WeCom Task Manager

Manage, track, and update enterprise WeCom tasks and goals with creation, progress, status reports, filtering, and dependency handling for authorized agents.

jhZheng222@jhzheng222

Install

openclaw skills install @jhzheng222/wecom-task-manager

WeCom Task Manager - 企业微信任务管理技能

📋 技能概述

技能名称: wecom-task-manager
技能类型: 任务管理
适用对象: da-yan + 四个团队老大（白名单机制）
数据源: 企业微信智能表格
访问控制: ✅ 启用（白名单模式）
全局技能: ✅ 是

🎯 核心功能

任务管理（13 个 API）

功能	描述	调用时机	优先级
`create_task()`	创建新任务	发现新任务需求时	P0
`start_task()`	开始执行任务	agent 开始执行时	P0
`update_progress()`	更新任务进度	执行过程中	P0
`complete_task()`	标记任务完成	任务完成时	P0
`get_task_status_report()`	生成状态报告	心跳检查/需要报告时	P0
`edit_task()`	编辑任务信息	任务信息变更时	P0
`delete_task()`	删除任务	清理错误/测试任务	P1
`search_tasks()`	关键词搜索任务	查找相关任务	P0
`filter_tasks()`	多条件过滤任务	筛选特定任务	P0
`check_due_tasks()`	检查即将到期任务	心跳检查/提醒	P1
`check_overdue_tasks()`	检查超期任务	心跳检查/告警	P1
`get_statistics()`	获取统计数据	生成报告/分析	P2

目标管理（5 个 API）

功能	描述	调用时机	优先级
`create_goal()`	创建新目标	有长期项目/目标时	P0
`decompose_goal()`	将目标分解为任务	目标需要分步执行时	P0
`list_goals()` / `print_goals()`	列出所有目标	查看目标进度时	P0
`get_next_task()` / `print_next_task()`	获取下一个可执行任务	心跳检查/需要工作时	P0
`delete_goal()`	删除目标及关联任务	清理测试目标	P1

📦 模块结构

text

~/.openclaw/skills/wecom-task-manager/
├── SKILL.md                  # 技能说明文档
├── config.json               # 配置文件 ⭐
├── scripts/
│   ├── task_manager.py       # 核心模块
│   ├── test_access_control.py    # 访问控制测试
│   ├── test_full_access.py       # 完整功能测试
│   └── test_config.py            # 配置加载测试
└── references/
    └── api.md                # API 参考文档

🔧 使用方式

方式 1：主 agent 代理调用（推荐）

subagent 通过 sessions_send 请求主 agent：

text

subagent → sessions_send → 大衍 → wecom-task-manager → 企业微信

示例 1：完成任务

python

# subagent 发送消息给主 agent
sessions_send(
    agent_id="da-yan",
    message="""
请调用 wecom-task-manager 更新任务状态：

- 任务 ID: TASK-019
- 操作：complete_task
- 输出物：/workspace/tasks/TASK-019-report.md
"""
)

示例 2：开始任务

python

sessions_send(
    agent_id="da-yan",
    message="""
开始执行任务：

- 任务 ID: TASK-020
- 操作：start_task
- 负责人：techlead
"""
)

示例 3：更新进度

python

sessions_send(
    agent_id="da-yan",
    message="""
更新任务进度：

- 任务 ID: TASK-021
- 操作：update_progress
- 进度：50
- 阻塞原因：等待 API 文档（可选）
"""
)

方式 2：CLI 命令（主 agent 使用）

bash

# 📋 任务管理
python3 task_manager.py list                  # 列出所有任务
python3 task_manager.py report                # 生成状态报告
python3 task_manager.py create TASK-019 "新功能开发"
python3 task_manager.py start TASK-019
python3 task_manager.py progress TASK-019 50
python3 task_manager.py complete TASK-019
python3 task_manager.py query TASK-019

# 🎯 目标管理（新增）
python3 task_manager.py create-goal GOAL-001 "OpenClaw 系统优化" "high" "背景说明"
python3 task_manager.py decompose GOAL-001 "系统性能分析" "critical" "依赖任务 ID"
python3 task_manager.py goals                 # 列出所有目标
python3 task_manager.py next-task             # 获取下一个可执行任务

