long-running-agent

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Long-Running Agent Skill

基于 Anthropic 研究成果的长周期任务管理技能。实现跨多个上下文窗口的有效协作。

核心理念

长周期代理的核心挑战：每个新会话都从空白上下文开始，就像轮班工作的工程师，不记得之前的工作。

解决方案：双代理模式

  1. 初始化代理：设置环境，创建基础架构
  2. 编码代理：每次会话只做增量进展，留下清晰文档

何时使用

:white_check_mark: 使用此技能当：

  • 构建复杂应用（需要数小时/数天）
  • 多会话开发项目
  • 需要增量进展和清晰文档
  • 跨上下文窗口的长期任务
  • 全栈 Web 应用开发

:cross_mark: 不使用此技能当：

  • 单次会话可完成的小任务
  • 简单的代码修改
  • 不需要跨会话协调的任务

工作流程

阶段 1：初始化（第一次会话）

使用初始化代理设置项目环境：

# 1. 创建项目目录
mkdir my-project
cd my-project

# 2. 运行初始化代理
openclaw agent --message "创建一个博客系统" \
  --prompt-file long-running-agent-init.prompt

初始化代理会创建：

  • feature_list.json - 功能列表（50-200 个功能）
  • agent-progress.txt - 进度跟踪文件
  • init.ps1 / init.sh - 环境初始化脚本
  • Git 仓库和初始提交
  • README.md - 项目说明

阶段 2：编码（后续会话）

使用编码代理实现增量进展：

# 每次开始新会话
cd my-project

# 运行编码代理
openclaw agent --message "继续开发" \
  --prompt-file long-running-agent-coding.prompt

编码代理会：

  1. 阅读进度日志了解状态
  2. 选择一个功能实现
  3. 编写代码和测试
  4. 提交代码并更新进度

环境管理

1. 功能列表（feature_list.json）

结构化的 JSON 文件，列出所有需要实现的功能：

{
  "features": [
    {
      "id": "feature-001",
      "category": "functional",
      "description": "用户可以点击新建聊天按钮创建对话",
      "priority": "high",
      "steps": [
        "导航到主界面",
        "点击'新建聊天'按钮",
        "验证创建了新对话"
      ],
      "passes": false,
      "testStatus": "pending"
    }
  ]
}

重要规则：

  • 编码代理只能通过修改 passes 字段更新状态
  • 禁止删除或修改测试步骤
  • 使用 JSON 格式（模型不太可能错误修改）

2. 进度日志（agent-progress.txt）

记录每个会话的工作内容：

=== Session Log ===

Session: 2026-03-16 13:30:00
Run ID: 57c36512-29b3-463c-ac43-09e27df48d62

Work Completed:
- 实现了 feature-001：新建聊天功能
- 修复了侧边栏样式问题

Git Commits:
- abc123: feat: implement new chat button
- def456: fix: sidebar styling

Next Session Should:
- 实现 feature-002：消息发送功能

Status: SUCCESS

3. 初始化脚本（init.ps1 / init.sh）

快速重启开发环境和运行基本测试：

# init.ps1 - Windows 版本
Write-Host "🚀 初始化开发环境..."

npm install
Start-Process npm run dev
Start-Sleep -Seconds 5

# 运行基本测试
node tests/basic-smoke-test.js

if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
    Write-Host "✅ 基本测试通过"
} else {
    Write-Host "❌ 基本测试失败"
    exit 1
}

编码代理会话清单

每个会话必须按顺序执行：

  1. pwd - 确认工作目录
  2. cat agent-progress.txt - 阅读进度
  3. cat feature_list.json - 查看功能列表
  4. git log --oneline -20 - 检查历史
  5. .\init.ps1 - 重启环境
  6. 运行基本测试
  7. 选择一个功能实现
  8. 端到端测试
  9. 更新 feature_list.json
  10. git commit
  11. 更新 agent-progress.txt

