myagents-task-automation

npx skills add hAcKlyc/MyAgents --skill myagents-task-automation --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# MyAgents 定时与自动化 Task ## 先建立 Task 产品心智模型 Task 是 MyAgents 对“需要在当前对话之后继续存在、在未来被执行和追踪的工作”的统一承载。它不是一条临时提醒，也不是一段 Cron 表达式；它把用户的行动目标保存成有身份、有状态、有执行记录、可暂停和可恢复的工作项，并在合适的时机把工作交给 AI。 一个自动化 Task 由五个彼此独立的决策组成： ```text Task = action（AI 被激活后做什么，权威内容在 task.md） + schedule（何时产生一次执行机会） + activation（机会出现时是否真的唤醒 AI） + Session routing（在哪段上下文中工作） + end conditions（何时不再继续） ``` schedule 只负责产生执行机会，不等于 AI 已经运行；activation 再决定这个机会是直接进入 AI Turn，还是先由程序筛选。这样，普通定时任务与“持续检查、命中才处理”共享同一个 Task 生命周期，而不需要两套产品实体。 Task 解决四类问题： - **意图持久化**：工作不依赖当前聊天回合继续存在，之后仍可查到目标、配置和状态。 - **未来触发**：支持指定时间一次、固定间隔和 Cron 墙钟计划。 - **按需唤醒**：既能每次到点都运行 AI，也能先做低成本确定性检查，避免无意义的模型调用。 - **治理与追踪**：统一管理 Session 去向、运行历史、暂停/恢复、结束条件和失败健康状态。 ### 与相邻能力的边界 | 用户真正需要的是什么 | 正确承载 | |----------------------|----------| | 现在就在当前回合完成一件事 | 直接执行，不创建 Task | | 先记下一条尚未成熟的想法，暂时不执行 | Thought | | 一项已经明确、需要未来触发或持续追踪的工作 | Task | | 当前 Session 围绕同一目标连续多轮自主推进 | Goal Mode，不用循环 Task 模拟 | | App 完全退出后仍必须由 OS 常驻执行 | 不属于 MyAgents Task；不要伪装成已部署成功 | Cron 只是已发布的兼容命令面，不是另一种资源；Sensor 也不是独立产品实体。`TaskStore` 是唯一权威，新 Agent 工作流统一使用 `myagents task ...`。 ### 生命周期应怎样理解 创建 Task 只是把它持久化为 `Todo`；首次 `run` 后，时间型 Task 进入 `Running`，表示 scheduler 已启用，不表示 AI 此刻正在执行。每个 tick 经 activation 后才可能产生 AI Turn。首次 tick 由

myagents task create-direct --name "send release reminder" \
myagents task create-direct --name "daily report" \
myagents task create-direct --name "watch CI failure" \
myagents task exit --reason "goal achieved: ..."
myagents task get <taskId> --json
myagents task run <taskId> --json
myagents task get <taskId> --json       # 权威配置、状态、Detector health/checkpoint
myagents task runs <taskId> --limit 5   # 最近 AI 执行历史
myagents task check-now <taskId>        # 真实 Detector 检查；提交状态，命中会激活 AI
myagents task run-now <taskId>          # 绕过 Detector，直接执行 AI