方式 3：Python import（主 agent 使用）

导入模块：

python

import sys
sys.path.insert(0, '/Users/zhengxiaoyu/.openclaw/skills/wecom-task-manager/scripts')
from task_manager import (
    create_goal, decompose_goal, get_next_task,
    create_task, start_task, update_progress, complete_task,
    get_all_tasks, get_task_by_id, print_status_report
)

完整示例：从创建目标到完成任务

python

# 1. 创建目标
create_goal(
    goal_id="GOAL-API-001",
    title="API 性能优化",
    priority="high",
    context="提升 API 响应速度到 100ms 以内",
    owner="techlead"
)

# 2. 分解为目标 1：数据库优化（无依赖）
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-API-001",
    task_title="数据库查询优化",
    task_id="GOAL-API-001-TASK-001",
    priority="critical",
    depends_on=None,
    description="分析和优化慢查询"
)

# 3. 分解为目标 2：缓存优化（依赖任务 1）
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-API-001",
    task_title="Redis 缓存优化",
    task_id="GOAL-API-001-TASK-002",
    priority="high",
    depends_on=["GOAL-API-001-TASK-001"],
    description="实现 Redis 缓存层"
)

# 4. 获取下一个可执行任务（自动返回无依赖的任务 1）
next_task = get_next_task()
print(f"下一个任务：{next_task['id']}")  # GOAL-API-001-TASK-001

# 5. 开始任务
start_task("GOAL-API-001-TASK-001")

# 6. 更新进度
update_progress("GOAL-API-001-TASK-001", progress=50)

# 7. 完成任务
complete_task(
    "GOAL-API-001-TASK-001",
    output_url="https://github.com/xxx/pr/123",
    acceptor="boss",
    notes="通过添加索引优化查询速度，从 500ms 降到 50ms"
)

# 8. 再次获取下一个任务（任务 2 依赖已满足，可执行）
next_task2 = get_next_task()
print(f"下一个任务：{next_task2['id']}")  # GOAL-API-001-TASK-002

📊 任务字段说明

基础字段（9 个）

字段	类型	说明
任务 ID	文本	唯一标识（如 TASK-019）
任务名称	文本	任务简短描述
任务描述	文本	详细任务说明
任务类型	单选	开发/运维/投资/学习/文档/市场/客服
优先级	单选	P0/P1/P2
负责人	文本	负责的 agent
状态	单选	待办/进行中/已完成/已取消
截止时间	日期	任务截止日期
进度	百分比	0-100%

新增字段（13 个）

字段	类型	说明
创建时间	日期	任务创建时间
实际开始时间	日期	实际开始执行时间
实际完成时间	日期	实际完成时间
验收状态	单选	待验收/已通过/需修改
验收人	文本	验收负责人
验收标准	文本	完成标准说明
前置依赖	文本	依赖的任务 ID
阻塞原因	文本	任务阻塞原因
风险等级	单选	高/中/低
预计工时	数字	预估工时（小时）
实际工时	数字	实际工时（小时）
输出物	链接	完成报告链接
备注	文本	其他说明

🔄 任务生命周期

任务执行流程

text

创建任务 (create_task)
    ↓
待办状态
    ↓
分派给 agent (心跳自动)
    ↓
开始执行 (start_task)
    ↓
进行中状态
    ↓
更新进度 (update_progress) [可选多次]
    ↓
完成任务 (complete_task)
    ↓
已完成 + 待验收
    ↓
验收通过 → 闭环

目标分解流程（新增）

text

创建目标 (create_goal)
    ↓
分解为任务 1 (decompose_goal)
    ↓
分解为任务 2 (依赖任务 1)
    ↓
任务 1 执行 → 完成
    ↓
任务 2 依赖满足 → 可执行
    ↓
任务 2 执行 → 完成
    ↓
目标进度更新

🎯 典型使用场景

场景 1：心跳检查发现新任务

python

# 心跳脚本自动执行
from task_manager import get_all_tasks, start_task, determine_agent

tasks = get_all_tasks()
for task in tasks:
    status = task['values'].get('状态', [{}])[0].get('text', '')
    if status == '待办':
        task_id = task['values'].get('任务 ID', [{}])[0].get('text', '')
        # 分派给对应 agent
        agent = determine_agent(task_type)
        start_task(task_id, owner=agent)

