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AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
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大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- name: mission-runner description: | 大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- Mission Runner **task-planner + ralph-loop + PIR 的终极融合** 核心理念:**文件系统作为记忆 × 每次决策前读取计划 × 失败是学习数据** 核心哲学 (PIR - Plan-Iterate-Resolve) 激活条件 当用户提到以下关键词时,本 Skill 应 Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1 GitHub stars reported by the source. Last updated 4/14/2026.
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mission-runner is best for general automation workflows where OpenClaw compatibility matters.
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Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
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大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- name: mission-runner description: | 大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- Mission Runner **task-planner + ralph-loop + PIR 的终极融合** 核心理念:**文件系统作为记忆 × 每次决策前读取计划 × 失败是学习数据** 核心哲学 (PIR - Plan-Iterate-Resolve) 激活条件 当用户提到以下关键词时,本 Skill 应
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Apr 14, 2026
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Unknown
Compatibility
OpenClaw
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Apr 14, 2026
Vendor
Sputnicyoji
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Unpublished
Key links, install path, and a quick operational read before the deeper crawl record.
Summary
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1 GitHub stars reported by the source. Last updated 4/14/2026.
Setup snapshot
git clone https://github.com/sputnicyoji/Claude-Skill-MissionRunner.gitSetup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.
Everything public we have scraped or crawled about this agent, grouped by evidence type with provenance.
Vendor
Sputnicyoji
Protocol compatibility
OpenClaw
Adoption signal
1 GitHub stars
Handshake status
UNKNOWN
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0
Examples
6
Snippets
0
Languages
typescript
Parameters
text
Filesystem as Memory - 本地文件,而非 context window Plan-First-Always - 先创建计划,防止目标漂移 Read-Before-Decide - 每次决策前重读计划文件 Failures are Data - 失败记录供下次迭代学习 Uncertainty is Signal - 不确定时主动询问,不要猜测 Reflect-Before-Retry - 失败后先反思,再重试 (Reflexion)
yaml
max_iterations: 3 # 默认迭代次数 completion_promise: "Mission Accomplished" # 完成标志 planning_dir: "_planning" # 计划文件目录
text
禁令1: 禁止迭代开始时不读取计划文件 -> 必须先 Read _planning/mission_plan.md -> 必须确认当前阶段和下一个未完成任务 禁令2: 禁止静默跳过验证错误 -> 每次迭代必须验证(编译/lint/测试) -> 验证失败必须记录到 mission_notes.md 禁令3: 禁止迭代结束时不更新进展 -> 必须更新 mission_plan.md 的 checkbox 和 Progress Log -> 必须追加发现/错误到 mission_notes.md 禁令4: 禁止低置信度时猜测执行 -> 置信度 < 3 分时必须 AskUserQuestion -> 禁止在不确定需求/方案/依赖时盲目实现
text
