Work with Obsidian vaults (plain Markdown notes) and automate via obsidian-cli.
npx skills add noah-1106/Skills_Repo --skill "longtask_system"
Install specific skill from multi-skill repository
# Description
|
# SKILL.md
name: longtask_system
version: 1.1.0
description: |
长程任务执行管理系统 | Long-running Task Execution Management System
通过状态文件驱动,将长任务拆分为子任务,由守护进程按顺序触发执行,确保每步完成后再执行下一步。
State-file driven system that breaks long tasks into subtasks, triggered sequentially by daemon to ensure each step completes before next.
支持多 Agent 协作 | Multi-Agent collaboration supported.
重要:为了确保长程任务执行的效果,每一个子任务会强制通过/new重置对话后执行!如果你是单agent模式,可以在notify_agent.sh脚本中的消息构建删除/new命令。如果是多agent模式,请尽量确保你的任务中仅包含执行agent,不要包含监督agent。
LongTask System - 长程任务执行管理
核心原则:保持自动化运行。任一环节断链(Agent 离线、CLI 失败等)都会打断自动化流程并标记任务失败。为此引入 Agent Inbox 作为 fallback 机制,支持原子级进度记录和崩溃后重启续做。
解决长任务执行中的"睡着"、跳步、上下文丢失问题。
核心机制
daemon.sh ──▶ task_state.json ──▶ Agent 执行 ──▶ complete_step.sh ──▶ 下一任务
▲ │
└────────────────── 状态更新 ────────────────────────┘
- daemon.sh 每15秒检查任务状态
- 发现
pending子任务 → 标记为doing→ 通知 Agent(CLI 或 inbox) - Agent 执行任务 → 调用
complete_step.sh标记完成 - daemon 触发下一任务
文件结构
longtask_system/
├── daemon.sh # 守护进程
├── notify_agent.sh # 通知 Agent(CLI/inbox 双模式)
├── consume_inbox.sh # Agent 读取并删除 inbox 任务
├── complete_step.sh # 标记任务完成
├── agents.json # Agent 配置
├── agent_inbox.json # 消息收件箱(CLI 失败时备用)
├── task_template.json # 任务模板
├── tasks/ # 任务文件目录
└── longtask_log/ # 日志目录
快速开始
1. 配置 Agent
编辑 agents.json:
{
"agents": [
{"agent_id": "bibi", "agent_name": "笔笔"},
{"agent_id": "tutu", "agent_name": "图图"}
]
}
2. 创建任务
cp task_template.json tasks/my_task.json
# 编辑:定义 steps 数组,指定 agent_id
3. 启动守护进程
# 后台运行
nohup ./daemon.sh my_task > longtask_log/daemon.log 2>&1 &
# 或前台调试
./daemon.sh my_task
4. Agent 消费任务
方式1:CLI 直接通知(正常流程)
- Agent 收到消息 → 执行任务
- 回调时必须使用任务标识(文件名):./complete_step.sh 任务名 step_id success
方式2:Inbox 消费(崩溃恢复/CLI 失败)
# 读取并删除自己的 pending 任务(原子操作)
TASK_JSON=$(./consume_inbox.sh bibi)
if [ -n "$TASK_JSON" ]; then
# 解析任务信息
TASK_NAME=$(echo "$TASK_JSON" | jq -r '.task_name')
STEP_ID=$(echo "$TASK_JSON" | jq -r '.step_id')
# 执行任务...
# 标记完成
./complete_step.sh "$TASK_NAME" "$STEP_ID" success
fi
关键:consume_inbox.sh 是读取即删除,防止重复消费。
任务定义
{
"task_id": "batch_writing_20260313",
"description": "批量写作15篇文章",
"status": "running",
"total_steps": 15,
"agent_id": "bibi",
"session_name": "main",
"max_retry": 0,
"steps": [
{
"id": 1,
"name": "文章1:伊朗警告美国科技公司",
"status": "pending",
"params": {"topic": "...", "fingerprint": "..."}
}
]
}
关键字段
| 字段 | 说明 | 默认 |
|---|---|---|
agent_id |
执行 Agent | - |
session_name |
Session 名称 | main |
max_retry |
单步骤失败重试次数 | 0(不重试) |
global_retry |
全局自动复苏次数(离线恢复用) | 0(最多3次) |
steps[].status |
pending/doing/done/failed |
- |
状态流转
子任务: pending ──▶ doing ──▶ done
│
▼ (超时或失败)
failed ──▶ pending (重试,若 retry < max_retry)
│
▼ (重试用尽)
任务标记 failed,daemon 退出
超时:doing 状态默认 5分钟 超时(环境变量 TIMEOUT 可调)。
断点续传:重启任务时(status 改回 running):
- done → 跳过
- failed → 重置 retry_count 为 0,重新尝试
- pending → 执行
多 Agent 协作
Session ID 格式:agent:{agent_id}:{session_name}
示例:agent:bibi:main、agent:tutu:main
在任务中指定 agent_id 即可分配给不同 Agent。
关键设计
1. 原子写入
jq '...' state.json > tmp.json && mv tmp.json state.json
2. 防重复消费
- CLI 成功:直接送达 Agent
- CLI 失败:写入 inbox,Agent 用
consume_inbox.sh读取即删除
3. Fail-Stop 闭环(任务复苏)
CLI 投递失败时的处理流程:
1. CLI 失败 → 写入 Inbox → daemon 标记 failed → daemon 自杀
2. Agent 重启 → consume_inbox.sh → 执行任务 → complete_step.sh
3. 自动复苏:子任务成功时,若全局状态为 failed,自动重置为 pending
4. 重启 daemon → 继续执行
防重保护:notify_agent.sh 写入 Inbox 前检查是否已存在相同任务,避免重复投递。
全局重试上限:global_retry 字段记录自动复苏次数,超过 3 次不再自动重置,需手动检查。
调试
tail -f longtask_log/daemon.log # 全局守护进程日志
tail -f longtask_log/task_任务名.log # 单个任务的独立日志
tail -f longtask_log/trigger.log # 任务触发日志
cat agent_inbox.json | jq # 检查 inbox
cat tasks/任务名.json | jq # 检查任务状态
注意事项
- 不要手动修改
doing状态的任务 - 默认不重试:
max_retry默认为 0,失败即停 - 超时时间:默认 5分钟,可通过环境变量
TIMEOUT调整 - daemon 自动退出:状态文件超过 20 分钟未更新时退出
更新日志
- v1.1 (2026-03-13)
- 新增
consume_inbox.sh,实现读取即删除 - 新增多 Agent 支持
-
新增 agents.json 配置
-
v1.0 (2026-03-12)
- 初始版本
# Supported AI Coding Agents
This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:
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