场景 2：subagent 完成任务

python

# subagent 完成任务后，发送消息给主 agent
"""
任务完成汇报：

- 任务 ID: TASK-019
- 完成报告：/workspace/tasks/TASK-019-report.md
- 实际用时：2 小时

请更新企业微信任务状态。
"""

# 主 agent 调用
complete_task("TASK-019", output_url="https://...")

场景 3：任务阻塞告警

python

# subagent 遇到阻塞
"""
任务阻塞报告：

- 任务 ID: TASK-019
- 阻塞原因：等待 API 文档
- 需要协调：techlead 提供文档

请更新任务状态并协调资源。
"""

# 主 agent 调用
update_progress("TASK-019", progress=30, blocker="等待 API 文档")

场景 4：创建目标并分解（新增）

python

from task_manager import create_goal, decompose_goal, print_goals, get_next_task

# 1. 创建长期目标
create_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    title="OpenClaw 系统优化",
    priority="high",
    context="提升系统稳定性和用户体验"
)

# 2. 分解为目标 1：系统性能分析
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    task_title="系统性能分析",
    priority="high"
)

# 3. 分解为目标 2：Gateway 稳定性优化（依赖任务 1）
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    task_title="Gateway 稳定性优化",
    priority="critical",
    depends_on=["GOAL-001-TASK-001"]
)

# 4. 查看所有目标
print_goals()

# 5. 获取下一个可执行任务（自动跳过依赖未满足的任务）
next_task = get_next_task()
if next_task:
    print(f"下一个任务：{next_task['id']} - {next_task['title']}")

场景 5：心跳时获取下一个任务（新增）

python

# 心跳检查时
from task_manager import get_next_task, start_task

# 获取下一个可执行任务
task = get_next_task()
if task:
    print(f"开始执行：{task['id']}")
    start_task(task['id'])
else:
    print("没有待处理的任务")

📋 配置文件 ⭐

位置: ~/.openclaw/skills/wecom-task-manager/config.json

配置模块：

json

{
  "accessControl": {
    "enabled": true,
    "allowedAgents": ["da-yan", "techlead", "opsdirector", "investment_coordinator", "general_coordinator"]
  },
  "concurrency": {
    "maxConcurrentTasks": 3
  },
  "retry": {
    "maxRetries": 3,
    "backoffSeconds": 2
  },
  "enterpriseWeChat": {
    "docId": "xxx",
    "sheetId": "q979lj"
  }
}

修改配置：

编辑配置文件：vim ~/.openclaw/skills/wecom-task-manager/config.json
验证格式：python3 -m json.tool config.json > /dev/null
测试加载：python3 scripts/test_config.py

详细配置指南: workspace/docs/wecom-task-manager-config-guide.md

⚠️ 注意事项

1. 访问控制 ⭐ 全局技能

允许的 agents（白名单）：

da-yan - 主 agent
techlead - 技术团队老大
opsdirector - 运维团队老大
investment_coordinator - 投资团队老大
general_coordinator - 通用团队老大

调用方式：

python

# 方式 1：直接调用（白名单内的 agents）
from task_manager import create_task, start_task
create_task("TASK-001", "任务名称", "开发", agent_id="techlead")

# 方式 2：通过环境变量
export AGENT_ID="techlead"
python3 task_manager.py create TASK-001 "任务名称" 开发

# 方式 3：通过主 agent 代理（非白名单 agents）
sessions_send(
    agent_id="da-yan",
    message="请创建任务：TASK-001"
)

权限说明：

✅ 白名单内的 agents：可以直接调用所有 API
❌ 非白名单 agents：需要通过 da-yan 代理调用
🔒 访问控制开关：ACCESS_CONTROL_ENABLED = True

2. 并发控制

最大并发任务数: 3 个（可配置，见 config.json）
超出限制时，start_task() 会返回 False
使用 concurrency 命令查看当前并发状态

bash

python3 task_manager.py concurrency

输出示例：

text

📊 当前并发状态
   进行中任务：2/3
   可用槽位：1

3. 日期格式

企业微信日期时间字段使用时间戳（毫秒）
显示格式：2026 年 03 月 26 日

2. 并发控制 ⭐ 新增

最大并发任务数: 3 个（可配置）
超出限制时，start_task() 会返回 False
使用 concurrency 命令查看当前并发状态
完成任务后会释放槽位

