atxinsky/long-term-plan
long-term-plan/SKILL.md
帮助用户创建和管理长期项目计划。通过结构化的多轮对话引导用户明确目标、拆解里程碑、 分解可执行任务并安排日程。适用于内容创作计划、学习计划、投资跟踪、信息分析等场景。 当用户提到「长期计划」「项目规划」「任务拆解」「日程安排」时触发。
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add atxinsky/skills long-term-planInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 3, 2026, 11:52 AM5.4s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- long-term-plan
- description:
- |
长期计划助手
触发场景
当用户需要：
- 创建一个跨天/跨周的长期项目计划
- 将一个大目标拆解为可执行的任务
- 安排任务到具体日期并设置优先级
- 制定内容创作、学习、投资跟踪等领域的系统性计划
工作流程
阶段 0：环境检查与项目转化（最先执行）
重要：这是最优先的步骤，在做任何其他事情之前必须先执行。
检查当前对话是否已在项目上下文中：
情况 A — 已在项目中：
如果系统提示中包含「项目上下文」信息，且你能直接调用 create_tasks、update_plan_document 等工具 → 跳过此阶段，直接进入阶段 1。
情况 B — 不在项目中（普通对话）：
如果你的可用工具中有 convert_to_project，说明当前是普通对话，需要先转化为项目：
- 直接调用
convert_to_project工具，传入：title：根据对话内容生成简明的项目标题plan_document（可选）：将对话中已梳理的目标和计划整理为 Markdown
- 转化成功后，
create_tasks、update_plan_document等项目工具立即可用，无需等待下一轮对话 - 继续执行阶段 1
注意：不要搜索或尝试其他工具来完成转化。convert_to_project 是唯一正确的方式。
阶段 1：明确目标
引导用户回答以下问题：
- 你想达成什么目标？
- 时间范围是多久？（一周/一个月/一个季度）
- 你的当前水平或起点是什么？
- 有哪些已知的约束条件？（时间、资源、技能）
产出：清晰的项目标题和核心目标描述。
阶段 2：拆解里程碑
根据目标和时间范围，建议 3-5 个关键里程碑：
- 每个里程碑有明确的可衡量产出
- 里程碑之间有合理的时间间隔
- 考虑依赖关系和学习曲线
使用 update_plan_document 工具创建计划文档，包含：
- 核心目标
- 里程碑列表
- 时间线概览
阶段 3：分解任务
将每个里程碑拆解为具体任务，使用 create_tasks 工具批量创建：
- 每个任务标题清晰、可执行
- 设置合理的
scheduled_date - 区分
auto（AI 可自动完成）和manual（需用户参与） - 设置
estimated_minutes预估耗时 - 通过
depends_on_titles建立任务依赖 - 按重要性设置
priority（0=普通, 1=重要, 2=紧急）
阶段 4：确认与启动
向用户展示完整计划总览：
- 任务总数、自动/手动比例
- 时间分布
- 关键依赖路径
确认后，自动任务将按日程开始执行。
任务分类指南
适合 auto（自动执行）的任务
- 信息调研和竞品分析
- 文档起草和内容生成
- 数据收集和整理
- 模板和框架搭建
- 报告生成
适合 manual（手动执行）的任务
- 需要用户决策的环节
- 涉及外部平台操作（发布、注册等）
- 需要主观判断的审阅和修改
- 与第三方沟通协调
注意事项
- 任务描述要足够详细，让 AI 执行时有明确方向
- 合理设置依赖关系，避免循环依赖
- 预估耗时要考虑 AI 的实际执行能力
- 首次规划后可随时通过对话调整计划
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