AI 长任务操作流程指南
AI 长任务操作流程指南
从一个想法到完成任务的完整流程
🎯 总览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 长任务执行流程 │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 想法 │ ──→│ 初始化任务 │ ──→│ Agent执行 │ ──→│ 任务完成 │ │
│ │ │ │ │ │ (循环) │ │ │ │
│ └─────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ 一句话描述 自动生成 逐步执行 验收交付 │
│ 任务目标 所有文件 功能步骤 最终成果 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📋 Phase 0: 准备工作 (一次性)
安装初始化脚本
# 将初始化脚本放到一个固定位置
cp init_long_task.py ~/workspace/
# 或者添加到 PATH
sudo cp init_long_task.py /usr/local/bin/init-long-task
sudo chmod +x /usr/local/bin/init-long-task
📋 Phase 1: 初始化任务
Step 1.1: 一句话创建任务
# 基础用法
python3 ~/workspace/init_long_task.py "你的任务目标"
# 示例
python3 ~/workspace/init_long_task.py "构建一个博客系统"
python3 ~/workspace/init_long_task.py "开发一个 API 网关" --dir api-gateway
python3 ~/workspace/init_long_task.py "编写自动化测试" --steps 8
输出:
🚀 创建长任务...
目标: 构建一个博客系统
目录: /Users/xxx/workspace/task_20260316_blog
✅ 任务初始化完成!
📁 创建的文件:
task_20260316_blog/
├── task_config.json # 任务配置
├── feature_list.json # 功能清单
├── agent_prompt.md # Agent 提示词
├── init.sh # 初始化脚本
├── README.md # 说明文档
└── state/
├── task_state.json # 任务状态
└── progress.md # 进度日志
🚀 下一步:
1. cd task_20260316_blog
2. ./init.sh
3. 将 agent_prompt.md 中的提示词发送给 AI Agent
Step 1.2: 进入目录并初始化
cd task_20260316_blog
./init.sh
输出:
🚀 初始化任务环境...
📦 初始化 Git 仓库...
✅ 环境就绪
下一步: 发送 agent_prompt.md 中的提示词给 AI Agent
📋 Phase 2: Agent 执行 (循环)
Step 2.1: 第一次启动任务
将以下提示词发送给 AI Agent:
请帮我完成以下任务。
## 工作目录
cd /path/to/task_xxx
## 执行流程
1. 读取任务配置: cat task_config.json
2. 读取功能清单: cat feature_list.json
3. 读取进度日志: cat state/progress.md
4. 找到 feature_list.json 中第一个 passes=false 的步骤
5. 理解步骤要求，制定执行计划
6. 执行步骤逻辑
7. 验证完成情况
8. 更新 feature_list.json (将对应步骤的 passes 改为 true)
9. 更新 state/progress.md (记录本次工作)
10. 提交变更: git add . && git commit -m "feat: 完成步骤 X"
## 重要规则
- 一次只执行一个步骤
- 必须验证通过才能标记完成
- 每次提交后代码必须可运行
Step 2.2: Agent 执行流程
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Session 执行流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 启动阶段 (了解状态) │
│ ├── pwd (确认目录) │
│ ├── cat task_config.json (了解目标) │
│ ├── cat feature_list.json (了解步骤) │
│ ├── cat state/progress.md (了解历史) │
│ └── git log --oneline -5 (了解提交) │
│ │
│ 2. 执行阶段 (完成一步) │
│ ├── 找到第一个 passes: false 的步骤 │
│ ├── 理解步骤要求 │
│ ├── 制定执行计划 │
│ ├── 编写代码 / 执行操作 │
│ └── 验证完成情况 │
│ │
│ 3. 收尾阶段 (记录状态) │
│ ├── 更新 feature_list.json (passes: true) │
│ ├── 更新 state/progress.md (记录工作) │
│ └── git commit (提交变更) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Step 2.3: 恢复中断的任务
如果任务中断了，下次发送:
请帮我继续完成任务。
## 工作目录
cd /path/to/task_xxx
## 恢复流程
1. 读取进度: cat state/progress.md
2. 读取功能清单: cat feature_list.json
3. 查看最近提交: git log --oneline -5
4. 找到第一个未完成的步骤继续执行
📋 Phase 3: 监控与检查
查看任务状态
# 查看功能清单
cat feature_list.json | python3 -m json.tool
# 查看进度日志
cat state/progress.md
# 查看 git 历史
git log --oneline
检查完成度
# 统计完成的步骤数
cat feature_list.json | python3 -c "