强制1: 必须在迭代开始时执行 Read-Before-Decide -> Read _planning/mission_plan.md -> 确认目标、当前阶段、下一个任务 强制2: 必须实时更新计划文件 -> 完成任务立即标记 [x] -> 更新 Progress Log 表格 强制3: 必须在任务完成时输出 Mission Accomplished -> 格式: <promise>Mission Accomplished</promise> -> 只有所有任务完成且验证通过才能输出
text
平均分计算: (任务理解 + 方案确定性 + 依赖清晰度 + 风险预估) / 4 🟢 高置信度 (平均 >= 4分): 直接执行 -> 无需用户干预,继续工作流 🟡 中置信度 (平均 3-4分): 记录疑点,继续执行 -> 将疑点记录到 mission_notes.md -> 执行时优先选择保守方案 🔴 低置信度 (平均 < 3分): 暂停并询问用户 -> 使用 AskUserQuestion 列出具体疑问 -> 等待用户澄清后继续 -> 将澄清记录到 mission_notes.md 的 Clarifications 章节
text
场景1: 需求歧义 "添加退款功能" - 部分退款还是全额?需要审批流程吗? -> 必须询问 场景2: 多方案等价 存储用 Map 还是 Object?状态管理用 Redux 还是 Zustand? -> 必须询问用户偏好 场景3: 依赖不明 应该放在 services/ 还是 utils/? -> 必须探索后确认,或询问 场景4: 风险不可控 修改可能影响其他正在使用的功能 -> 必须告知用户风险
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GITHUB OPENCLEW
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大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- name: mission-runner description: | 大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活: - 大型模块开发:需要创建/修改多个文件(3+) - 多层架构实现:同时涉及 Data/Service/UI 三层 - 跨模块重构:影响多个子系统 - 复杂功能实现:需要多文件协同 提供: (1) 自动迭代执行 (2) Read-Before-Decide 防丢失 (3) 本地文件记忆 (4) 验证检查 --- Mission Runner **task-planner + ralph-loop + PIR 的终极融合** 核心理念:**文件系统作为记忆 × 每次决策前读取计划 × 失败是学习数据** 核心哲学 (PIR - Plan-Iterate-Resolve) 激活条件 当用户提到以下关键词时,本 Skill 应
name: mission-runner description: | 大型模块自动化开发专家。整合 task-planner + ralph-loop + PIR 的复合能力。 当处理以下场景时激活:
task-planner + ralph-loop + PIR 的终极融合
核心理念:文件系统作为记忆 × 每次决策前读取计划 × 失败是学习数据
Filesystem as Memory - 本地文件,而非 context window
Plan-First-Always - 先创建计划,防止目标漂移
Read-Before-Decide - 每次决策前重读计划文件
Failures are Data - 失败记录供下次迭代学习
Uncertainty is Signal - 不确定时主动询问,不要猜测
Reflect-Before-Retry - 失败后先反思,再重试 (Reflexion)
当用户提到以下关键词时,本 Skill 应被激活:
max_iterations: 3 # 默认迭代次数
completion_promise: "Mission Accomplished" # 完成标志
planning_dir: "_planning" # 计划文件目录
禁令1: 禁止迭代开始时不读取计划文件
-> 必须先 Read _planning/mission_plan.md
-> 必须确认当前阶段和下一个未完成任务
禁令2: 禁止静默跳过验证错误
-> 每次迭代必须验证(编译/lint/测试)
-> 验证失败必须记录到 mission_notes.md
禁令3: 禁止迭代结束时不更新进展
-> 必须更新 mission_plan.md 的 checkbox 和 Progress Log
-> 必须追加发现/错误到 mission_notes.md
禁令4: 禁止低置信度时猜测执行
-> 置信度 < 3 分时必须 AskUserQuestion
-> 禁止在不确定需求/方案/依赖时盲目实现
强制1: 必须在迭代开始时执行 Read-Before-Decide
-> Read _planning/mission_plan.md
-> 确认目标、当前阶段、下一个任务
强制2: 必须实时更新计划文件
-> 完成任务立即标记 [x]
-> 更新 Progress Log 表格
强制3: 必须在任务完成时输出 Mission Accomplished
-> 格式: <promise>Mission Accomplished</promise>
-> 只有所有任务完成且验证通过才能输出
每次迭代的 Execute 阶段前,必须进行置信度自评估。
| 维度 | 评估问题 | 低分信号 (1-2分) | |------|----------|------------------| | 任务理解 | 当前任务是否完全理解? | 需求有歧义、边界不清 | | 方案确定性 | 实现方案是否唯一明确? | 有多个等价方案、不知道选哪个 | | 依赖清晰度 | 依赖的模块/接口是否明确? | 不知道用哪个 API、调用顺序不确定 | | 风险预估 | 潜在问题是否可控? | 可能影响其他功能、不确定副作用 |
平均分计算: (任务理解 + 方案确定性 + 依赖清晰度 + 风险预估) / 4
🟢 高置信度 (平均 >= 4分): 直接执行
-> 无需用户干预,继续工作流
🟡 中置信度 (平均 3-4分): 记录疑点,继续执行
-> 将疑点记录到 mission_notes.md
-> 执行时优先选择保守方案
🔴 低置信度 (平均 < 3分): 暂停并询问用户
-> 使用 AskUserQuestion 列出具体疑问
-> 等待用户澄清后继续
-> 将澄清记录到 mission_notes.md 的 Clarifications 章节
场景1: 需求歧义
"添加退款功能" - 部分退款还是全额?需要审批流程吗?
