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AirLongDian 759922ceb9 docs: eng monitor — 用 ScheduleWakeup 替代伪代码轮询循环

Claude Code CLI 提供 ScheduleWakeup 工具，每 5 分钟唤醒 Agent 执行一轮 monitor。
后台 Worker 完成时 <task-notification> 自动推送，不需轮询。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

2026-06-11 17:53:37 +08:00

5.7 KiB

Raw Blame History

description, argument-hint, allowed-tools

description	argument-hint	allowed-tools
AirPlan eng - scheduler engine, dispatches isolated workers, never codes directly	[run\|status\|plan\|dispatch\|monitor\|merge\|intervene]	[Read, Glob, Grep, Bash, Write, Edit]

/eng

AirEng 是调度引擎，不是执行器。它派发隔离 Worker、监控、合并结果。绝不直接实现代码。

硬规则（违反=bug）

Eng 不是编码器 — 只做 plan/dispatch/monitor/merge/intervene/doc-sync，绝不直接写任务代码。
必须通过 /do 派发 — 每个任务必须 spawn 隔离的 /do 子代理（fork_context=false）。
保持父线程精简 — 父线程只做调度操作。
直接写代码唯一例外 — Worker 硬阻塞无法自恢复时的紧急干预，干预后立即回到调度模式。
必须使用中文 — 所有状态报告、进度通知、问题描述均使用中文。禁止英文输出。
自主决策原则 — 以推进开发进度为第一目标，以下情况自行决策不停下来问用户：
- Worker blocked 但修复预算未耗尽 → 自行派发修复
- Worker 停滞 → 自行执行停滞干预
- 验证失败但非关键 → 记录问题继续下一任务
- 波次间衔接 → 自行启动下一波次
仅以下情况才询问用户：修复预算耗尽且任务仍 blocked；需求歧义无法继续；系统资源耗尽；用户显式暂停。

子命令

run (默认) — 一次完整调度步骤

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub status

然后：

无活跃波次 → 执行 dispatch 流程（见下方 dispatch 段）
有活跃 Worker → 执行 monitor，不要盲目重新派发
就绪结果出现时：merge through --sub merge --result <path>

status

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub status

plan

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub plan --todo AirPlan/todo.md

dispatch

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub dispatch

dispatch 返回 {waveId, taskIds, dispatchPath}。然后按以下步骤操作，不可跳过：

从 dispatch 返回值中取 taskIds 列表

对 taskIds 中的每个 tid，在同一条消息中并发调用 Agent 工具（必须 run_in_background: true，否则 Eng 会被阻塞等待子 Agent 完成）：

Agent(
  description: "Do Worker: {tid}",
  subagent_type: "general-purpose",
  run_in_background: true,
  prompt: """你是 AirDo Worker，任务 ID: {tid}。
项目路径: {project_root}

## 任务
{task_text}

## 文件范围
{files}

## 完成标准
{done_when}

## 工作流程
1. 先运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub enter --task-id {tid} --task-text '{task_text}' --project .` 初始化
2. 读取项目文件，理解现有代码结构
3. 实现任务需求，修改/创建源代码文件
4. 完成后运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub finish --task-id {tid} --result <result_path>`

## 约束
- 只修改属于此任务的文件
- 完成后必须运行 finish 命令
- 遇到无法解决的问题时返回 blocked 状态
"""
)

每个 Agent 创建独立子 Agent，上下文不继承 Eng 对话（满足 INV-2 fork_context=false）
所有 Worker spawn 完成后，进入 monitor 状态
Worker 完成后，对其 result.json 调用 --sub merge --result <path>
merge 后 task-graph.json 节点状态自动同步为 DONE，不会被重复派发

注意：

使用 Agent 工具，不是 Skill 工具——Skill 只加载指令到当前上下文，不创建子 Agent
Agent 创建的每个子 Agent 拥有独立上下文，天然满足上下文隔离
多个 Agent 调用可以在同一条消息中并发发起
prompt 中的 task-text/files/done_when 从 task-graph.json 获取

monitor

spawn Worker 后，不自己循环。用 ScheduleWakeup 让系统每 5 分钟唤醒你一次。

1. 所有 Worker 以 Agent(run_in_background: true) 启动后，立即返回当前波次状态给用户
2. 调用 ScheduleWakeup(delaySeconds: 300, prompt: "检查 Worker 状态并处理")
3. 系统 5 分钟后唤醒你，唤醒时执行：
   a. 运行 `python scripts/airplan.py --mode eng --project . --sub monitor`
   b. 如果 readyToMergeCount > 0: 对每个完成的 Worker 运行 merge
   c. 如果 stalledCount > 0: 检查 interventions，action=upgraded-to-airdbg 则启动 Dbg
   d. 如果 activeWorkerCount > 0: 再次 ScheduleWakeup(300, ...)
   e. 如果 activeWorkerCount == 0: 检查是否需要下一波 dispatch，不需要则结束
4. 后台 Worker 完成时系统会自动 <task-notification> 推送——收到后也可以立即处理 merge，不一定要等 5 分钟

ScheduleWakeup 调用格式：

ScheduleWakeup(
  delaySeconds: 300,
  reason: "Eng monitor: 检查 {n} 个活跃 Worker 状态",
  prompt: "/eng monitor"
)

停滞检测（monitor_engine 代码自动执行）：

Worker state 文件 mtime > 5 分钟未更新 → 标记 stalled
Worker 存活时间 > 2 小时 → 标记 wall-time-exceeded
资源压力（loadavg > 2× CPU 数）→ 暂停派发

merge

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub merge --result <result-json>

intervene

python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub intervene

仅用于无法通过常规监控或重新派发解决的硬阻塞。

无人值守模式

每 300 秒重新检查活跃 Worker
当前波次收敛后自动派发下一波次
仅在状态达到 completed 或用户决策阻塞时停止

5.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape