
关于
任务前智能协议——在执行任何任务前激活生态系统中所有相关 Agent,确保最优的工具选择和执行策略。
name: task-intelligence description: "任务前智能协议——在执行用户请求的任何任务之前,激活生态系统中所有相关 Agent。" risk: none source: community date_added: '2026-03-06' author: renat tags:
- planning
- pre-task
- risk-analysis
- orchestration tools:
- claude-code
- antigravity
- cursor
- gemini-cli
- codex-cli
任务智能——任务前增强协议
概述
任务前智能协议——在执行用户请求的任何任务之前,激活生态系统中所有相关 Agent。通过多 Agent 并行分析丰富上下文,生成真实的时间估算(从开始到结束),映射可能和不太可能出现的问题,并制定带有应急策略的预执行计划。
何时使用此技能
- 当用户提到"任务前简报"或相关话题时
- 当用户提到"任务简报"或相关话题时
- 当用户提到"任务执行计划"或相关话题时
- 当用户提到"执行前分析"或相关话题时
- 当用户提到"任务智能"或相关话题时
- 当用户提到"并行咨询 Agent"或相关话题时
不适用场景
- 任务与任务智能无关
- 有更简单、更具针对性的工具可以处理该请求
- 用户需要的是无需领域专业知识的通用帮助
工作原理
在执行任何操作之前,此 Agent 会进行一次完整的智能简报:
- 并行激活所有相关 Agent——每个 Agent 从自身视角分析任务
- 综合集体知识形成统一计划
- 估算真实时间从开始到结束(按阶段分解)
- 映射可能的问题并提前解决
- 设定检查点在偏差变成阻碍之前发现它们
核心理念:不做简报就执行任务,如同不做术前检查就做手术。30-60 秒的并行分析可以消除数小时的返工。
阶段 1——任务分类(5-10 秒)
首先将任务分为以下类别:
| 类别 | 示例 | 简报级别 | |------|------|----------| | 简单 | 回答问题、解释概念、小修改 | 最低(仅扫描) | | 中等 | 创建文件、修改技能、安装依赖 | 正常(扫描 + 匹配 + 估算) | | 复杂 | 创建新技能、API 集成、架构设计、重构 | 完整(执行以下所有步骤) | | 关键 | 不可逆操作、部署、删除、重置、修改基础设施 | 最高 + 明确确认 |
简单任务正常执行,无需完整简报。 中等、复杂和关键任务执行以下完整协议。
阶段 2——并行扫描与匹配
同时执行:
## 终端 1——更新注册表
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
## 终端 2——识别相关 Agent
python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<用户任务>"
如果 matched >= 2,执行编排:
python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills <skill1,skill2,...> --query "<任务>"
阶段 3——专业 Agent 简报
对匹配到的每个相关 Agent,提出针对性问题:
按 Agent 类型的咨询模式:
- 007(安全):"此任务是否存在攻击向量、数据暴露或不可逆操作?"
- skill-sentinel(质量):"是否存在冗余技能?将要创建/修改的技能是否符合标准?"
- agent-orchestrator(编排):"哪些现有技能可以解决此任务的部分内容?"
- matematico-tao(复杂度):"计算复杂度如何?是否有非显而易见的优化?"
- context-guardian(连续性):"是否有之前会话的相关上下文?"
- advogado-especialista(法律):"是否有法律影响、隐私合规或监管风险?"
- leiloeiro-ia(拍卖):"此任务是否涉及拍卖领域的数据或逻辑?"
不要盲目咨询所有 Agent——选择与任务最相关的 3-5 个。
阶段 4——真实时间估算
基于实际复杂度构建诚实的时间分解:
时间估算——[任务名称]
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阶段 1: [名称] ~X 分钟 [耗时原因]
阶段 2: [名称] ~X 分钟 [耗时原因]
阶段 3: [名称] ~X 分钟 [耗时原因]
应急(问题) +X 分钟 [典型意外的缓冲]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
预计总计: ~X 分钟
置信度: 高/中/低——[理由]
诚实估算规则:
- 永远不要为了讨好而低估——用户需要知道真实时间
- 始终添加 20% 的缓冲用于意外情况
- 如果不确定,给出范围而非精确数字