配置方式：

python

# 在 task_manager.py 中修改
MAX_CONCURRENT_TASKS = 3  # 修改此值

查看并发状态：

bash

python3 task_manager.py concurrency

输出示例：

text

📊 当前并发状态
   进行中任务：2/3
   可用槽位：1

🔄 进行中任务列表:
   - TASK-001: 系统分析 (负责人：techlead, 进度：50%)
   - TASK-002: 开发实施 (负责人：backend, 进度：30%)

3. 日期格式

企业微信日期时间字段使用时间戳（毫秒）
显示格式：2026 年 03 月 26 日

4. 状态同步

心跳检查每 30-60 分钟自动同步
subagent 完成任务后应主动汇报
避免状态不一致

5. 错误处理

API 调用失败时记录日志
重试机制（最多 3 次）
失败时通知主 agent
并发限制时返回友好提示

📚 完整 API 参考

目标管理 API（4 个）

1. `create_goal(goal_id, title, priority, context, owner)`

创建新目标

参数：

goal_id (str): 目标 ID（如 "GOAL-001"）
title (str): 目标名称
priority (str): 优先级 ("critical"/"high"/"medium"/"low")
context (str): 目标背景说明
owner (str): 负责人（可选）

python

{
    "success": True,
    "goal_id": "GOAL-001",
    "record_id": "xxx"
}

示例：

python

create_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    title="OpenClaw 系统优化",
    priority="high",
    context="提升系统稳定性和用户体验",
    owner="da-yan"
)

2. `decompose_goal(goal_id, task_title, task_id, priority, depends_on, description)`

将目标分解为任务

参数：

goal_id (str): 目标 ID
task_title (str): 任务名称
task_id (str): 任务 ID（自动生成：{goal_id}-TASK-XXX）
priority (str): 优先级
depends_on (list): 依赖的任务 ID 列表（可选）
description (str): 任务描述（可选）

python

{
    "success": True,
    "task_id": "GOAL-001-TASK-001",
    "record_id": "xxx"
}

示例：

python

# 无依赖任务
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    task_title="系统性能分析",
    task_id="GOAL-001-TASK-001",
    priority="high",
    depends_on=None
)

# 有依赖任务
decompose_goal(
    goal_id="GOAL-001",
    task_title="Gateway 优化",
    task_id="GOAL-001-TASK-002",
    priority="critical",
    depends_on=["GOAL-001-TASK-001"]
)

3. `list_goals()` / `print_goals()`

列出所有目标

返回：目标列表（打印到控制台）

示例：

python

print_goals()
# 输出：
# 🟢 🟠 [GOAL-001] OpenClaw 系统优化
#    负责人：da-yan | 状态：active
#    已分解任务：3 个

4. `get_next_task()` / `print_next_task()`

获取下一个可执行任务

python

{
    'record_id': 'xxx',
    'values': {
        '任务 ID': [{'text': 'GOAL-001-TASK-001'}],
        '任务名称': [{'text': '系统性能分析'}],
        '优先级': [{'text': 'P0'}],
        '负责人': [{'text': 'techlead'}],
        '前置依赖': [],
        '状态': [{'text': '待办'}]
    }
}

依赖检查逻辑：

获取所有状态为"待办"的任务
检查每个任务的"前置依赖"字段
验证依赖任务是否"已完成"
返回无依赖或依赖已满足的最高优先级任务

示例：

python

next_task = get_next_task()
if next_task:
    print(f"开始执行：{next_task['values']['任务 ID'][0]['text']}")
    start_task(next_task['values']['任务 ID'][0]['text'])
else:
    print("没有待处理的任务")

任务管理 API（5 个）

5. `create_task(task_id, task_name, task_type, priority, deadline, description, acceptance)`

