📦 Task Detection + Proactive Thinking — 任务异常检测与主动分析

v1.0.0

自动扫描任务文件,检测停滞、阻塞、逾期、重复等异常任务,生成多步分析报告和解决方案,尝试自动修复并记录到内存文件中。

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by @opendolph (jason-tiger)·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/3/24
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OpenClaw
可疑
medium confidence
该技能的行为大体符合任务扫描工具的特征,但存在多个不一致和风险选择(硬编码的工作区路径、未声明的飞书集成、写入agent内存),建议安装前进行审查。
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/3/24

- 初始版本:自动化任务异常检测和主动解决方案生成。 - 扫描 HEARTBEAT.md 和 WORKING.md 以识别停滞、阻塞、逾期、重复及其他异常任务。 - 为每个异常生成多步分析报告和最多3个解决方案选项,并在可能的情况下尝试自动修复。 - 将检测结果和思考日志输出到结构化内存文件;通过飞书发送严重告警。 - 支持多种触发模式:心跳触发、定时扫描和手动命令。 - 灵活配置检测频率、阈值、自动修复尝试次数和告警选项。

无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install task-detection-thinking
🇨🇳 镜像加速npx clawhub@latest install task-detection-thinking --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

自动检测任务异常,智能分析原因,并主动提出解决方案

触发条件

场景触发方式
自动触发在心跳检测期间执行
手动触发用户输入 "check tasks"、"task status"、"anomaly detection"
定时触发每6小时自动扫描

任务管理文件标准

HEARTBEAT.md - 全局任务看板模板

## Global Task Board

TaskIDTask NameStatusProgressDeadlineLast UpdateBlock Reason
T001Initialize three-layer memoryDone100%2026-03-102026-03-10None
T002Integrate vector retrievalActive60%2026-03-152026-03-12Waiting for API key
T003Test proactive thinkingWaiting0%2026-03-202026-03-11Depends on T002

状态定义:

状态含义
Queue等待开始
Active进行中
Waiting阻塞/等待
Done已完成
Aborted已取消

WORKING.md - 项目级任务规则

所有子任务必须包含:

  • 状态:Queue/Active/Waiting/Done
  • 进度:百分比 (0-100%)
  • 负责人:责任人
  • 依赖:此任务依赖的任务ID

自动检测规则:

  • 活跃任务停滞 >24h → 自动标记为 "Abnormal" 🔴
  • 阻塞任务必须填写:"Block Reason" + "Support Needed"
  • 每日 23:00 → 自动汇总到 HEARTBEAT.md

检测规则(自动执行)

1. 扫描 HEARTBEAT.md

检测项条件标记
停滞任务活跃状态 + 最后更新 > 24h🔴 Stalled
待确认等待状态 + 阻塞原因为空🟡 Pending
逾期任务进度 < 100% + 截止时间 < 当前时间🔴 Overdue
无进展任务活跃状态 + 0% 进度 > 48h🟡 No progress
异常任务活跃 + 无更新 > 24h🔴 Abnormal

2. 扫描 WORKING.md

检测项条件标记
依赖阻塞下游被未完成的上游阻塞🔗 Dependency block
重复任务任务名称/内容相似度 > 80%⚠️ Duplicate
僵尸任务完成状态但无完成时间👻 Zombie
无意义任务标题为空或内容 < 10 字符🗑️ To clean
缺少必填字段无状态/进度/负责人⚠️ Incomplete

主动思考逻辑

对于「停滞任务」

分析步骤:

  • 检查最后更新内容 → 确定停滞类型
  • 扫描相关记忆 → 查找上下文
  • 生成3个推进解决方案

自动尝试(无需人工):

  • 补充缺失信息(从记忆中提取)
  • 重试失败的接口/命令
  • 如需要将任务状态更新为 Waiting

需要人工干预:

  • 生成详细提醒,通过飞书推送

对于「阻塞任务」

分析步骤:

  • 识别阻塞类型(资源/依赖/决策/外部)
  • 确定是否可自动解决
  • 将解决方案记录到 warm memory

自动解决场景:

  • 依赖任务完成 → 自动解除阻塞
  • 资源现已可用 → 自动重试
  • 信息已补充 → 自动推进

对于「逾期任务」

分析步骤:

  • 评估剩余工作量
  • 确定延迟影响
  • 生成调整计划

自动调整:

  • 将截止时间更新为合理值
  • 调整下游任务计划
  • 标记为高优先级

输出规则

输出类型位置触发条件
检测结果memory/hot/task-alert.md每次检测后
思考结论memory/hot/thinking-log.md每次分析后
严重告警飞书推送逾期/严重阻塞
解决方案memory/warm/lessons_learned.md解决后记录

使用示例

# 手动触发检测
node skills/task-detection-thinking/scripts/detect.js

# 查看检测结果 cat memory/hot/task-alert.md

# 查看思考日志 cat memory/hot/thinking-log.md


配置参数

task_detection:
  # 检测频率
  heartbeat_check: true  # 心跳期间检测
  cron_schedule: "0 /6   "  # 每6小时

# 阈值设置 stale_threshold_hours: 24 # 停滞阈值 overdue_check: true # 检查逾期 dependency_check: true # 检查依赖链

# 自动修复 auto_fix_enabled: true # 启用自动修复 auto_fix_max_attempts: 3 # 最大自动尝试次数

# 通知设置 feishu_alert: true # 严重告警推送 alert_on_overdue: true # 逾期告警 alert_on_blocking: true # 严重阻塞告警


工作流程

心跳触发 / 定时触发 / 手动触发
    ↓
扫描 HEARTBEAT.md + WORKING.md
    ↓
识别异常任务(停滞/阻塞/逾期/重复)
    ↓
分析原因(上下文 + 历史记忆)
    ↓
生成解决方案(3个选项)
    ↓
尝试自动修复(无需人工的解决方案)
    ↓
写入检测结果 + 思考日志
    ↓
推送严重告警到飞书

与现有系统的集成

  • HEARTBEAT.md - 读取全局任务看板
  • WORKING.md - 读取子任务详情
  • 三层记忆系统 - 存储检测结果和思考日志
  • ClawMemory - 查询历史解决方案
  • 飞书 - 推送严重告警

将任务管理从被动响应转变为主动预防

数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库