Agent SkillsEdwardvi/guiying › planning-with-files

planning-with-files

GitHub

通过维护goals.md等四个持久化文件,解决AI Agent在长任务、多会话及上下文重置后的记忆丢失问题,实现跨会话连续工作与进度恢复。

resources/pi-bundle/skills/planning-with-files/SKILL.md Edwardvi/guiying

Trigger Scenarios

多步骤复杂任务 长周期项目规划 跨会话工作延续 上下文窗口受限场景 需要分阶段执行的任务

Install

npx skills add Edwardvi/guiying --skill planning-with-files -g -y
More Options

Non-standard path

npx skills add https://github.com/Edwardvi/guiying/tree/main/resources/pi-bundle/skills/planning-with-files -g -y

Use without installing

npx skills use Edwardvi/guiying@planning-with-files

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add Edwardvi/guiying --skill planning-with-files -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add Edwardvi/guiying --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add Edwardvi/guiying --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "name": "planning-with-files",
    "description": "跨会话上下文连续工作——通过维护 task_plan.md \/ findings.md \/ progress.md \/ goals.md 四个持久化文件,让 AI 在长任务、多会话、上下文窗口重置后仍能连续工作。触发词:多步骤任务、长任务、跨会话、上下文管理、planning、任务规划、恢复进度、继续工作、5+ 工具调用、复杂项目。"
}

Planning with Files — 跨会话持久化工作记忆

基于 OthmanAdi/planning-with-filesHarness Engineering 教程,适配 Pi Agent 扩展能力。 作者:13啦

问题

AI Agent 上下文窗口有限。长任务、多会话场景下,Agent 丢失:

  • 之前做了什么
  • 为什么做那些决策
  • 当前卡在哪里
  • 下一步该做什么

解决方案:把"工作记忆"写到磁盘上。四个 Markdown 文件 = 永不丢失的上下文。

四个核心文件

文件 用途 更新时机
goals.md 项目目标、成功标准、非目标(scope) 项目开始时创建,目标变化时更新
task_plan.md 阶段划分、任务清单、决策记录 规划时创建,完成/变更时更新
findings.md 调研发现、技术笔记、踩坑记录 发现新信息时随时追加
progress.md 每次会话的工作日志 每个会话结束时必须更新

文件位置

默认放在项目根目录。如果需要隔离,可放在 .pi/planning/ 下。

何时使用

触发条件(满足任一即启动):

  • 任务需要 5 个以上工具调用
  • 用户说"这是一个大任务"、"分阶段做"、"跨多个会话"
  • 涉及多个文件/模块的改动
  • 需要调研 + 实现 + 验证的完整流程
  • 用户明确要求"做个计划"

不需要的场景

  • 单次简单问答
  • 一个工具调用就能完成的事
  • 纯信息查询

文件模板

goals.md

# 项目目标

## 核心目标
[1-2 句话:我们要达成什么,为什么重要]

## 成功标准
- [ ] 标准 1:具体、可验证
- [ ] 标准 2
- [ ] 标准 3

## 非目标(明确不做的事)
- 非目标 1
- 非目标 2

## 约束与边界
- 技术栈约束
- 时间/资源约束
- 兼容性要求

## 更新记录
- YYYY-MM-DD:初始创建

task_plan.md

# 任务计划

## 总体目标
[一句话描述]

## 阶段 1:[阶段名称] 🔄
**目标**:[本阶段要达成什么]
**状态**:`in_progress` | `pending` | `done`

### 任务
- [ ] 任务 1.1:描述
- [ ] 任务 1.2:描述
- [x] 任务 1.3:描述 ✓

### 关键决策
- **决策**:[做了什么选择,为什么]
- **替代方案**:[考虑过但放弃的方案及原因]

## 阶段 2:[阶段名称] ⏳
**状态**:`pending`

- [ ] 任务 2.1:描述
- [ ] 任务 2.2:描述

## 风险与阻塞
- [ ] 风险/阻塞 1:描述 + 缓解措施

findings.md

# 调研发现

## [主题/日期]

### 发现
- **要点**:发现内容
- **来源**:文件路径 / URL / 文档
- **影响**:对当前任务的意义

### 技术笔记
```code snippet or key observation```

### 踩坑记录
- **问题**:遇到了什么
- **原因**:为什么发生
- **解决**:怎么解决的

progress.md

# 工作进度日志

## 会话 [YYYY-MM-DD HH:MM] — [简短标题]

### 完成事项
- [x] 事项 1
- [x] 事项 2

### 当前状态
- 阶段 X 进行中
- 已完成 N/M 任务

### 下一步
1. 下一步动作 1
2. 下一步动作 2

### 遇到的问题
- 问题描述 + 当前处理方式

### 关键文件
- `src/xxx.ts` — 修改了什么
- `docs/yyy.md` — 新增文档

### 验证结果
- 测试通过/失败情况
- 手动验证结果

工作流

第一步:启动时自动恢复

当新会话开始时,必须先读取已存在的计划文件

1. 检查项目根目录是否有 goals.md / task_plan.md / findings.md / progress.md
2. 如果有:全部读一遍,理解当前状态
3. 如果没有 + 任务复杂:创建这四个文件

Pi 扩展已自动将计划文件内容注入系统提示。你会在上下文中看到 <planning-files> 块。但如果需要完整内容,仍要用 Read 工具读取原文件。

第二步:执行中维护

  • 每完成一个任务:勾选 task_plan.md 中的 checkbox(- [x]
  • 每发现新信息:追加到 findings.md
  • 做出技术决策:记录到 task_plan.md 的"关键决策"部分
  • 遇到阻塞:更新 task_plan.md 的"风险与阻塞"

第三步:会话结束时

强制动作 — 更新 progress.md,记录:

  1. 本次会话完成了什么
  2. 当前停在哪个任务
  3. 下一步该做什么
  4. 有哪些未解决的问题

这样下一个会话(或另一个 Agent 实例)可以无缝接手。

第四步:项目完成时

  • 所有阶段标记为 done
  • progress.md 最后一条记录标记项目完成
  • 四个文件保留在项目中,作为项目记忆

与 Pi 扩展的配合

本 skill 配套的 Pi 扩展(~/.pi/agent/extensions/planning-with-files.ts)提供自动化的钩子:

  1. 会话启动:检测已有计划文件,通知你
  2. Agent 启动前:自动将计划文件内容注入系统提示
  3. 会话结束时:提醒更新 progress.md

如果你发现这些自动化没生效,请检查:

  • 扩展文件是否存在:ls ~/.pi/agent/extensions/planning-with-files.ts
  • 重启 Pi 是否加载了扩展

设计原则

  1. 文件即真相 — 磁盘上的文件才是真实状态,不要只记在"脑子"里
  2. 写比不写强 — 哪怕只写一行进展,也好过什么都不写
  3. 下一个接手者视角 — 假设下一个会话是全新的 Agent 实例,它能不能只看这四个文件就知道该干什么
  4. 目标先行goals.md 定义了"为什么做",防止在执行中迷失方向
  5. 决策可追溯 — 记录"为什么选 A 不选 B",避免重复讨论

参考

Version History

  • 52aca76 Current 2026-07-30 20:25

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skills/orca-emulator/SKILL.md
skills/orca-linear/SKILL.md
skills/orca-per-workspace-env/SKILL.md
skills/orchestration/SKILL.md

Metadata

Files
0
Version
52aca76
Hash
1785315b
Indexed
2026-07-30 20:25

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