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(5388期)planning-with-files – Manus 式文件化任务规划系统

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2026-09-25 更新时间

Manus 式文件化任务规划系统 基于 Manus 工作流的本地文件化任务规划技能,通过持久化 Markdown 文件管理复杂多步骤任务,解决上下文丢失与进度追踪难题。 使用说明 核心用法 planning-with-files 是一套模仿 Manus AI 工作流的本地任务规划系统,专为复杂多步骤任务设计。其核心机制是将"易失的上下文窗口"(RAM)转化为"持久化的文件系统"(Disk),通过三个核心 Markdown 文件实现工作状态的全生命周期管理: task_plan.md:任务总览与阶段追踪,包含目标、阶段划分、决策记录及错误日志 findings.md:研究发现与知识沉淀,用于保存搜索、浏览、分析过程中获得的关键信息 progress.md:会话日志与执行记录,实时跟踪操作历史、测试结果与状态变更 使用时遵循"先规划后执行"原则:任何超过 5 个工具调用的复杂任务,必须先创建规划文件;执行中遵守"2-操作规则"(每两次浏览/搜索后立即保存发现);决策前重读计划,完成后立即更新状态。系统还支持会话恢复机制,可在 /clear 后自动重建上下文。 显著优点 上下文持久化:彻底解决了大模型上下文窗口有限导致的"失忆"问题,关键信息落盘存储 结构化思维:强制要求任务拆解为阶段,提升复杂项目的可控性与可交付性 错误知识积累:内置错误日志表格与"3-次失败升级"协议,避免重复踩坑 跨会话连续性:通过 session-catchup.py 脚本实现会话中断后的状态恢复 零网络依赖:纯本地文件操作,无隐私泄露风险,适合敏感项目 平台兼容:提供 Windows(PowerShell)与 Unix(Bash)双平台脚本支持 潜在缺点与局限性 手动维护负担:文件更新依赖人工触发,无法自动同步工具执行状态 无协作能力:单用户本地文件模式,不支持团队实时协作 模板学习成本:新用户需理解三种文件的职责边界与更新时机 路径管理风险:缺乏强制性的路径规范化验证,存在误操作可能(见安全报告) 过度规划陷阱:简单任务若强制使用,反而降低效率 适合的目标群体 AI 辅助开发者:使用 Claude Code 等工具进行多文件项目开发的工程师 研究人员:需要长期跟踪文献、实验数据与研究发现的学术工作者 产品经理:管理复杂需求拆解与迭代规划的 PM 技术写作者:撰写长篇技术文档或教程,需分阶段推进的创作者 任何需要>5 步工具调用的复杂任务执行者 使用风险 文件污染风险:若未正确区分"技能目录"与"项目目录",可能将规划文件误写入技能安装位置 路径遍历隐患:当前版本缺乏严格的 path.resolve()() 验证,恶意构造的文件名理论上可能突破项目边界(实际风险较低) 钩子执行失败:PreToolUse//PostToolUse` 钩子依赖 shell 环境,Windows 环境下 PowerShell 执行策略可能阻止脚本运行 版本兼容:v2.10.0 引入的自动恢复功能依赖 Python 环境,极简容器中可能不可用 性能开销:高频文件读写(每次工具调用触发钩子)在极大规模项目中可能产生 I/O 瓶颈 原始说明 Implements Manus-style file-based planning for complex tasks. Creates task_plan.md, findings.md, and progress.md. Use when starting complex multi-step tasks, research projects, or any task requiring >5 tool calls. Now with automatic session recovery after /clear.

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Manus 式文件化任务规划系统

基于 Manus 工作流的本地文件化任务规划技能,通过持久化 Markdown 文件管理复杂多步骤任务,解决上下文丢失与进度追踪难题。

使用说明

核心用法

planning-with-files 是一套模仿 Manus AI 工作流的本地任务规划系统,专为复杂多步骤任务设计。其核心机制是将"易失的上下文窗口"(RAM)转化为"持久化的文件系统"(Disk),通过三个核心 Markdown 文件实现工作状态的全生命周期管理:

  • task_plan.md:任务总览与阶段追踪,包含目标、阶段划分、决策记录及错误日志
  • findings.md:研究发现与知识沉淀,用于保存搜索、浏览、分析过程中获得的关键信息
  • progress.md:会话日志与执行记录,实时跟踪操作历史、测试结果与状态变更

使用时遵循"先规划后执行"原则:任何超过 5 个工具调用的复杂任务,必须先创建规划文件;执行中遵守"2-操作规则"(每两次浏览/搜索后立即保存发现);决策前重读计划,完成后立即更新状态。系统还支持会话恢复机制,可在 /clear 后自动重建上下文。

显著优点

  1. 上下文持久化:彻底解决了大模型上下文窗口有限导致的"失忆"问题,关键信息落盘存储
  2. 结构化思维:强制要求任务拆解为阶段,提升复杂项目的可控性与可交付性
  3. 错误知识积累:内置错误日志表格与"3-次失败升级"协议,避免重复踩坑
  4. 跨会话连续性:通过 session-catchup.py 脚本实现会话中断后的状态恢复
  5. 零网络依赖:纯本地文件操作,无隐私泄露风险,适合敏感项目
  6. 平台兼容:提供 Windows(PowerShell)与 Unix(Bash)双平台脚本支持

潜在缺点与局限性

  1. 手动维护负担:文件更新依赖人工触发,无法自动同步工具执行状态
  2. 无协作能力:单用户本地文件模式,不支持团队实时协作
  3. 模板学习成本:新用户需理解三种文件的职责边界与更新时机
  4. 路径管理风险:缺乏强制性的路径规范化验证,存在误操作可能(见安全报告)
  5. 过度规划陷阱:简单任务若强制使用,反而降低效率

适合的目标群体

  • AI 辅助开发者:使用 Claude Code 等工具进行多文件项目开发的工程师
  • 研究人员:需要长期跟踪文献、实验数据与研究发现的学术工作者
  • 产品经理:管理复杂需求拆解与迭代规划的 PM
  • 技术写作者:撰写长篇技术文档或教程,需分阶段推进的创作者
  • 任何需要>5 步工具调用的复杂任务执行者

使用风险

  1. 文件污染风险:若未正确区分"技能目录"与"项目目录",可能将规划文件误写入技能安装位置
  2. 路径遍历隐患:当前版本缺乏严格的 path.resolve()() 验证,恶意构造的文件名理论上可能突破项目边界(实际风险较低)
  3. 钩子执行失败:PreToolUse//PostToolUse` 钩子依赖 shell 环境,Windows 环境下 PowerShell 执行策略可能阻止脚本运行
  4. 版本兼容:v2.10.0 引入的自动恢复功能依赖 Python 环境,极简容器中可能不可用
  5. 性能开销:高频文件读写(每次工具调用触发钩子)在极大规模项目中可能产生 I/O 瓶颈

原始说明

Implements Manus-style file-based planning for complex tasks. Creates task_plan.md, findings.md, and progress.md. Use when starting complex multi-step tasks, research projects, or any task requiring >5 tool calls. Now with automatic session recovery after /clear.

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