（847期）Planner – 本地优先的智能规划引擎

本地优先的智能规划引擎 本地优先的规划引擎，将模糊目标转化为分阶段可执行方案，支持行程、项目、决策等多种场景，零云端依赖。 使用说明 核心用法 planner 是一款本地优先的结构化规划引擎，核心能力是将不确定性转化为可执行的工作计划。用户只需描述目标（如旅行、项目启动、周计划或复杂决策），系统会自动识别约束条件（预算、时间、精力、依赖关系），并生成包含阶段、里程碑和下一步行动的结构化方案。 典型工作流程： 捕获计划：通过 add_plan.py 将模糊意图转化为结构化数据 获取建议：suggest_plan.py 智能推荐当前最优计划或下一阶段 日常跟进：daily_plan.py 聚焦当日活跃计划与即时行动项 周度复盘：weekly_map.py 全局审视跨时间维度的所有计划 动态调整：update_plan.py 随时更新状态、日期、备注或阶段 支持的计划类型： trip：旅行行程、预订序列、预算感知规划 week：周结构、主题聚焦、时间块、优先级 project：多阶段路线图与里程碑 launch：发布筹备、依赖关系、时间线 decision：带约束与权衡的选项对比 显著优点 完全本地运行：所有数据仅存储于 ~/.openclaw/workspace/memory/planner/，零云端同步、零第三方 API 依赖，隐私风险极低 零外部依赖：仅需 Python 3 环境，无需安装额外包，部署极简 结构化思维框架：内置"约束优先→阶段分解→里程碑锚定→下一步行动"的规划方法论，降低认知负荷 多场景覆盖：从个人周计划到复杂项目启动，统一的数据模型与交互模式 渐进式细化：支持从模糊目标逐步演化为详细方案，避免过度规划 潜在局限 无协作功能：纯单机设计，不支持团队共享、评论或实时同步 无原生移动端：依赖命令行/Python 环境，移动端使用门槛较高 无智能推荐：未接入外部数据源（如天气、交通、价格），无法自动填充推荐内容 历史数据管理：归档机制简单（archive.json），大规模历史计划检索能力有限 可视化缺失：纯文本/JSON 存储，无甘特图、看板等可视化视图 适合人群 隐私敏感型用户：拒绝云端计划工具的数据收集 开发者/技术用户：习惯命令行工作流，追求可脚本化、可版本控制的计划管理 个人效率实践者：需要结构化框架辅助 GTD、PARA 等方法论落地 离线场景需求者：网络不稳定或完全离线环境下的计划工作 常规风险 数据备份责任：本地存储意味着用户需自行负责备份策略（如定期复制 plans.json） 文件损坏风险：JSON 文件若被意外编辑或磁盘故障，可能导致数据丢失 无跨设备同步：多设备用户需借助第三方工具（如 Syncthing、Git）实现手动同步 权限管理：若多用户共用系统，需自行控制目录权限防止数据泄露 原始说明 Local-first planning engine for trips, weeks, launches, projects, schedules, and structured decision-making. Use whenever the user wants to plan something, o...