# 长任务四件套领衔：工作流件横评 ## 概述 这是本栏目的第5轮定期观察，本期方向是工作流自动化类 Skills——部署、CI、监控之外，本期把主镜头对准最少被拆到螺丝级的一格：**多 Agent 协作与长任务**。评测样本取自一台现役开发机的装机编制：`long-running-agent`、`planning-with-files`、`gh-address-comments`、`github-actions-skill`、`gh-cli`，外加一位不用安装的内建选手 `/loop`。把六个包的目录结构逐层打开后，本期最核心的发现只有一句话：**工作流件的竞争，不在功能清单的长短，而在「状态放在哪里」**——状态放对地方的件能跑通宵，状态放错地方的件撑不过一次会话重启。 ## 评测对比表 | Skill | 功能完整度(25%) | 设计质量(25%) | 实战效果(20%) | 上手难度(15%) | 活跃度(15%) | 加权总评 | |---|---|---|---|---|---|---| | loop（内建） | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | **4.8** | | long-running-agent | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★ | **4.4** | | gh-address-comments | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | **4.0** | | planning-with-files | ★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★★ | ★★★ | **3.6** | | gh-cli | ★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ | **3.5** | | github-actions-skill | ★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★★★★ | ★★★ | **3.3** | > 口径说明：本期样本均来自一台真实开发机的现役装机目录，活跃度维度以「在岗状态 + 安装包完整度」为代理口径，不采信任何未经核实的下载量数字。 ## 全景：一条工作流流水线的四个岗位 把六件样本按其在自动化流水线里的位置摆开，是一条完整的链路：定时器点火，规划件画图，长任务件施工，回流件收意见，CI 件守闸门。 ```mermaid flowchart TD A["触发层：loop 定时循环"] --> B["规划层：planning-with-files"] B --> C["执行层：long-running-agent"] C --> D["回流层：gh-address-comments"] D --> E["验收闸：github-actions-skill"] C --> F["任务清单 JSON"] C --> G["进度账本 MD"] F --> C G --> C ``` 值得注意的是，这条链上**只有触发层和验收闸是单文件件**，中间三件全是多文件包。工作流越靠中段，状态越重，包就越胖——这个分布本身就是本期第一课。 ## 主拆：long-running-agent，四件套的分量 这是本期加权榜上唯一的非内建头名，也是唯一一个把「长任务怎么不烂尾」当成核心命题来解的包。它的目录是这样的： ``` long-running-agent/ ├── SKILL.md ├── references/ │ ├── initializer-prompt.md │ └── coding-prompt.md └── assets/ ├── feature_list_template.json └── progress_template.md ``` 五个文件，没有一个多余的。从目录就能读出它的整套方法论： **第一，状态外置。** 长任务的头号杀手不是模型不够聪明，而是上下文被压缩、会话被重启之后「干到哪了」这件事随之蒸发。这个包的答案是把状态写成两个文件：`feature_list_template.json` 是机器可读的任务清单，`progress_template.md` 是人可读的进度账本。一份给程序校验完整性，一份给人和模型续读现场——**同一个状态，两种编码，服务两类读者**，这是整个包里最值钱的一处设计。 **第二，提示词两段制。** `references/` 下两份提示词模板分工明确：`initializer-prompt` 管开工——把需求拆成清单、把账本立起来；`coding-prompt` 管施工——干一行、勾一行、写一行账。