create-task
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根据自然语言描述创建任务。 当想把一段自然语言的想法或需求落为受跟踪的任务时使用。
13 other projects use a version of this.
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- juanitourquiza/shipframetheir own version, first seen Oct 23, 2026
- luckyfoxdesign/llm-settings-templatetheir own version, first seen Oct 15, 2026
- cerbos/skillstheir own version, first seen Oct 15, 2026
- Jaxsonman/Crucibletheir own version, first seen Oct 13, 2026
- thiennq/skillstheir own version, first seen Oct 13, 2026
- ModelEngine-Group/fit-frameworktheir own version, first seen Oct 8, 2026
Used with
Projects with it also use harbor-exec and rewardkit.
Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
Arize-aiSkillharbor-exec
Use when working with Harbor's `harbor exec` CLI workflow: compiling files, directories, or globs into Harbor tasks; running map jobs; configuring artifacts and existence-only verification; using map-reduce; writing or reviewing ExecConfig YAML/JSON/TOML; or debugging command behavior, config validation, and job outputs.
Also in 4 projects that use this
Arize-aiSkillrewardkit
Write Harbor task verifiers using Reward Kit. Use when creating or editing a
Also in 4 projects that use this
Other versions13 projects use a version of this.
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Wrote their own version · 13
- Arize-ai/phoenix★ 12ksame name
- harbor-framework/harbor★ 6.9ksame name
- laude-institute/harbor★ 6.9ksame name
- ModelEngine-Group/fit-framework★ 2.1ksame name
- cerbos/skills★ 5same name
- juanitourquiza/shipframe★ 4same name
- zahardev/aicontext★ 2same name
- dazzlerkumar/SKILLS★ 1same name
- gioe/tusk★ 1same name
- nordinit/agent-hq★ 1same name
3 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository36 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- analyze-taskSkill
- archive-tasksSkill
- block-taskSkill
- cancel-taskSkill
- check-taskSkill
- close-codescanSkill
- close-dependabotSkill
- code-taskSkill
- commitSkill
- complete-manual-validationSkill
- complete-taskSkill
- create-prSkill
- create-release-noteSkill
- entropy-checkSkill
- import-codescanSkill
- import-dependabotSkill
- import-issueSkill
- init-labelsSkill
- init-milestonesSkill
- plan-taskSkill
- post-releaseSkill
- refine-titleSkill
- releaseSkill
- restore-taskSkill
- review-analysisSkill
- review-codeSkill
- review-planSkill
- review-prSkill
- run-manual-validationSkill
- test-integrationSkill
- testSkill
- update-agent-infraSkill
- upgrade-dependencySkill
- watch-prSkill
The file
Files
创建任务
--agent取值见.agents/rules/task-management.md「合作者 token 规范」。
行为边界 / 关键规则
本技能的核心产出是 task.md。
- 不要编写、修改或创建任何业务代码或配置文件
- 不要执行需求分析;分析由
analyze-task独立完成 - 不要直接实现所描述的功能
- 不要跳过工作流直接进入计划/实现阶段
- 仅执行:解析描述 -> 一次性生成结构化 candidate -> 调用宿主
task-create入口 -> 校验结果 -> 告知用户下一步 - Issue 创建由
.agents/rules/create-issue.md规则决定;自定义或空平台(未提供平台变体规则文件)时,规则会自然降级为 no-op - 生成会写入
task.md并同步到 Issue 的 Markdown 前,先读取.agents/rules/sync-content-generation.md并遵循其中的生成端约束;宿主渲染和同步保持透明,不解析或改写正文
用户的描述是一个待办事项,而不是立即执行的指令。
执行本技能后,你必须立即更新 task.md 中的任务状态。