创建新任务（独立任务，不属于任何目标）

参数：

task_id (str): 任务 ID
task_name (str): 任务名称
task_type (str): 任务类型（开发/运维/投资/学习/文档/市场/客服）
priority (str): 优先级 (P0/P1/P2)
deadline (str): 截止时间（如 "2026 年 04 月 15 日"）
description (str): 任务描述
acceptance (str): 验收标准

python

{
    "success": True,
    "record_id": "xxx"
}

6. `start_task(task_id, owner="")`

开始执行任务

参数：

task_id (str): 任务 ID
owner (str): 负责人（可选）

返回：True / False

表格影响：

状态 → 进行中
实际开始时间 → 当前时间（13 位毫秒时间戳，字符串）
备注 → 追加开始记录

7. `update_progress(task_id, progress, blocker="")`

更新任务进度

参数：

task_id (str): 任务 ID
progress (int): 进度 (0-100)
blocker (str): 阻塞原因（可选）

返回：True / False

表格影响：

进度 → {progress}
阻塞原因 → {blocker}（如果有）

8. `complete_task(task_id, output_url="", acceptor="", notes="")`

标记任务完成

参数：

task_id (str): 任务 ID
output_url (str): 输出物链接（可选）
acceptor (str): 验收人（可选）
notes (str): 完成说明（可选）

返回：True / False

表格影响：

状态 → 已完成
进度 → 100
实际完成时间 → 当前时间（13 位毫秒时间戳，字符串）
实际工时 → 自动计算（从开始到完成）
输出物 → 链接（如果有）
验收人 → {acceptor}
备注 → 追加完成记录

查询 API（3 个）

9. `get_all_tasks()`

获取所有任务

返回：任务列表

10. `get_task_by_id(task_id)`

根据任务 ID 查询任务

返回：任务对象或 None

11. `print_status_report()`

生成并打印状态报告

输出示例：

text

============================================================
📊 企业微信任务状态报告
============================================================
总任务数：22
✅ 已完成：7
🔄 进行中：15
⏸️ 待办：0
❌ 已取消：0
...

编辑 API（新增）

12. `edit_task(task_id, fields)`

编辑任务信息

参数：

task_id (str): 任务 ID
fields (dict): 要更新的字段字典

示例：

python

# 更新优先级和负责人
edit_task("TASK-001", {
    "优先级": "P0",
    "负责人": "backend",
    "截止时间": "2026-04-20"
})

# 更新任务描述
edit_task("TASK-001", {
    "任务描述": "新的任务描述..."
})

支持字段：

优先级（P0/P1/P2）
负责人
截止时间
任务描述
状态
风险等级
等所有表格字段

删除 API（新增）

13. `delete_task(task_id)`

删除任务

参数：

task_id (str): 任务 ID

返回：True / False

示例：

python

delete_task("TASK-001")

14. `delete_goal(goal_id)`

删除目标及关联任务

参数：

goal_id (str): 目标 ID

返回：True / False

示例：

python

delete_goal("GOAL-001")
# 会删除 GOAL-001 及其所有子任务（GOAL-001-TASK-001 等）

搜索/过滤 API（新增）

15. `search_tasks(keyword)`

关键词搜索任务

参数：

keyword (str): 搜索关键词

返回：匹配的任务列表

示例：

python

# 搜索包含"系统"的任务
results = search_tasks("系统")

搜索范围：

任务 ID
任务名称
任务描述

16. `filter_tasks(status, owner, priority, task_type, risk_level)`

多条件过滤任务

参数：

status (str): 状态（待办/进行中/已完成/已取消）
owner (str): 负责人
priority (str): 优先级（P0/P1/P2）
task_type (str): 任务类型
risk_level (str): 风险等级（高/中/低）

返回：匹配的任务列表

示例：

python

# 查找 techlead 的所有 P0 任务
results = filter_tasks(
    status="进行中",
    owner="techlead",
    priority="P0"
)

# 查找所有高风险任务
results = filter_tasks(risk_level="高")

提醒 API（新增）

17. `check_due_tasks(days=3)`

检查即将到期的任务

参数：

days (int): 检查未来 N 天（默认 3）

返回：即将到期的任务列表

示例：

python

# 检查未来 3 天到期的任务
due_tasks = check_due_tasks(days=3)

# 检查本周到期的任务
due_tasks = check_due_tasks(days=7)

输出：

text

⏰ 检查未来 3 天到期的任务
✅ 找到 2 个即将到期的任务
  🔴 今日到期：TASK-001 - 系统分析（负责人：techlead）
  🟠 明天到期：TASK-002 - 开发实施（负责人：backend）

