输出就绪状态、阻碍因素、依赖关系有效性和合并资格。最终交接信息包括节点状态、可重复使用的交付成果、阻碍因素、已支出/已预留/剩余预算以及后续操作。示例计划位于 examples/plan.json;验收场景位于 references/acceptance.md。

高级特性

考虑预算的就绪检查会按输入顺序为多个就绪节点预留成本,帮助防止它们的合计执行成本超出剩余预算。
稳定的
effect_key
uncertain
状态有助于在外部结果不明确时防止重复发送、发布或付款。
部分恢复会保留已验收的输出,并将返工集中在失败或未完成的分支,而不是重复执行成功的外部操作。
基于证据的验收要求提供产物引用;此外,外部写入还必须提供回执引用,下游任务才能依赖这些写入。
只有在所有节点均已验收时才会报告
merge_ready
;它表示结构上已就绪,并不保证质量。
此工作流在规划阶段为本地且只读:它不提供持久化后台执行、自动代理委派、网络访问或调度功能。


name: aih-pa-kortix-flowith-orchestration description: 为多阶段长任务建立依赖图、预算和验收检查点,并从已有记录计算下一步可执行任务。适用于研究、整理和交付等有前后依赖的工作;不提供云端常驻执行,也不自动调用其他代理。 license: Apache-2.0

长任务依赖与验收编排助手

把长任务拆成可以独立验收的节点,保留已经验收的结果,只对失败节点安排返工。特别处理「外部操作可能成功,但本地没有收到结果」的情形,避免重复发送、发布或付款。

这是本地任务规划与检查工作流,不是 Kortix、Suna 或 Flowith 的官方集成,也不复刻其运行环境。讨论这些产品的长任务需求时可使用本流程;实际连接方式和可用能力必须另查对应产品当前官方说明。本包不要求 AI-HIVE 账号或外部服务。

将目标变成可验收的图
明确最终交付物、截止时间、预算币种、每一步已有工具以及不能自动执行的动作。
每个节点写唯一 id、依赖 depends_on、预期 deliverable、验收条件 acceptance、预留费用 reserve_cost。
依赖描述数据来源,不是泛泛的「先做研究」:例如 compare 依赖 vendor-a 和 vendor-b 各自的有来源事实表。
把对外操作设为 external_write: true,为同一个业务动作分配稳定 effect_key,记录用户授权 authorization_ref。修改措辞、重试网络或换执行器不应生成新的业务动作键。
初始预算 spent 包括已产生的费用,reserved 包括正在执行节点的预算,不能通过清空它们让后续节点获得预算。

参考 计划样例。不需要为简单的一步任务构造复杂图。节点输入不得包含密码、Token 或整份私人账户数据。

运行前检查

在技能目录运行:

python3 -B scripts/next_tasks.py examples/plan.json
python3 -B -m unittest discover -s tests -v

检查器只读计划并输出 JSON:依赖是否有效、当前可执行节点、被挡住的原因及是否具备合并条件。它不启动任务、不连接网络、不发消息、不调度唤醒、不花费预算,也不验证外部证据真伪。ready 是计划建议,不是执行授权。

对于多个可执行节点,按输入顺序在剩余预算内预留,防止每个节点单独不过预算、同时执行却超支。需要其他优先级时,先与用户明确后调整计划顺序。

节点状态与返工
状态 下一步
pending 依赖全部 accepted、预算足够后才可开始
running 等当前执行结束;不得另起同节点
needs_review 查看产物,按 acceptance 核验;不能供下游使用
accepted 保留产物及 evidence_ref;下游可引用
failed 记录原因;本地只读任务可提出 retry_decision=approved 的返工计划
uncertain 只查远端结果/回执;禁止重发或换 effect_key

外部写入失败即使收到「允许重试」,检查器也不将其自动放进 ready。先核对平台状态;已完成则补回执并进入验收,明确未发生才由用户批准新的执行步骤。遇身份错误、权限拒绝或平台审核限制,不能把它当网络故障反复执行。

验收与合并

每个 accepted 节点必须有实际产物引用 evidence_ref;外部写入还要有 receipt_ref。人工或宿主必须读取这些引用,检查是否满足 acceptance,然后才能把状态设为 accepted。

最终交付包含:依赖图、节点状态、可复用产物、当前阻塞项、已花费/预留/剩余预算,以及下一步需要谁采取什么动作。只有所有节点 accepted 才标记 merge_ready;这仍是结构检查结果,不是质量保证。缺一个来源的研究分支就只返工该分支,不重跑已经成功的外部动作。

工具不具备后台运行能力时,交付可恢复检查点并明确已停止。只有用户明确授权、且宿主实际提供调度能力时,才另行设置定时任务。使用 验收场景 检查上述边界。

餐饮需求研究

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