结构化任务规划与分步执行 V2（异步子代理架构）

核心用法

STP 提供两种任务执行模式：

文件模式：用户提供预编写的 Markdown 任务文档，通过 --file 参数加载执行，适合复杂、可复用的标准化流程。

自然语言模式：用户直接描述需求，AI 自动生成结构化计划书，保存至 task-list 目录后执行，适合临时性任务。

两种模式均强制要求用户确认后才执行，执行过程中自动创建专属任务目录，记录完整执行日志，步骤状态标记支持待执行/成功/失败三种状态。

显著优点

• 流程标准化：强制确认机制避免误操作，步骤文档化确保可审计
• 双模式覆盖：既支持精密编排的复杂任务，也支持即兴的自然语言需求
• 状态可视化：Markdown 复选框式状态标记，进度一目了然
• 快速失败策略：步骤失败立即终止，不浪费资源尝试替代方案
• 完整日志链：所有 exec 命令和 AI 执行过程全记录，便于问题追溯

潜在缺点

• 灵活性受限：原方案优先原则禁止自主变更实现方式，可能因环境差异导致不必要的失败
• 无自动重试：快速失败策略在临时性网络波动等场景下体验不佳
• 确认环节开销：简单任务也需完整确认流程，对高频短任务效率偏低
• 目录结构依赖：强依赖预设的路径变量，跨平台迁移需手动调整

适合人群

• 需要可复现、可审计执行流程的开发运维人员
• 处理多步骤复杂任务（如环境搭建、数据流水线）的工程师
• 追求执行过程透明化、需留存操作记录的团队

常规风险

• 方案僵化风险：若任务文档中的技术方案过时或环境不匹配，严格执行可能导致任务失败且无自动降级
• 路径污染风险：~/.openclaw 目录若权限配置不当，可能暴露任务执行记录
• 确认疲劳：高频使用场景下，重复确认可能降低注意力，存在误确认隐患

功能概述

STP（Structured Task Planning） 是一款结构化任务规划与分步执行工具，提供两种互补的任务输入模式：

核心用法

| 模式 | 输入方式 | 典型场景 |

|------|----------|----------|

| **文件模式**（-f/--file） | 预写 Markdown 任务文档 | 复杂/重复任务（复用计划书） |

| **自然语言模式**（-n/--nlp） | AI 自动生成计划书 | 临时/简单任务 |

两种模式均强制执行 「计划书→用户确认→执行」 流程，确保操作透明可控。

显著优点

1. 安全确认机制：所有执行前必须显式用户确认（输入"ok"/"确认"），避免误操作
2. 完整状态追踪：支持 [ ] 待执行/✓ 成功/✗ 失败 状态标记，自动生成执行日志
3. 本地隔离存储：任务目录限定于 ~/.openclaw/workspace/，不污染系统目录
4. 快速失败策略：单步骤失败立即终止任务链，避免级联错误或资源浪费
5. 零依赖实现：纯 Python 标准库，无第三方包供应链风险
6. 子任务隔离：每个步骤作为独立子任务执行，附带明确成功判断标准

潜在局限

• T3 来源等级：个人开发者作品，需持续关注后续更新完整性
• 无自动重试：严格遵循"原方案优先"，失败后不尝试替代实现
• 本地执行限制：仅限本地命令执行，不支持分布式或远程任务编排
• 路径校验待完善：当前路径处理依赖 os.path.expanduser()，建议补充防遍历校验

适合人群

• 需要可复现、可审计任务执行记录的开发者/运维人员
• 希望将临时任务转化为标准化文档的 AI 辅助用户
• 追求操作透明性、厌恶"黑盒执行"的安全敏感型用户

常规风险

| 风险项 | 等级 | 说明 |

|--------|------|------|

| 代码注入 | 低 | 任务文档中的命令经用户确认后执行，确认环节形成防护 |

| 路径遍历 | 极低 | 建议后续版本补充 `../` 过滤（当前依赖用户目录隔离） |

| 数据泄露 | 无 | 纯本地操作，无网络通信 |

| 日志膨胀 | 低 | 长期运行建议添加日志轮转机制 |

安全认证亮点

经 CLS-Certify v2.1.0 六维检测：SAST 95分、动态行为 90分、依赖审计 100分、网络流量 100分，综合评级 A（85分），符合标准安全级别。