18. `check_overdue_tasks()`

检查已超期的任务

返回：超期任务列表

示例：

python

overdue_tasks = check_overdue_tasks()

输出：

text

⚠️ 检查超期任务
✅ 找到 1 个超期任务
  🔴 超期 2 天：TASK-003 - 测试验收（负责人：qa）

统计 API（新增）

19. `get_statistics()`

获取任务统计数据

返回：统计数据字典

示例：

python

stats = get_statistics()
print(f"总任务数：{stats['总任务数']}")
print(f"按时完成率：{stats['按时完成率']}")

返回数据：

python

{
    "总任务数": 50,
    "已完成": 30,
    "进行中": 15,
    "待办": 5,
    "按时完成率": "85%",
    "按优先级": {"P0": 10, "P1": 20, "P2": 20},
    "按负责人": {"techlead": 15, "backend": 10, ...},
    "按类型": {"开发": 20, "运维": 15, ...}
}

20. `print_statistics()`

打印统计数据

示例：

python

print_statistics()

输出：

text

============================================================
📊 任务统计数据
============================================================
总任务数：22
✅ 已完成：7
🔄 进行中：15
⏸️ 待办：0
❌ 已取消：0
📈 按时完成率：31.8%

按优先级:
  P0: 6
  P1: 10
  P2: 6

按负责人:
  copywriter: 7
  techlead: 5
  ...
============================================================

📚 相关文档

详细字段说明: workspace/docs/wecom-task-manager-fields-detail.md
调用流程: workspace/docs/wecom-task-manager-call-flow.md
测试报告: workspace/docs/wecom-task-manager-test-report.md
企业微信智能表格 API
mcporter 工具文档
OpenClaw AgentSkills 规范

🧪 测试命令

bash

# 测试模块导入
python3 -c "import sys; sys.path.insert(0, 'scripts'); from task_manager import get_all_tasks; print('✅ 模块导入成功')"

# 测试获取任务
python3 scripts/task_manager.py list

# 测试状态报告
python3 scripts/task_manager.py report

# 测试查询任务
python3 scripts/task_manager.py query TASK-001

# 测试目标列表
python3 scripts/task_manager.py goals

# 测试下一个任务
python3 scripts/task_manager.py next-task

🚨 常见错误处理

错误 1：时间字段格式错误

错误现象：企业微信表格中时间字段不显示

解决方案：

python

# ✅ 正确
ts = str(int(datetime.now().timestamp() * 1000))  # 13 位毫秒，字符串
values["截止时间"] = ts

# ❌ 错误
values["截止时间"] = [{"text": ts}]  # 不要包裹数组
values["截止时间"] = int(ts)  # 不要数字格式

错误 2：任务不存在

错误现象：get_task_by_id() 返回 None

解决方案：

检查任务 ID 是否正确
确认任务已创建
查看企业微信表格中是否有该任务

错误 3：依赖任务未完成

错误现象：get_next_task() 不返回预期的任务

解决方案：

检查任务的"前置依赖"字段
确认依赖任务状态为"已完成"
如果不需要依赖，清空"前置依赖"字段

错误 4：mcporter 调用失败

错误现象：Unknown MCP server 'wecom-doc'

解决方案：

检查 mcporter 配置：~/.openclaw/mcporter.json
确认 wecom-doc MCP server 已配置
重启 mcporter 服务

📞 快速参考卡片

subagent 调用模板

完成任务：

text

请调用 wecom-task-manager：
- 任务 ID: {task_id}
- 操作：complete_task
- 输出物：{output_url}
- 验收人：{acceptor}
- 完成说明：{notes}

开始任务：

text

请调用 wecom-task-manager：
- 任务 ID: {task_id}
- 操作：start_task
- 负责人：{owner}

更新进度：

text

请调用 wecom-task-manager：
- 任务 ID: {task_id}
- 操作：update_progress
- 进度：{progress}
- 阻塞原因：{blocker}（可选）

