路径变量说明（本文档通用）：

• <STP_ROOT> = ~/.openclaw/workspace/skills/stp
• <STP_SCRIPTS> = <STP_ROOT>/scripts
• <STP_TASK_LIST> = ~/.openclaw/workspace/task-list
• <STP_TASKS> = ~/.openclaw/workspace/tasks

STP（Structured Task Planning）结构化任务规划与分步执行

功能概述

1. 任务解析：从 Markdown 任务文档加载步骤
2. 目录管理：自动创建任务专属目录（格式：task-{ID}）
3. 文档生成：生成标准化步骤文档和执行日志
4. 状态跟踪：支持步骤状态标记（待执行/成功/失败）
5. 智能执行：每个步骤作为子任务执行，附带成功判断标准
6. 快速失败：步骤失败立即终止，不尝试替代方案
7. 完整日志：所有 exec 命令和 AI 执行过程完整记录

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两种使用模式

模式 A：文件模式（原有）

用户提供写好的任务文档路径：

/stp /path/to/task.md

模式 B：自然语言模式（新增）

用户用自然语言描述任务：

/stp 我想查一下腾讯、贵州茅台、Meta 的股票价格

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模式 B：自然语言任务规划流程

当用户输入的不是 .md 文件路径，而是自然语言描述时，执行以下流程：

第一步：任务分析与计划生成

1. 理解用户意图：分析自然语言，明确任务目标
2. 拆解执行步骤：将任务分解为可执行的具体步骤
3. 生成计划书：按标准格式生成 Markdown 任务文档

第二步：确认循环

1. 展示计划书：将生成的计划书完整展示给用户
2. 询问确认：

   📋 任务计划书已生成，请确认：
   - 输入 "ok" 或 "确认" → 开始执行
   - 输入修改意见 → 我会调整计划后重新展示
   - 输入 "取消" → 放弃此任务
   

3. 修改循环：如果用户有修改意见，调整计划书后重新展示，直到用户确认

第三步：保存并执行

1. 生成文件名：基于任务内容生成简短文件名（如 stock-query.md）
2. 保存位置：<STP_TASK_LIST>/<filename>.md
3. 开始执行：按原有 STP 流程执行任务

计划书标准格式

# 任务名称

## 任务描述
用户原始需求的简要描述

## 技术方案
- 使用的工具/库/API
- 关键技术约束

## 核心执行步骤
- [ ] 步骤 1：具体描述（含成功标准）
- [ ] 步骤 2：具体描述（含成功标准）
- [ ] 步骤 3：具体描述（含成功标准）

## 预期产出
- 输出文件/结果说明

示例流程

用户输入：

/stp 我想查一下腾讯、贵州茅台、Meta 的股票价格

Agent 生成计划书：

# 三支股票收盘价查询

## 任务描述
查询腾讯控股、贵州茅台、Meta 三支股票的最新收盘价

## 技术方案
- 使用 AkShare 库查询股票数据
- 支持 A股(沪深)、港股、美股三个市场

## 核心执行步骤
- [ ] 步骤 1：编写基于 AkShare 的股票查询脚本，保存至 `temp/scripts/stock_query.py`
- [ ] 步骤 2：查询贵州茅台（600519.SH）收盘价
- [ ] 步骤 3：查询腾讯控股（00700.HK）收盘价
- [ ] 步骤 4：查询 Meta（META.O）收盘价

## 预期产出
- 三支股票的收盘价信息（股票名称、代码、日期、价格、市场）

Agent 询问：

📋 任务计划书已生成，请确认：
- 输入 "ok" 或 "确认" → 开始执行
- 输入修改意见 → 我会调整计划后重新展示
- 输入 "取消" → 放弃此任务

用户确认后：

• 保存到 <STP_TASK_LIST>/<任务描述>-<日期>.md
• 开始执行 STP 任务流程

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Agent 执行规范（重要！）

执行每个步骤时，必须记录关键命令和输出：

方法：步骤完成后补记执行日志

1. 执行步骤时：正常用 exec tool 执行命令
2. 步骤完成后：把关键命令和输出写入临时文件，然后用 --exec-file 记录

# 1. 先把执行记录写入临时文件
cat > /tmp/step_exec.log << 'EOF'
[命令1] python3 -c "import akshare; print(akshare.__version__)"
[输出1] AkShare version: 1.18.22
[退出码] 0

[命令2] python3 stock_query.py 600519.SH
[输出2] 贵州茅台 收盘价: 1515.01
[退出码] 0
EOF

# 2. 记录步骤状态时附带执行日志
python3 execute_task.py --log task-8 1 success "脚本执行成功" --exec-file /tmp/step_exec.log

执行日志格式建议

[命令] <执行的完整命令>
[输出] <命令输出（可截断关键部分）>
[退出码] <0=成功, 非0=失败>

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模式 A：文件模式使用方式

步骤1：准备 Markdown 任务文档

# 任务名称

## 核心执行步骤
- [ ] 步骤 1：具体描述
- [ ] 步骤 2：具体描述
- [ ] 步骤 3：具体描述

步骤2：生成任务目录和步骤文档

python3 <STP_SCRIPTS>/execute_task.py --task-file /path/to/task.md

任务目录命名规则：task-{自增ID}

• 使用 .task_counter 计数器文件记录自增ID
• 目录示例：task-1/、task-2/、task-3/

步骤3：查看生成的文档

任务目录结构：

tasks/
└── task-XXX/
    ├── task_steps.md      # 步骤文档（含状态标记和成功标准）
    ├── task_execution.log # 完整执行日志（含所有exec命令）
    ├── result.txt         # 结果汇总
    └── temp/
        ├── scripts/
        └── downloads/

步骤4：执行步骤并更新状态

主 Agent 读取 task_steps.md，逐个执行步骤，然后更新状态标记：

• [ ] → ✓（执行成功）
• [ ] → ✗（执行失败）

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状态标记

执行规则（重要！）

1. 原方案优先原则

必须严格按照任务文档中定义的方案执行，禁止擅自更改实现方式。

示例：

❌ 错误做法：原方案要求用 AkShare，实际改用新浪 API
✅ 正确做法：严格使用 AkShare，遇到问题按失败处理

2. 快速失败策略

原则：一步到位，不做替代方案尝试

• 子任务返回「失败」状态 → 立即终止整个任务链
• 不自动重试、不尝试其他实现方式
• 记录失败原因到日志

3. 失败处理

• 方案执行失败 → 立即终止，不尝试替代方案
• 明确记录失败原因（违反方案/技术限制/接口问题）
• 任务结果标记为 FAILED

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资源

scripts/

• execute_task.py - 主脚本
  • 解析任务文档并生成步骤文件
  • 管理 .task_counter 自增ID
  • 支持 --subtask 模式：生成子任务 prompt
  • 支持 --exec-file 参数：附带执行日志
  • 自动记录 exec 命令到日志

task-list/

• 存放自然语言模式生成的任务计划书
• 路径：<STP_TASK_LIST>
• 文件命名格式：<简短描述>-<日期>.md

注意：stp 是 structured-task-planning 的缩写。