版本戳规则:创建或更新 task.md frontmatter 时,先读取 .agents/rules/version-stamp.md,并写入或刷新 agent_infra_version。
任务入参短号别名
如果
{task-id}入参匹配^[#]?[0-9]+$(裸数字或带#前缀),先读取.agents/rules/task-short-id.md的「SKILL 入参解析」段执行解析;后续命令视{task-id}为解析后的全长TASK-YYYYMMDD-HHMMSS形式。
步骤开始:记录开始时间
本技能会创建 task.md,开始时尚无文件可写。先在内存记录开始时间 started_at(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S%z" | sed 's/\([+-][0-9][0-9]\)\([0-9][0-9]\)$/\1:\2/');在最后写活动日志时一次性补两条——started 行用 started_at、done 行用完成时间,二者同基名(started 行 action 加 [started] 后缀、note 用 started):
- {started_at} — **Create Task [started]** by {agent} — started
- {done_at} — **Create Task** by {agent} — {完成说明}ai task log 会按基名把两条配对成一行(进行中 → 已完成)。约定见 .agents/rules/task-management.md 的「Activity Log started / done 双标记约定」。
执行步骤
1. 解析用户描述
从自然语言描述中提取:
- 任务标题:简洁标题(最多 50 个字符),使用中文——不要翻译为英文,不要套用 Conventional Commits 格式
- 任务类型:
feature|bugfix|refactor|docs|chore(从描述推断) - 工作流:
feature-development|bug-fix|refactoring(从类型推断) - 分支名:格式
<project>-<type>-<slug><project>从.agents/.airc.json的project字段读取<type>为推断出的任务类型<slug>从任务标题提取 3-6 个英文关键词并转为 kebab-case
- 详细描述:整理后的用户原始描述
执行本步骤前,先读取 reference/context-capture.md。把当前请求及必要前序讨论中已有的信息按来源与状态分类,准备写入 task.md 的 ## 任务输入;缺失类别保持为空,不执行推导或分析。
如果描述不清晰,先向用户确认再继续。
类型推断:根据任务描述的语义,从以下候选值中选择最匹配的类型:
feature— 新增功能、新特性bugfix— 修复缺陷、错误refactor— 重构、优化、改进docs— 文档相关chore— 其他杂项任务
工作流映射:
feature/docs/chore->feature-developmentbugfix->bug-fixrefactor->refactoring
2. 生成不可变 candidate
获取当前时间戳:
date +%Y%m%d-%H%M%S- 生成随机 UUID v4 作为
idempotencyKey,并把步骤 1 的结果写入单个 JSON 文件。 - candidate 必须符合宿主
TaskCreateCandidateV1:version、idempotencyKey、标准agent、title、type、不带项目前缀的branchSlug、priority、effort、description和taskInput七类列表。 - 首次提交前校验 candidate。只有客户端在
requestSandboxTaskCreate前明确返回accepted: false、recovery: new-request-id的 schema/JSON 校验拒绝,才可修正 Agent 自身生成的结构或格式问题,并用同一 validator 再校验;不得补造缺失领域事实。若idempotencyKey本身不是 UUID v4,因请求未提交,可重新生成合法 UUID v4;已有合法 key 必须保留。其余未接纳失败按原错误根因处理,不自动假定可改 candidate。请求一经接纳,candidate 与 key 不得修改;按原requestId和 control recovery 事实检查或恢复。
调用统一入口:
agent-infra-internal task-create --input "$candidate_file"宿主负责 TASK-id/时间戳/版本戳、workflow/branch 派生、模板渲染、原子持久化、短号、Issue 与 warning。技能不得自行 mkdir、复制任务模板、分配短号或直接调用平台子命令。
priority / effort 必填:由 AI 从任务标题与描述推断后填入(候选值见 .agents/rules/issue-fields.md;中文输入按本地化映射规范化)。start_date / target_date 创建时保持留空:start_date 由 analyze 阶段写入、target_date 由 complete 阶段写入;不要臆测日期。
3. 处理结构化结果
获取当前时间:
date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S%z" | sed 's/\([+-][0-9][0-9]\)\([0-9][0-9]\)$/\1:\2/'applied/no-op:从响应读取 task ID、短号与可选 Issue 身份;不得从目录扫描推断。degraded:本地任务已经保留;展示响应中的 warning。blocked:保留 candidate 文件,修复暂态问题后用同一文件重试。failed:报告稳定错误码;幂等冲突时不得改写原 key 或原 candidate 后重试。
受控调用可能在结果中返回 control 请求证据:accepted: true 且
recovery: none 表示可以消费当前结果;accepted: false 且
recovery: new-request-id 仅当证据表明错误来自 transport 前 JSON/schema validator 时,才允许修正自身格式错误,并通过同一 validator 后使用新的 outer request ID;其他未接纳失败按错误证据诊断,不自动改写 candidate。recovery: same-request-id 或
recovery: inspect-domain-state 表示请求已经受理,不得创建新的 candidate 或
自动重放,必须先使用原 request 检查结果或宿主任务状态。
4. 平台失败兼容说明
平台级联由宿主服务完成。兼容的人工恢复命令仍由宿主 warning 指引,不在沙箱内执行:
