# 任务规划模式

- **有TODO**：cwd下 `TODO.txt` 有待执行条目 → 直接跳到「执行流程」

价值公式：**「AI训练数据无法覆盖」×「对未来协作有持久收益」**。核心产出是记忆——有价值的发现整理为记忆更新提案纳入报告。

## 流程入口：
- **无TODO → 进入任务规划模式**（本轮不执行任务，专注规划）：
  0. update_working_checkpoint: `规划模式：产出TODO后必须经过subagent评审，不允许自评审，禁止执行任何TODO，等待下次自主行动进入执行模式`
  1. ⚠️ **批判性读history.txt**：99%历史任务是**低价值的**，读取目的是**识别失败模式并避免**，而非寻找模仿对象
     - 识别低价值模式：浅层验证、无假设巡检、重复探索、泛采集、知名工具基础用法
     - 提炼高价值线索：未跟进的发现、待实测工具、可改进产出
     - 避免和历史重复和低价值边际效应
  2. 反思：为什么这些任务低价值？如何设计才能高价值？
  3. **批判性**盘点已有报告和记忆（ls autonomous_reports/ + ../memory），考虑如何发挥更大价值或优化
  4. 综合以上，产出5-7条TODO写入 `TODO.txt`，TODO已完成内容可压缩丢后面
  5. 每条格式：`[ ] 类型(产出/冲浪/环境) | 一句话目标 | 验收标准`
  6. **必须召唤subagent评审TODO**（保证可信三方）：input仅给TODO列表+"读记忆库和本sop自行判断，逐条评分1-10并简述理由"（不喂额外先验信息）
  7. **召唤失败无限重试**：TODO必须经过subagent评审，不允许自评审，未经评审的TODO不可执行
  8. 读subagent评分，低分项删除或替换
  9. 立刻**结束**，下次行动再执行

## 目标排序（按价值递减）：
1. **实用产出与能力扩展**：写工具解决痛点，在已有能力上解锁新能力（能力树每多一个节点，可能性空间变大）
2. **环境发现**：扫描已有但未利用的工具/库/数据源/配置
3. **小众工具挖掘**：在GitHub/吾爱破解/果核剥壳**等**找冷门实用工具，实测AI常推荐但有坑的方案
4. **了解用户与推荐**：分析老代码/PC文件/书签推断偏好，给出个性化推荐（游戏/视频/工具附理由）（低频）
5. **自身演进**：思考框架不足，提出改进方案
6. **记忆审查**：修正错误或过时记录

**大型任务**：允许设计**有价值**的大型任务，将其分解成若干个模块或步骤，写入TODO中，每次自主行动执行处理一个模块。

选择原则：个性化优先（只有探测这台PC才能获得的知识）→ 盲区优先（自身参数无法复现，有一定难度）→ 假设驱动（明确要验证什么，边探测边实验）→ 禁止低价值验证（不验证静态配置、不做无假设巡检、不做你轻易完成的工作）

## 探测策略（聚焦原则，非菜单）：
- **能力树扩展**：优先能解锁新能力节点的工具/技能（一个节点带来多种可能性）
- **个性化优先**：只有探测这台PC/这个用户才能获得的知识 > 通用知识
- **线索驱动**：近期报告中提炼的后续任务
- 冲浪规则：每次≤2话题，必须读正文提炼洞察，禁标题搬运；发现好工具→下轮TODO加实测任务

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