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包工头

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AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_5cd76c12/agent-followup 到当前 AI 助手中,用于处理 Multica 通用项目持续闭环任务。

技能介绍

项目执行的断层:从评论到交付

在基于 Multica 平台的协作中,项目进度往往散落在评论、决策和异步沟通里。常见的痛点是:评论不等于任务,分配不等于执行,完成声明也不等于验收通过。 这种信息断层导致项目容易停滞,缺乏真正的持续闭环。

本技能旨在解决这一问题。它不要求用户理解复杂的底层文件结构或 Multica 术语,只需一句自然语言,即可将项目事件持续转化为有负责人、可执行、可验收的工作,直到最终交付。

核心机制与工作流

技能的核心是一个持续的执行循环:检查 -> 任务化 -> 权限核验 -> 分配 -> 核验执行 -> 验收 -> 修复或解锁 -> 接力。

  • 自然语言路由:根据用户意图自动切换模式。例如,“看看现在怎么样”触发只读的 report 模式;“继续推进”触发 dispatch 模式在授权范围内执行;“持续盯着”则进入 monitor 模式。
  • 单一事实源(SoT):所有目标、状态、依赖和验收结论必须以 Multica 平台的记录为唯一权威来源。评论仅作引用,不替代事实源。
  • 严格的回读验证:每次创建或修改平台记录后必须立即回读。不能仅凭命令意图或旧缓存声称操作成功,只有状态为 queued 或 running 才算实际执行。

适用边界与工程约束

本技能在设计上引入了多重硬性约束以防范自动化失控:

  • 零活跃恢复:在 dispatch、monitor 或 recover 模式下,发现零活跃异常时必须立即纠正分类并派发,禁止仅汇报不行动。
  • Ready=0 前置复核:在得出无就绪工作的结论前,必须对全部 blocked 和父任务执行可拆分复核,确保不受阻塞的部分被重新任务化。
  • 权限边界:仅在触发者权限和既有授权范围内自动执行。创建新智能体、扩大自动化范围或降低验收标准等操作,必须获得明确确认。

所有对 Multica 平台资源的查询和变更,均严格通过当前运行环境注入说明中支持的 multica CLI 命令进行,禁止绕过 CLI 直接调用未公开 API。

使用场景

  • 遇到停滞或报错的 Multica 项目,使用只读检查快速了解当前进度与阻塞点,并按计划执行下一步操作。
  • 准备给项目批量分配新任务前,希望先预览执行计划与影响,确认无误后再真正派发。
  • 需要长期盯梢长周期项目,配置事件触发与周期看门狗,自动接力推进未完成的任务。
  • 在交付前需要严格核验任务闭环,确保每项产出都已通过测试与验收标准,避免虚假交付。

适合人员

  • Multica 平台的项目负责人,需要将评论区讨论转化为规范任务并持续追踪到最终交付。
  • 负责项目维护的自动化工程师,需要在项目卡壳时快速定位阻塞点,恢复失败任务的执行。
  • 技术团队的敏捷教练,希望在派发大批任务前预览执行影响,确保流程规范后再放行。