CLI 命令速查

bash

# 📋 任务管理
python3 task_manager.py list                  # 列出所有任务
python3 task_manager.py report                # 生成状态报告
python3 task_manager.py create TASK-019 "任务名"
python3 task_manager.py start TASK-019
python3 task_manager.py progress TASK-019 50
python3 task_manager.py complete TASK-019
python3 task_manager.py query TASK-019

# 🎯 目标管理
python3 task_manager.py create-goal GOAL-001 "目标名" "high" "背景"
python3 task_manager.py decompose GOAL-001 "任务名" "critical" "依赖"
python3 task_manager.py goals                 # 列出所有目标
python3 task_manager.py next-task             # 获取下一个任务

Python API 速查

python

from task_manager import (
    # 目标管理
    create_goal, decompose_goal, get_next_task,
    
    # 任务管理
    create_task, start_task, update_progress, complete_task,
    
    # 查询
    get_all_tasks, get_task_by_id, print_status_report
)

我们同在，我们一往无前。 ✨

WeCom Task Manager

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WeCom Task Manager - 企业微信任务管理技能

📋 技能概述

🎯 核心功能

任务管理（13 个 API）

目标管理（5 个 API）

📦 模块结构

🔧 使用方式

方式 1：主 agent 代理调用（推荐）

方式 2：CLI 命令（主 agent 使用）

方式 3：Python import（主 agent 使用）

📊 任务字段说明

基础字段（9 个）

新增字段（13 个）

🔄 任务生命周期

任务执行流程

目标分解流程（新增）

🎯 典型使用场景

场景 1：心跳检查发现新任务

场景 2：subagent 完成任务

场景 3：任务阻塞告警

场景 4：创建目标并分解（新增）

场景 5：心跳时获取下一个任务（新增）

📋 配置文件 ⭐

⚠️ 注意事项

1. 访问控制 ⭐ 全局技能

2. 并发控制

3. 日期格式

2. 并发控制 ⭐ 新增

3. 日期格式

4. 状态同步

5. 错误处理

📚 完整 API 参考

目标管理 API（4 个）

1. create_goal(goal_id, title, priority, context, owner)

2. decompose_goal(goal_id, task_title, task_id, priority, depends_on, description)

3. list_goals() / print_goals()

4. get_next_task() / print_next_task()

任务管理 API（5 个）

5. create_task(task_id, task_name, task_type, priority, deadline, description, acceptance)

6. start_task(task_id, owner="")

7. update_progress(task_id, progress, blocker="")

8. complete_task(task_id, output_url="", acceptor="", notes="")

查询 API（3 个）

9. get_all_tasks()

10. get_task_by_id(task_id)

11. print_status_report()

编辑 API（新增）

12. edit_task(task_id, fields)

删除 API（新增）

13. delete_task(task_id)

14. delete_goal(goal_id)

搜索/过滤 API（新增）

15. search_tasks(keyword)

16. filter_tasks(status, owner, priority, task_type, risk_level)

提醒 API（新增）

17. check_due_tasks(days=3)

18. check_overdue_tasks()

统计 API（新增）

19. get_statistics()

20. print_statistics()

📚 相关文档

🧪 测试命令

🚨 常见错误处理

错误 1：时间字段格式错误

错误 2：任务不存在

错误 3：依赖任务未完成

错误 4：mcporter 调用失败

📞 快速参考卡片

subagent 调用模板

CLI 命令速查

Python API 速查

Related skills

1. `create_goal(goal_id, title, priority, context, owner)`

2. `decompose_goal(goal_id, task_title, task_id, priority, depends_on, description)`

3. `list_goals()` / `print_goals()`

4. `get_next_task()` / `print_next_task()`

5. `create_task(task_id, task_name, task_type, priority, deadline, description, acceptance)`

6. `start_task(task_id, owner="")`

7. `update_progress(task_id, progress, blocker="")`

8. `complete_task(task_id, output_url="", acceptor="", notes="")`

9. `get_all_tasks()`

10. `get_task_by_id(task_id)`

11. `print_status_report()`

12. `edit_task(task_id, fields)`

13. `delete_task(task_id)`

14. `delete_goal(goal_id)`

15. `search_tasks(keyword)`

16. `filter_tasks(status, owner, priority, task_type, risk_level)`

17. `check_due_tasks(days=3)`

18. `check_overdue_tasks()`

19. `get_statistics()`

20. `print_statistics()`