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智能体任务简报

智能体任务简报,是在 AI 编码代理开始实现之前,把请求压缩成一份小型设计文档。它比随口一句 prompt 更明确,又比完整设计文档更轻。

五项检查

检查项目的
问题陈述用一句话说明用户体验或目标结果。
方案描述具体说明行为、数量、交互和视觉细节。
技术约束点明技术栈、接口、文件、平台或集成点。
红线明确哪些事情不要做。
交付标准定义什么算完成,包括测试、移动端或流程闭环。

它位于随意 prompt 和完整规格驱动开发之间,让智能体有足够结构可以行动。

升级为设计文档

大改动需要更完整的设计文档:当前上下文、功能和非功能需求、设计决策、技术方案、实施计划、测试策略、可观测性、依赖、安全、发布和后续考虑。

SDD 规格生命周期提醒,写 proposal 只是 plan;真正进入实现前,还要 align,也就是检查假设、边界、失败行为、性能约束和争议点。

Proposal 版本

OpenSpec 变更工作流里,任务简报会升级成 proposal.md。非平凡变更的 proposal 应该由人手写,或至少由人强审,因为它固定了整个后续工作流的主语。

如果 proposal 写偏,生成的 spec、代码和测试都会偏。手写 proposal 的价值,是用几分钟把未来数小时的执行方向钉住。

与上下文工程的关系

任务简报是上下文工程模式:它先塑造模型看到的上下文,再让模型推理和执行。简报也属于AI 编程工程循环:先 brief,再实现,再验证,最后把缺口回写到更持久的规则中。

先明确问题,再选择方案

当实现路径尚未确定时,任务简报不应提前指定某个库或 API。更有效的做法,是先写清业务目标、目标用户、当前技术栈、数据与安全约束、验收标准,再让智能体比较可行方案、说明取舍并给出建议。

例如要增加登录保护,简报应描述需要防范的风险、现有认证流程、可接受的用户摩擦和上线标准,而不是一开始就指定验证码产品。等方案比较完成并由人确认后,再把选定路径固定进 proposal、spec 或实施任务。

这种写法让智能体参与规划和选型,同时仍由人掌握目标、边界与最终决策。

常见失败模式

  • 只写想要的结果,不写不做什么。
  • 不说明文件、接口和集成边界。
  • 把“看起来高级”这类审美要求交给 AI 猜。
  • 没有验收标准,导致无法判断是否完成。
  • 复杂改动没有进入 proposal/spec 生命周期。
  • 方案尚未比较,就在简报中提前锁定具体实现。

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