task-executor（任务执行者）

任务执行器 Skill (v4.0.0)

🎯 核心价值

用户给一个需求 → AI 自动完成，不需要跟踪细节

⚡ 核心流程

用户需求
    ↓
AI 拆分任务
    ↓
并行执行
    ↓
返回结果

📋 Agent 角色

🎯 核心功能

1. 接收需求

用户：帮我分析AI发展趋势

2. 拆分任务

AI 分析需求，拆分成可执行的任务：

- 搜索AI最新动态（搜索Agent）
- 整理行业报告（分析Agent）
- 撰写分析报告（文档Agent）

3. 执行任务

并行执行各个任务：

搜索Agent → 搜索信息
文档Agent → 创建文档
分析Agent → 处理数据

4. 返回结果

完成后通知用户：

✅ 分析完成！
文档链接：xxx

📖 使用示例

例1: 简单需求

用户：帮我搜索量子计算最新进展

主Agent：
1. 拆分任务：搜索信息
2. 执行：调用搜索
3. 返回结果

例2: 复杂需求

用户：帮我分析新能源汽车行业

主Agent：
1. 拆分任务：
   - 搜索行业数据（搜索Agent）
   - 整理市场分析（分析Agent）
   - 撰写报告（文档Agent）
2. 异步执行任务
3. 汇总结果
4. 通知用户

📁 状态管理（可选）

本地状态文件

memory/tasks/active.json

{
  "tasks": [
    {
      "id": "task-001",
      "需求": "分析AI趋势",
      "状态": "已完成",
      "结果": "文档链接"
    }
  ]
}

飞书表格（可选扩展）

用户需要可视化时，可以添加飞书表格同步。

🔗 触发关键词

帮我、分析、调研、写报告
创建需求、执行任务

⚠️ 注意事项

1. 异步执行：使用 sessions_spawn 不阻塞
2. 并行执行：多个任务同时进行
3. 结果汇总：完成后统一通知用户
4. 状态可选：可以不用飞书表格

*版本: 4.0.0 | 2026-03-22*