Skill: lsa03/parallel-responder (version 1.0.0)

--- name: parallel-responder description: | 并行回复助手 - 让 AI 回复不再等待。支持任务分类、时间预估、并行执行、进度汇报。 简单任务直接回复，中等任务执行 + 汇报，复杂任务启动子 agent 并行处理。 Parallel Responder - Zero-wait AI responses. Task classification, time estimation, parallel execution, progress reporting. --- # Parallel Responder - 并行回复助手 ## 核心理念 **0 秒响应，进度透明，并行对话。** | 传统方式 | parallel-responder | |---------|-------------------| | 等待 20-30 秒 | 0 秒响应 | | 不知道在做什么 | 每 10 秒进度汇报 | | 只能干等 | 可以继续问其他问题 | | 担心 AI 卡住 | 体验流畅自然 | --- ## 架构设计 ``` 用户消息 ↓ 任务分类器（简单/中等/复杂） ↓ 时间预估器（预计 X 秒） ↓ 执行策略选择 ↓ ┌───────────┬───────────┬───────────┐ │ 简单任务 │ 中等任务 │ 复杂任务 │ │ 直接执行 │ 执行 + 汇报 │ 子 agent │ └───────────┴───────────┴───────────┘ ``` --- ## 核心功能 ### 1. 任务分类器（Task Classifier） **智能识别任务类型：** | 类型 | 预计耗时 | 关键词 | 策略 | |------|---------|--------|------| | **简单** | < 5 秒 | 状态、怎么样、在吗 | 直接执行 | | **中等** | 5-15 秒 | 检查、安装、生成 | 执行 + 汇报 | | **复杂** | > 15 秒 | 整理、分析、写文章 | 子 agent | **自适应学习：** - 记录每次任务的实际耗时 - 自动调整分类阈值 - 持续优化准确率 --- ### 2. 时间预估器（Time Estimator） **基于多维度预估：** ```javascript 预估时间 = 基础时间 × 复杂度系数 × 数据量系数 基础时间：根据任务类型 复杂度系数：1.0-3.0（根据关键词） 数据量系数：1.0-2.0（根据涉及的文件数量） ``` **示例：** ``` 输入："帮我整理记忆" 输出：{ estimatedTime: "20-30 秒", confidence: 0.8, factors: ["多文件读取", "多项更新", "归档操作"] } ``` --- ### 3. 并行执行器（Parallel Executor） **三种执行策略：** **简单任务（< 5 秒）：** ``` 用户：网关状态怎么样？ AI：[立即回复] ✅ 正常运行！ ``` **中等任务（5-15 秒）：** ``` 用户：检查飞书通道 AI：[立即回复] 好的，预计 10 秒... [10 秒后] ✅ 完成！步骤 1... 步骤 2... ``` **复杂任务（> 15 秒）：** ``` 用户：整理记忆 AI：[立即回复] 好的，预计 30 秒，已启动子 agent [10 秒后] 📊 进度：30% - 读取文件 [20 秒后] 📊 进度：70% - 更新记忆 [30 秒后] ✅ 完成！ ``` --- ### 4. 进度汇报器（Progress Reporter） **汇报模板：** ```markdown 📊 进度汇报：{percentage}% **当前步骤：** {currentStep} **已完成：** {completedSteps} **预计剩余：** {remainingTime} 你可以继续问我其他问题。 ``` **汇报频率：** - 中等任务：完成后一次性汇报 - 复杂任务：每 10 秒汇报 - 超长任务（>2 分钟）：每 30 秒汇报 --- ## 使用示例 ### 示例 1：简单任务 ``` 用户：在吗？ AI：[0 秒] 在的！随时待命～ 🦞💰 ``` --- ### 示例 2：中等任务 ``` 用户：帮我安装 tavily AI：[0 秒] 好的，开始安装 tavily，预计 10 秒... --- [10 秒后] ✅ 安装完成！ 📍 步骤 1/2: 下载 skill... ✅ 📍 步骤 2/2: 安装依赖... ✅ tavily 1.0.0 已就绪！ ``` --- ### 示例 3：复杂任务 ``` 用户：帮我写一篇公众号文章 AI：[0 秒] 好的，这个任务需要 30-60 秒。 🚀 已启动子 agent 处理写作任务 ⏱️ 预计耗时：30-60 秒 📊 当前进度：0% 你可以继续问我其他问题，我会每 10 秒汇报一次进度。 --- [10 秒后] 📊 进度汇报：30% **当前步骤：** 搜索素材 **已完成：** 找到 10 篇相关文章 **预计剩余：** 30 秒 --- [20 秒后] 📊 进度汇报：60% **当前步骤：** 撰写正文 **已完成：** 完成大纲和开篇 **预计剩余：** 20 秒 --- [30 秒后] 📊 进度汇报：90% **当前步骤：** 优化润色 **已完成：** 正文完成，正在检查 **预计剩余：** 10 秒 --- [40 秒后] ✅ 任务完成！ 文章已保存到： /root/openclaw/wechat-official/drafts/xxx.md 共 3500 字，阅读时间约 8 分钟。 ``` --- ## 配置选项 ```json { "classification": { "simple": { "maxTime": 5, "keywords": ["状态", "怎么样", "在吗", "你好"], "strategy": "direct" }, "medium": { "maxTime": 15, "keywords": ["检查", "安装", "生成", "创建"], "strategy": "execute-and-report" }, "complex": { "maxTime": 30, "keywords": ["整理", "分析", "写文章", "批量"], "strategy": "sub-agent" } }, "estimation": { "enabled": true, "showRange": true, "confidence": true }, "reporting": { "enabled": true, "interval": 10, "format": "markdown" }, "learning": { "enabled": true, "autoAdjust": true, "historySize": 100 } } ``` --- ## 技术实现 ### 核心脚本 - **task-classifier.js** - 任务分类器 - **time-estimator.js** - 时间预估器 - **parallel-executor.js** - 并行执行器 - **progress-reporter.js** - 进度汇报器 - **session-manager.js** - 会话管理器 ### 依赖 - OpenClaw Gateway - sessions_spawn（子 agent） - sessions_send（进度汇报） --- ## 版本 ### v1.0.0 - 初始版本 - ✅ 任务分类器（简单/中等/复杂） - ✅ 时间预估器（基于关键词和复杂度） - ✅ 并行执行器（支持子 agent） - ✅ 进度汇报器（定期汇报） - ✅ 自适应学习（记录历史优化分类） --- ## 许可证 MIT ## 作者 Amber & 小钳 🦞💰


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