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Task Executor

该 Skill 接收用户自然语言需求,由主 Agent 拆分任务,交由搜索、文档、分析等子 Agent 并行异步执行,最后汇总结果并通知用户;可选使用本地状态文件或飞书表格记录进度。文档只给出流程与示例,未提供具体实现代码或搜索接口。

maoxiaohei2026-tech
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热度 85.92
最近更新 2026-05-11 17:35:07
分类:自动化依赖:内部调用大模型应用场景:工作流 / 任务管理 / 研究 / 报告撰写

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add task-executor
Metadata
version
4.0.0
name
task-executor
description
任务执行器。接收用户需求,自动拆分任务,异步执行,返回结果。 **核心功能**: - 需求输入:用户直接说需求 - 任务拆分:AI 分析,自动拆分 - 自动执行:subagent 异步执行 - 进度跟踪:本地状态 **使用场景**: - "帮我分析AI发展趋势" - "调研某个话题" - "写一份报告"

任务执行器 Skill (v4.0.0)

🎯 核心价值

用户给一个需求 → AI 自动完成,不需要跟踪细节


⚡ 核心流程

用户需求
    ↓
AI 拆分任务
    ↓
并行执行
    ↓
返回结果

📋 Agent 角色

Agent 职责
主Agent 接收需求、拆分任务、协调、执行
搜索Agent 网络搜索、信息收集
文档Agent 撰写文档、编辑内容
分析Agent 数据分析、处理

🎯 核心功能

1. 接收需求

用户:帮我分析AI发展趋势

2. 拆分任务

AI 分析需求,拆分成可执行的任务:

- 搜索AI最新动态(搜索Agent)
- 整理行业报告(分析Agent)
- 撰写分析报告(文档Agent)

3. 执行任务

并行执行各个任务:

搜索Agent → 搜索信息
文档Agent → 创建文档
分析Agent → 处理数据

4. 返回结果

完成后通知用户:

✅ 分析完成!
文档链接:xxx

📖 使用示例

例1: 简单需求

用户:帮我搜索量子计算最新进展

主Agent:
1. 拆分任务:搜索信息
2. 执行:调用搜索
3. 返回结果

例2: 复杂需求

用户:帮我分析新能源汽车行业

主Agent:
1. 拆分任务:
   - 搜索行业数据(搜索Agent)
   - 整理市场分析(分析Agent)
   - 撰写报告(文档Agent)
2. 异步执行任务
3. 汇总结果
4. 通知用户

📁 状态管理(可选)

本地状态文件

memory/tasks/active.json

{
  "tasks": [
    {
      "id": "task-001",
      "需求": "分析AI趋势",
      "状态": "已完成",
      "结果": "文档链接"
    }
  ]
}

飞书表格(可选扩展)

用户需要可视化时,可以添加飞书表格同步。


🔗 触发关键词

帮我、分析、调研、写报告
创建需求、执行任务

⚠️ 注意事项

  1. 异步执行:使用 sessions_spawn 不阻塞
  2. 并行执行:多个任务同时进行
  3. 结果汇总:完成后统一通知用户
  4. 状态可选:可以不用飞书表格

版本: 4.0.0 | 2026-03-22