AI任务管理器

问题从哪来

对话里随口一句「帮我…」、记忆里堆着的待办、以及已经做过却没人记下来的需求，很容易在下一轮聊天里消失。纯靠上下文窗口，目标会漂移；全自动 Agent 又容易在你没点头时越界执行。你需要的是：把碎片收成可确认的需求清单，拆成带「怎么算做完」的子任务，并在关键节点把决定权留给自己。

技能如何工作

本 Skill 定位是 人类在环（HITL）的任务规划 Agent，不是无人值守的执行机。核心约定是 文件即记忆：状态写入工作目录下的 requirements.md、plan.md、progress.md，减少「聊着聊着忘了要干什么」。

典型流程分四步：

1. 扫描：读当前对话 + 最近 3 天 .workbuddy/memory/YYYY-MM-DD.md，区分任务类与痛点类需求，去重后输出《需求扫描报告》。
2. 确认（决策点 1）：你增删改优先级后，才把确认结果写入 requirements.md。
3. 计划（决策点 2）：生成带 验证信号 的子任务计划；你选择按顺序、自定义或只跑选中项。
4. 执行与记录（决策点 3）：每完成一项用 可观测证据 判定（例如文件可读、命令退出码与输出、测试通过），写入 progress.md；每轮闭环会提示 下一步最小行动，便于养成定期汇聚的习惯。

执行中会周期性重读 requirements.md / plan.md，降低长对话里的目标漂移。失败时不静默吞错，会记录并询问重试、跳过或停止。

适用边界

• 适合：整理待办、从对话与短期记忆里提炼需求、需要明确「完成标准」的协作式规划。
• 不适合：不经你确认就连续自动跑完全部任务；替代医疗、法律、投资等专业判断；在「已确认需求」之外擅自持久化私人数据。
• 记忆文件读不到时会降级为仅扫对话，并明确提示；默认可配置为 只生成计划、不自动执行，以守住 HITL。