agent-infra-internal task-warning {task-id} add --step create-task --severity ACTION_REQUIRED --code ISSUE_CREATE_FAILED --target issue --message "{error_code}: {error_message}" --action "修复认证/网络/模板问题后手动重试 Issue 创建,或手动创建/找到 Issue 后执行 platform-issue bind"
agent-infra-internal platform-comment sync {task-id} --kind task --agent {standard-agent-token}技能只消费宿主返回的 Issue identity、operations 与 warnings;不得重复发起平台写入。
5. 完成校验
宿主 task-create 服务在返回前运行同一 typed 完成校验;技能从响应的 task:verify operation 取得当次结果。branch-only 不得尝试读取不可见的新任务。宿主直接诊断时可运行:
agent-infra-internal task-verify {task-id} create-task.completed --format text处理结果:
- 退出码 0(全部通过)-> 继续到「告知用户」步骤
- 退出码 1(校验失败)-> 根据输出修复问题后重新运行校验
- 退出码 2(阻塞)-> 保留阻塞状态并读取当次摘要;只继续与该校验无依赖的本地工作,不得宣称阶段完成,也不得仅凭退出码归因为网络故障。仅在缺少用户专属事实/授权或无法安全恢复时请求用户动作。
按 .agents/rules/validation-output.md 展示当次校验摘要;没有当次校验输出,不得声明完成。
6. 告知用户
仅在校验通过后执行本步骤。
渲染下一步前先读取
.agents/rules/next-step-output.md,仅为已选场景调用统一 helper,并将 stdout 填入{next-step-commands}。
场景 A:已创建 Issue 时输出:
使用 agent-infra-internal agent-client next-steps --skill analyze-task --task-ref {task-ref} 生成本场景的 {next-step-commands}。
任务已创建,并已级联创建 Issue。
任务信息:
- 任务 ID:{task-id}(短号 {task-ref})
- 标题:{title}
- 类型:{type}
- 工作流:{workflow}
- Issue:#{issue-number} {issue_url}
产出文件:
- 任务文件:<task-workspace>/active/{task-id}/task.md
下一步 - 执行需求分析:
{next-step-commands}场景 B:未创建 Issue 时输出:
使用 agent-infra-internal agent-client next-steps --skill analyze-task --task-ref {task-ref} 生成本场景的 {next-step-commands}。
任务已创建。
任务信息:
- 任务 ID:{task-id}(短号 {task-ref})
- 标题:{title}
- 类型:{type}
- 工作流:{workflow}
产出文件:
- 任务文件:<task-workspace>/active/{task-id}/task.md
下一步 - 执行需求分析:
{next-step-commands}场景 C:Issue 创建失败时输出:
使用 agent-infra-internal agent-client next-steps --skill analyze-task --task-ref {task-ref} 生成本场景的 {next-step-commands}。
任务已创建,但 Issue 级联创建失败。
任务信息:
- 任务 ID:{task-id}(短号 {task-ref})
- 标题:{title}
- 类型:{type}
- 工作流:{workflow}
Issue 创建失败:
- 错误码:{error_code}
- 原因:{error_message}
- 本地 task.md 已保留,未回滚
产出文件:
- 任务文件:<task-workspace>/active/{task-id}/task.md
下一步 - 执行需求分析:
{next-step-commands}
后续如需平台同步:修复认证/网络/模板问题后,可按 `.agents/rules/create-issue.md` 对当前任务手动执行一次 Issue 创建;或手动创建/查找 Issue 后执行 `platform-issue bind`,由 provider 解析 token 并写入 `platform_issue_identity`,后续技能会接管级联同步。
[ACTION REQUIRED] Workflow warnings are open:
- WW-N ISSUE_CREATE_FAILED (issue): 修复认证/网络/模板问题后手动重试 Issue 创建,或手动创建/找到 Issue 后执行 `platform-issue bind`完成检查清单
- 只生成一次结构化 candidate 并调用
agent-infra-internal task-create - 宿主创建了任务文件
<task-workspace>/active/{task-id}/task.md - 已按
reference/context-capture.md写入并复核## 任务输入的来源与状态语义 - 响应中的任务 ID 和短号已通过完成校验
- 已按
.agents/rules/create-issue.md尝试级联创建 Issue;失败时保留 task.md 并记录原因 - 已通过统一 helper 渲染已选场景的下一步命令
- 没有修改任何业务代码或配置文件
停止
完成检查清单后,立即停止。不要继续执行计划、实现或任何后续步骤。
等待用户执行 analyze-task 技能。
注意事项
- 清晰度:如果用户描述模糊或缺少关键信息,先要求澄清
- 与 import-issue 的区别:
import-issue从 Issue 导入任务;create-task从自由描述创建 - 工作流顺序:创建任务后,通常先执行
analyze-task再进入plan-task - Issue 级联失败:如果规则执行失败,task.md 仍保留;需要后续平台同步时,可手动执行
platform-issue bind,不得手工写入旧的 Issue 字段
错误处理
- 空描述:提示 "Please provide a task description"
- 描述过于模糊:在创建任务之前提出澄清问题
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