重要规则

:white_check_mark: 必须做的

  • 每次会话只实现一个功能
  • 必须进行端到端测试
  • 必须更新进度日志
  • 必须保持代码整洁
  • 必须为下一个会话留下指引

:cross_mark: 禁止做的

  • 一次实现多个功能
  • 不测试就标记完成
  • 修改测试步骤
  • 留下半成品的代码
  • 破坏已有的功能

进度监控

# 查看完成率
jq '(.features | map(select(.passes == true)) | length) / (.features | length) * 100' feature_list.json

# 查看已完成的功能
jq '.features[] | select(.passes == true) | .description' feature_list.json

# 查看高优先级未完成功能
jq '.features[] | select(.passes == false and .priority == "high") | .description' feature_list.json

# 查看最近的进度
tail -50 agent-progress.txt

# 查看 git 历史
git log --oneline --graph -30

失败模式与解决方案

问题 初始化代理方案 编码代理方案
过早宣布完成 创建功能列表 每次只做一个功能
留下 bug 或混乱 创建 git 和进度文件 开始阅读，结束提交
过早标记完成 创建测试步骤 必须自验证
浪费时间重启环境 编写 init 脚本 开始先读 init.sh

成功标准

一个成功的会话应该：

  1. :white_check_mark: 实现了一个完整的功能
  2. :white_check_mark: 通过了所有测试
  3. :white_check_mark: 提交了清晰的 git 历史
  4. :white_check_mark: 更新了进度日志
  5. :white_check_mark: 代码可以合并到主分支
  6. :white_check_mark: 下一个会话可以轻松继续

最佳实践

功能粒度

  • 每个功能 30-60 分钟完成
  • 功能是用户可感知的价值
  • 功能之间相对独立

测试策略

  • 优先端到端测试
  • 截图记录测试过程
  • 自动化重复测试

文档质量

  • 进度日志详细清晰
  • git 提交信息描述性
  • 为下一个会话着想

代码质量

  • 保持代码整洁
  • 及时重构
  • 添加注释和文档

示例项目

待办事项应用

# 初始化项目
mkdir todo-app
cd todo-app

openclaw agent --message "创建一个待办事项管理应用" \
  --prompt-file long-running-agent-init.prompt

# 开发会话
openclaw agent --message "继续开发" \
  --prompt-file long-running-agent-coding.prompt

典型功能列表：

  • feature-001: 添加待办事项
  • feature-002: 标记完成
  • feature-003: 删除待办
  • feature-004: 编辑待办
  • feature-005: 筛选功能
  • feature-006: 数据持久化

工具配置

Puppeteer MCP（浏览器自动化）

用于端到端测试：

// tests/basic-smoke-test.js
const puppeteer = require('puppeteer');

async function runSmokeTest() {
    const browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
    const page = await browser.newPage();
    
    await page.goto('http://localhost:3000');
    await page.click('[data-testid="new-chat-button"]');
    await page.waitForSelector('[data-testid="chat-input"]');
    
    await page.type('[data-testid="chat-input"]', '测试');
    await page.click('[data-testid="send-button"]');
    await page.waitForSelector('[data-testid="ai-response"]');
    
    await page.screenshot({ path: 'tests/screenshots/smoke-test.png' });
    
    await browser.close();
    return true;
}

参考资料

相关文件

  • long-running-agent-init.prompt - 初始化代理提示词
  • long-running-agent-coding.prompt - 编码代理提示词
  • example-feature-list.json - 功能列表示例
  • example-agent-progress.txt - 进度日志示例

快速开始

# 1. 创建项目
mkdir my-first-project && cd my-first-project

# 2. 初始化
openclaw agent --message "创建一个博客系统" \
  --prompt-file long-running-agent-init.prompt

# 3. 开发
openclaw agent --message "继续开发" \
  --prompt-file long-running-agent-coding.prompt

# 4. 监控进度
jq '(.features | map(select(.passes == true)) | length) / (.features | length) * 100' feature_list.json

享受增量进展！:tada:

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感觉跟我想的那个ai开发记忆skill有点相似

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