开工和施工分开写，意味着复用同一个包跑不同项目时，只有开工仪式需要定制，施工守则是通用的。 **第三，资产即模板。** `assets/` 里放的不是图片，是两个可直接复制的骨架文件。这类「技能包自带表格式资产」的写法，比在 SKILL.md 里贴一段示例 markdown 高明一截：模型复制模板填空，比凭空回忆格式要稳得多。 短板也说清楚：四件套意味着理解成本。新手第一次打开这个包，需要先弄懂「清单和账本为什么要分开」，上手难度在三颗星，是六件样本里最高的。但它解的也是六件样本里最难的问题——**断点续跑**。如果你的 Agent 任务从不跨越一次会话重启，这个包对你没有价值；只要跨一次，它就是救命件。 ## 次拆：planning-with-files，零脚本的教学三件套 ``` planning-with-files/ ├── SKILL.md ├── examples.md └── reference.md ``` 和 long-running-agent 是同一个哲学的轻量版：状态写进文件。区别在于它一个脚本都没有，全部家当是三份文档——主说明书、示例集、参考手册。`examples.md` 和 `reference.md` 分开成两份，是个容易被忽略的细节：**示例给模仿，参考给查阅**，混在一份里两种阅读意图会互相干扰。 它的定位是「教 Agent 养成先写计划文件再动手的习惯」，不改运行时、不装依赖，上手难度五星里只扣半颗。代价是功能上限也低：它只负责「想清楚」，不负责「跑下去」。实践中最好的用法是把它当 long-running-agent 的前置课——先用它立规矩，再用四件套跑长活。 ## gh-address-comments：把脏活前置给脚本 这件包的岗位在回流端：PR 挂了一堆评审意见，谁来把它们变成修好的代码？它的目录给出了一个教科书式的回答： ``` gh-address-comments/ ├── SKILL.md ├── agents/openai.yaml ├── scripts/fetch_comments.py ├── LICENSE.txt └── assets/（GitHub 品牌图两张） ``` 三个值得逐条说的设计。**其一，`scripts/fetch_comments.py`。** 拉取评论要翻页、要处理分页令牌、要拼 API 参数——这类活让模型现场发挥，每一页都是一次/token/和一次出错机会。把它前置给一个 Python 脚本，模型只读干净的结构化结果。脚本管确定性，模型管判断力，边界画在这里最划算。 **其二，`agents/openai.yaml`。** 这是本期最有生态含义的一个文件：同一个包里，躺着另一家 Agent 运行时的清单文件。翻译成人话——作者发行这个技能包时，默认它会被两家以上运行时认领，于是提前把「门牌」挂了两块。跨运行时兼容正在从口号变成打包目录里的一个实体文件，这个信号比任何转发文章都硬。 **其三，正式发行包的行头。** `LICENSE.txt` 加两张品牌图，说明作者按「对外发行物」而不是「个人脚本」的标准在打包。同款行头在装机编制里的 `linear`（工单系统集成件）和 `atlas`（自带 CLI 脚本与数据参考的包）身上都能看到，这套「LICENSE + openai.yaml + 品牌图」的四件行头，正在成为正经发行的事实标准。 ## 单文件路线：github-actions-skill 与 gh-cli 编制里还有两件极简选手：`github-actions-skill` 整个包只有一个 SKILL.md，管 CI 工作流；`gh-cli` 同样是单文件，教 Agent 用 GitHub 命令行。它们的共同逻辑是：**工具本体已经在系统里装好了，技能包只需要教「什么时候用、怎么用得体」**。命令的确定性由 gh 本体保证，技能包不背任何资源文件。 单文件路线的优劣一体两面：上手零成本，五行内装完；但全部赌注押在那一份 SKILL.md 写得好不好上——没有示例文件兜底、没有脚本托底，描述写得含糊，整件就废。窄闸口岗位（CI 看一眼、命令敲一条）适合这条路线；状态重的岗位别省这个钱。 ## 内建编制：/loop，装都不用装的定时器 触发层本期没有第三方件能打，因为 Claude Code 自己发了编制：`/loop` 内建技能，官方描述一句话——**「Run a prompt or slash command on a recurring interval (e.g. /loop 5m /foo, defaults to 10m)」**。跑一个提示词或斜杠命令，按间隔循环，默认十分钟一拍。 它有三个从实战里长出来的细节。**第一，间隔是缓存感知的。