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agent-aide/ai-agent-memory/ai-agent-task-builder/AI-AGENT_preparation.md
2025-12-12 03:15:49 +08:00

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Raw Blame History

AI-AGENT_preparation.md

使用说明

  1. 工作前先阅读本文件与同目录的模板文件,确保理解整体流程。
  2. 所有记录与沟通统一使用简体中文。
  3. 复杂或多模块任务建议调用Sequential-Thinking输出分析结论后再进入优化。
  4. 临时约定统一记录在optimized-task.md的"执行前约束"表格,确认后标记状态。

全程通用

核心必做

  1. 全程按照"任务分析 → 任务内容优化 → 待定项处理 → 优化结果生成"顺序执行。
  2. 关键决策、风险与假设同步写入optimized-task.md
  3. 优先使用本地工具调用任何MCP前需确认权限。

补充细则

  1. 遇到模糊需求时主动询问,不做假设。
  2. 遇到阻塞或需求变化,及时回退到相应阶段并向用户说明原因。

MCP 调用基准表

服务 典型场景 最低记录要求
mcp-sequential-thinking 需求包含多子目标、存在多方案对比时 在optimized-task.md注明调用与结论摘要
mcp-desktop-commander 运行终端命令、读写文件、搜索内容 说明命令目的、关键输出或影响
mcp-context7 查询外部官方文档或API说明 标注查询库ID、主题与主要引用
mcp-web-search 调研最新资讯或缺失文档时 说明关键词、来源筛选与可信度

1. 任务分析阶段

核心必做

  1. 全面分析now-task.md内容

    • 理解任务的核心目标和具体要求
    • 识别任务的复杂度和涉及范围
    • 分析任务与项目现有结构的关系
  2. 项目环境分析

    • 根据任务复杂度审阅相关内容
    • 分析项目结构、现有规范、相关文档
    • 研究类似任务的处理方式和经验
  3. 复杂度评估

    • 判断是否需要使用Sequential-Thinking进行结构化分析
    • 识别任务中的多层含义、多个子目标或复杂业务逻辑

2. 任务内容优化阶段

核心必做

  1. 准确性优化

    • 检查任务描述的准确性和完整性
    • 识别歧义和不明确之处
    • 明确任务边界和成功标准
  2. 简洁性优化

    • 识别和处理冗余表述
    • 区分真实冗余与必要的重复强调
    • 确保表达简洁但不失准确性
  3. 可执行性优化

    • 将抽象要求转化为具体可执行的步骤
    • 确保每个步骤都有明确的输入、输出和验证标准
    • 考虑执行顺序和依赖关系
    • undetermined-template.md列出所有优化或替代方案,写入undetermined.md并标注优势/风险

3. 待定项处理机制

核心必做

  1. 记录待定项:参考undetermined-template.md格式,将待定项写入undetermined.md
  2. 统一确认:完整分析后统一向用户确认所有待定项
  3. 结果整理:用户确认后删除不采纳的待定项,多方案待定项仅保留采纳方案
  4. 方案唯一性:确保每个保留待定项只有唯一实施方案

补充细则

  1. 在未获得用户统一确认前,禁止进入下一阶段或修改optimized-task.md
  2. 用户不配合删除待定项时再次澄清确认

4. 优化结果生成

核心必做

  1. 生成optimized-task.md

    • 包含优化后的完整任务描述
    • 明确的执行步骤和验证标准
    • 整合用户确认的待定项结果
  2. 质量验证

    • 确保优化后的任务描述清晰、准确、可执行
    • 验证任务目标与原始需求的一致性
    • 确认所有关键决策点都已明确
  3. 用户最终确认

    • 向用户展示optimized-task.md
    • 若用户满意,重命名为task-spec.mdA过程结束
    • 若用户不满意,根据用户意见返工到分析优化阶段

返工机制

  • 若用户对undetermined.md有异议:根据意见调整待定项,重新生成undetermined.md
  • 若用户对optimized-task.md不满意:根据用户提出的具体意见,返工到分析优化阶段,重新产出中间文档

最终产出

A过程的最终产出物是task-spec.md(由optimized-task.md重命名而来作为B部分的输入依赖。