Skill: whoisme007/xiaolongxia-workflow (version 0.5.0)

--- name: xiaolongxia-workflow description: 分层任务分解与执行工作流 metadata: openclaw: emoji: "🦞" category: "workflow" tags: ["workflow", "task-management", "decomposition", "error-handling", "automation"] --- --- slug: xiaolongxia-workflow version: 0.5.0 --- # 小龙虾分层任务工作流 **版本**: 0.5.0 (Release Candidate) **作者**: OpenClaw 助手 **创建时间**: 2026-03-17 **状态**: 开发中 - 最小可行版本 ## 🎯 概述 小龙虾分层任务工作流是一个系统化、工程化的任务处理框架，专为复杂AI代理设计。它将大型任务分解为阶段、步骤、子步骤，直到每个子步骤对模型来说是可执行的，同时提供完整的错误处理、输入输出控制和备份机制。 ## 🚀 快速开始 ### 安装 ```bash # 从工作空间直接使用（开发中） cd /root/.openclaw/workspace/skills/xiaolongxia-workflow ``` ### 基本使用 ```python from scripts.task_analyzer import TaskAnalyzer from scripts.project_manager import ProjectManager # 1. 分析任务 analyzer = TaskAnalyzer() summary = analyzer.analyze("帮我设计一个完整的电商网站后端系统") # 2. 创建项目 manager = ProjectManager(summary) project_path = manager.create_project() print(f"项目创建在: {project_path}") ``` ## 📁 目录结构 ``` skills/xiaolongxia-workflow/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── config/ │ └── workflow_config.json # 配置文件 ├── scripts/ │ ├── task_analyzer.py # 任务分析器 │ ├── project_manager.py # 项目管理器 │ ├── step_decomposer.py # 步骤分解器 │ ├── step_executor.py # 步骤执行器 │ ├── robust_executor.py # 鲁棒执行器 (错误恢复) │ ├── error_classifier.py # 错误分类器 │ ├── template_engine.py # 模板引擎 │ ├── run_workflow.py # 工作流运行器 │ └── demo_integrated.py # 集成演示 ├── templates/ │ ├── task_summary.md.tpl # 任务概要模板 │ ├── top_level_plan.md.tpl # 顶层方案模板 │ └── step_report.md.tpl # 步骤报告模板 ├── tests/ │ ├── test_basic.py # 基础测试 │ └── (更多测试待添加) └── references/ └── workflow_diagram.png # 工作流程图 (待创建) ``` ## 🔧 当前版本功能 (Beta 0.3.0) ### ✅ 已实现 1. **任务分析器** (`task_analyzer.py`) - 解析用户输入的任务描述 - 生成结构化任务概要 - 评估任务复杂度 (1-10分) - 自动判断是否需要分层处理 2. **项目管理器** (`project_manager.py`) - 创建标准项目文件夹结构 - 生成任务概要文档 (`task_summary.md`) - 生成顶层方案 (`top_level_plan.md`) - 提供完整的项目信息接口 3. **步骤分解器** (`step_decomposer.py`) - 递归分解任务为阶段、步骤、子步骤 - 支持复杂依赖关系管理 - 生成可执行的叶子步骤 - 保存分解结果为JSON 4. **步骤执行器** (`step_executor.py`) - 执行单个步骤和批量步骤 - 模拟执行和实际执行模式 - 执行结果记录和状态更新 - 生成执行报告 5. **错误分类器** (`error_classifier.py`) - 识别常见API错误 (400, 429, 500, 504等) - 提供恢复策略 (重试、拆分、降级等) - 错误统计和学习功能 - 策略成功率评估 6. **模板引擎** (`template_engine.py`) - 加载和渲染模板文件 - 支持变量替换、条件判断、循环 - 内置任务摘要、步骤计划、报告模板 - 扩展自定义模板 7. **鲁棒执行器** (`robust_executor.py`) - 集成错误分类和恢复策略 - 自动错误检测和恢复 - 智能重试机制 - 执行监控和增强报告 8. **工作流运行器** (`run_workflow.py`) - 完整的端到端工作流集成 - 支持交互模式、测试模式、执行模式 - 命令行界面和API调用 ### 🚧 开发中 1. **邮件汇报系统** - 自动发送进度报告 2. **自动备份机制** - 项目状态持久化 3. **可视化进度跟踪** - 实时执行监控 4. **ClawHub集成** - 技能发布和版本管理 ### 📅 待实现 - 邮件汇报系统 - 自动备份机制 - 依赖关系管理 - 可视化进度跟踪 ## ⚙️ 配置 配置文件: `config/workflow_config.json` ```json { "version": "0.1.0", "project_base_dir": "/root/.openclaw/workspace/projects", "max_decomposition_depth": 4, "default_model": "deepseek-reasoner", "max_input_tokens": 1000000, "max_output_tokens": 8000, "retry_policy": { "max_retries": 3, "backoff_factor": 2, "initial_delay": 1 } } ``` ## 📋 工作流程 ### 1. 任务接收与分析 ```python from scripts.task_analyzer import TaskAnalyzer task = "帮我设计一个完整的电商网站后端系统" analyzer = TaskAnalyzer() summary = analyzer.analyze(task) # 输出: task_summary.md print(summary.to_markdown()) ``` ### 2. 项目创建 ```python from scripts.project_manager import ProjectManager manager = ProjectManager(summary) project_path = manager.create_project() ``` ### 3. 生成文件夹结构 ``` project_20260317_1320/ ├── task_summary.md ├── top_level_plan.md ├── steps/ │ └── (后续生成) └── backup/ ``` ## 🧪 测试 运行基础测试: ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/xiaolongxia-workflow python3 -m pytest tests/test_basic.py -v ``` ## 🔌 集成OpenClaw ### 自动触发规则 (待实现) 在`AGENTS.md`中添加: ```markdown ### 小龙虾工作流自动触发 当任务满足以下条件时自动启用: - 包含复杂关键词（"系统设计"、"架构迁移"等） - 估计执行时间 > 2小时 - 用户明确要求 ``` ### 作为技能调用 ```bash # 使用clawhub安装后 openclaw skill use xiaolongxia-workflow --task "你的大型任务描述" ``` ## 🐛 已知问题 (MVP) 1. 步骤分解逻辑尚不完整 2. 错误处理仅为占位实现 3. 邮件汇报功能缺失 4. 备份机制待实现 ## 📈 开发路线图 ### v0.1.0 (当前) - 基础骨架 - [x] 任务分析器 - [x] 项目模板生成 - [ ] 基础文档生成 ### v0.2.0 - 核心分解 - [ ] 步骤分解器 - [ ] 简单执行器 - [ ] 基础错误处理 ### v0.3.0 - 执行引擎 - [ ] API调用封装 - [ ] 重试策略 - [ ] 输出验证 ### v0.4.0 - 生产就绪 - [ ] 邮件汇报 - [ ] 自动备份 - [ ] 进度持久化 ### v1.0.0 - 完整技能 - [ ] 完整测试套件 - [ ] ClawHub发布 - [ ] 文档完善 ## 🤝 贡献指南 1. Fork本技能仓库 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 创建Pull Request ## 📄 许可证 MIT License ## 📞 支持 如有问题，请: 1. 查看`references/`目录中的文档 2. 运行测试检查功能 3. 在OpenClaw社区提问 --- **注意**: 这是最小可行版本，功能有限。建议仅在测试环境中使用。


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