import sys, json
features = json.load(sys.stdin)
completed = sum(1 for f in features if f.get('passes'))
total = len(features)
print(f'进度: {completed}/{total} ({completed/total*100:.0f}%)')
"
📋 Phase 4: 完成验收
Step 4.1: 发送验收提示词
请帮我验收任务是否完成。
## 工作目录
cd /path/to/task_xxx
## 验收流程
1. 读取 task_config.json 中的 success_criteria
2. 逐项验证每个成功标准
3. 运行测试 (如果有)
4. 生成验收报告
Step 4.2: 验收报告示例
# 验收报告
## 任务信息
- 任务: 构建一个博客系统
- 验收时间: 2026-03-16
## 成功标准验收
| # | 标准 | 状态 | 说明 |
|---|------|------|------|
| 1 | CLI 工具可正常运行 | ✅ | 所有命令正常工作 |
| 2 | 支持四个核心命令 | ✅ | add/list/complete/delete |
| 3 | 数据持久化 | ✅ | JSON 文件存储正常 |
| 4 | 文档完整 | ✅ | README 和 API 文档齐全 |
| 5 | 测试通过 | ✅ | 12/12 测试通过 |
## 总体评价
✅ 通过 - 所有成功标准均已满足
🔄 完整流程图
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 长任务完整流程 │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Phase 1: 初始化 (一次性) │ │
│ │ ────────────────────────── │ │
│ │ │ │
│ │ $ python3 init_long_task.py "任务目标" │ │
│ │ $ cd task_xxx && ./init.sh │ │
│ │ │ │
│ │ 产出: task_config.json, feature_list.json, progress.md, agent_prompt.md │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Phase 2: 执行 (循环 N 次) │ │
│ │ ───────────────────────── │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Session 1 (Initializer Agent) │ │ │
│ │ │ - 读取配置，理解任务 │ │ │
│ │ │ - 细化 feature_list.json │ │ │
│ │ │ - 执行 Step 1 │ │ │
│ │ │ - 更新状态，提交代码 │ │ │
│ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Session 2 (Coding Agent) │ │ │
│ │ │ - 读取 progress.md 了解历史 │ │ │
│ │ │ - 执行 Step 2 │ │ │
│ │ │ - 更新状态，提交代码 │ │ │
│ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Session N (Coding Agent) │ │ │
│ │ │ - 读取 progress.md 了解历史 │ │ │
│ │ │ - 执行 Step N │ │ │
│ │ │ - 更新状态，提交代码 │ │ │
│ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Phase 3: 验收 (最后一步) │ │
│ │ ────────────────────────── │ │
│ │ │ │
│ │ - 验证所有 success_criteria │ │
│ │ - 运行测试 │ │
│ │ - 生成验收报告 │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📁 文件作用说明
| 文件 | 作用 | 谁读取 | 谁写入 |
|---|---|---|---|
task_config.json |
任务配置和成功标准 | Agent 读取 | 用户/初始化脚本创建 |
feature_list.json |
步骤清单和完成状态 | 每个 Session 必读 | Agent 完成步骤后更新 |
state/progress.md |
工作历史和决策记录 | 每个 Session 必读 | Agent 每次更新 |
state/task_state.json |
任务执行状态 | 可选 | 自动维护 |
agent_prompt.md |
Agent 提示词模板 | 用户复制 | 初始化脚本创建 |
🎯 核心原则
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 1. 一次只做一步 │
│ └── 每个 Session 只完成 feature_list.json 中的一个步骤 │
│ │
│ 2. 每次必须验证 │
│ └── 完成 → 验证 → 通过 → 标记 passes: true │
│ │
│ 3. 每次必须记录 │
│ └── 更新 feature_list.json + progress.md + git commit │
│ │
│ 4. 每次代码可运行 │
│ └── 提交后代码必须能正常启动/构建 │
│ │
│ 5. 状态持久化 │
│ └── 所有状态写入文件，不依赖内存 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
🚀 快速开始示例
# 1. 创建任务
python3 ~/workspace/init_long_task.py "开发一个 URL 缩短服务"
# 2. 进入目录
cd task_xxx_url
# 3. 初始化
./init.sh
# 4. 复制 agent_prompt.md 中的提示词发送给 AI
# 5. (可选) 如果中断了，发送"恢复任务"提示词
# 6. 完成后验收
文档版本: 1.0 最后更新: 2026-03-16