** 模型侧的提示缓存窗口大约五分钟，短于它的间隔（比如五分钟内）等于每次都读热缓存，便宜且快；一旦睡过五分钟，下次唤醒就是全量冷读。所以「每 4 分半」和「每 5 分钟」在账单上不是一回事，这个技能把这种工程账算进了节奏设计里。**第二，默认会话级。** 不做持久化声明时，循环随会话生死——这是刻意的安全默认，防止定时任务变成失控的后台幽灵；需要跨重启的排程要走持久化配置，且循环类任务七天自动过期，不留无限期炸弹。**第三，间隔可以交给自己定。** 动态模式下不是死板每 N 分钟，而是按「在等什么」选档：盯一个几分钟出结果的部署就睡四分半，等一个小时的批处理就睡二十分钟。 配上运行时本就提供的底座——后台任务、消息续聊、worktree 隔离、计划任务——触发层这件事，第三方件短期内没有进场空间。 ## 横向发现：工作流件的三种包装路线 把六件样本的结构排成谱系，工作流件收敛出三条清晰的包装路线： | 路线 | 结构 | 代表 | 适合岗位 | |---|---|---|---| | 裸单文件 | 仅 SKILL.md | gh-cli、github-actions-skill | 窄闸口、工具本体已装 | | 文档三件套 | SKILL.md + 示例 + 参考 | planning-with-files | 教习惯、立规矩 | | 脚本四件套 | SKILL.md + 脚本 + 模板资产 + 跨家清单 | long-running-agent、gh-address-comments | 状态重、要断点续跑 | 规律和开头那句话呼应：**路线选择由「状态放在哪」决定**。状态在系统工具里的，单文件就够；状态在 Agent 脑子里的，至少加示例；状态必须活过一次会话重启的，老老实实上脚本和模板资产。选件的时候先问一句「这个任务的状态住在哪」，路线就自动选好了。 ## 推荐排行榜 - **综合第一：loop（4.8）**——零安装、缓存感知、安全默认，内建编制碾压第三方触发件。 - **长任务首选：long-running-agent（4.4）**——唯一认真解决断点续跑的包，双模板设计值得所有技能作者抄作业。 - **PR 协作首选：gh-address-comments（4.0）**——脚本前置取数的边界意识，加上跨运行时门牌，生态风向标。 - **新手第一件：planning-with-files（3.6）**——零依赖纯文档，五分钟装完，先立规矩再谈自动化。 - **轻量够用奖：gh-cli（3.5）**——本体普及度兜底，单文件教礼仪。 - **谨慎选用的：github-actions-skill（3.3）**——单文件扛 CI 闸口偏薄，重 CI 团队建议自补示例资产。 ## 安装与使用 ```bash # 内建触发器，无需安装，直接使用 # 在 Claude Code 会话中： # /loop 5m /foo （每 5 分钟跑一次 foo 命令） # 第三方件：放入技能目录即可生效 # 以本机现役编制为例，路径形如： # ~/.claude/skills/long-running-agent/ # ~/.claude/skills/planning-with-files/ # ~/.claude/skills/gh-address-comments/ # 从市场发现同类件的入口 npx skills find long-running-agent npx skills find workflow ``` ## 参考来源 1. [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) — 官方技能仓库，initializer/coding 两段式提示词与模板资产模式的模式出处 2. [skillsmp.com](https://skillsmp.com) — 技能聚合目录（站内自称收录 2300+ 件），按热度观察工作流类目分布 3. [skills.sh](https://skills.sh) — 技能生态站，热门榜单与上架动态 4. [mcpservers.org/agent-skills](https://mcpservers.org/agent-skills) — 官方与社区精选的 Agent Skills Library 5. 本机装机目录 `~/.claude/skills/`（long-running-agent、planning-with-files、gh-address-comments、github-actions-skill、gh-cli、linear 六件样本的在岗现场，本文全部结构分析基于对这些安装包目录的直接检视） > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。