任务一复杂Agent就跑偏?这10个Skill负责拆解

复杂任务跑偏,往往不是模型能力不够,而是目标还没想清楚就交给它执行了。

复杂任务跑偏,往往不是模型能力不够,而是目标还没想清楚就交给它执行了。

假设你要给现有系统加一套权限体系,涉及数据库、接口和前端多文件改动。直接丢给 Agent,它可能同时改三处,最后谁也不知道哪一步错了。

更稳的做法是先拆解再执行:先用 grilling 把含糊假设逼出来,再用 prd 和 create-specification 把确认过的目标写成文档和规格,接着用 create-implementation-plan、refactor-plan 和 architecture-blueprint-generator 排出阶段、顺序和真实模块边界,用 github-issues 把每个可验证任务落成可关闭的验收单元。

执行阶段交给 deep-agents-orchestration 分派子任务,关键步骤用 langgraph-human-in-the-loop 暂停等人工批准,最后用 langfuse 回看轨迹,定位是哪一步拆解或依赖判断出了问题。

顺序本身就是方法:先想清楚,再写下来,再排计划,再分派,再验收。

grilling

在拆解前连续追问,逼出目标里含糊的假设和没想清楚的边界,避免把错误前提带进任务清单

prd

把拷问后确认的目标写成包含需求、用户故事和技术规格的文档,作为后续拆解的输入

create-specification

把需求整理成适合 AI 读取的规格文件,明确范围、约束和验收口径

refactor-plan

为涉及多文件改动的部分排出执行顺序和影响范围,避免并行任务互相踩踏

github-issues

把拆解后的每个可验证任务落成 GitHub issue,形成可追踪、可关闭的验收单元

langfuse

追踪每个子任务的执行轨迹,回看是哪一步拆解或依赖判断出了问题