-> 必须询问
场景2: 多方案等价
存储用 Map 还是 Object?状态管理用 Redux 还是 Zustand?
-> 必须询问用户偏好
场景3: 依赖不明
应该放在 services/ 还是 utils/?
-> 必须探索后确认,或询问
场景4: 风险不可控
修改可能影响其他正在使用的功能
-> 必须告知用户风险
基于 Reflexion 论文 (NeurIPS 2023) 的语义梯度学习
核心理念: 失败后不是简单重试,而是先生成文字反思,将反思作为"语义梯度"指导下次尝试。
你是软件开发助手。分析这次失败:
## 失败的代码
{code_snippet}
## 错误信息
{error_message}
## 反思要求
用 2-3 句话回答:
1. 为什么这个实现失败了?(根本原因)
2. 下次应该怎么修改?(具体方案)
3. 有没有类似的坑需要避免?(举一反三)
只写反思,不写代码。
| 错误类型 | 示例 | 策略 | 重试限制 | |----------|------|------|----------| | 简单错误 | TS2307 缺少 import, typo, 语法错误 | 立即修复,同一迭代 | 2 次 | | 中等错误 | TypeError, 逻辑错误, 边界条件 | 记录反思,下次迭代 | 1 次 | | 复杂错误 | 架构不匹配, 需求理解偏差 | AskUserQuestion | 0 次 | | 连续失败 | 同类错误连续 3 次 | AskUserQuestion | 强制 |
if 错误类型 == 简单:
if 本迭代重试次数 < 2:
生成反思 -> 立即修复 -> 返回 Step 2
else:
记录反思 -> 进入 Step 4 (下次迭代处理)
elif 错误类型 == 中等:
生成反思 -> 记录到 notes -> 进入 Step 4
elif 错误类型 == 复杂 or 连续失败 3 次:
生成反思 -> AskUserQuestion 确认方向 -> 等待用户
## Self-Reflections
- [Iter 2, Attempt 1] TS2307: Cannot find module '@/services/refund'
反思: 文件创建了但路径别名配置错误,应该检查 tsconfig.json 的 paths 配置
策略: 立即修复
状态: 已修复
- [Iter 2, Attempt 2] TypeError: Cannot read property 'id' of undefined
反思: order 对象在某些情况下可能为空,需要添加空值检查
策略: 记录待处理
状态: 待下迭代
- [Iter 3] 架构冲突: 退款逻辑应该放在 OrderService 还是单独的 RefundService?
反思: 两种方案各有优劣,OrderService 简单但职责不单一,RefundService 更清晰但增加复杂度
策略: 询问用户
状态: 等待澄清
最大保留数量: 3 条 (参考 Reflexion 论文)
超出时: 移除最旧的反思
跨迭代: 每次 Read-Before-Decide 时检查历史反思
Research 阶段推荐使用 Task subagent 进行探索,避免在主对话中大量使用搜索工具。
| 阶段 | 任务类型 | 推荐工具 |
|------|----------|----------------|
| Research | 探索模块架构 | Task(subagent_type="Explore") |
| Research | 设计实现方案 | Task(subagent_type="Plan") |
| Verification | 代码审查 | Task(subagent_type="code-reviewer") |
# 探索代码库
Task(subagent_type="Explore",
prompt="探索 {目标模块} 的数据流和核心类")
# 架构设计
Task(subagent_type="Plan",
prompt="基于探索结果,设计 {新功能} 的实现蓝图")
禁止: 在主对话中连续执行 10+ 次搜索/读取探索
原因: 消耗主对话上下文,降低后续执行质量
正确: 启动 Task subagent,让子进程处理探索,只接收结构化报告
每次迭代必须输出状态摘要,让用户能在控制台观察进度变化。
====================================================================
ITERATION N | Read-Before-Decide
====================================================================
## Objective
[从 mission_plan.md 提取]
## Current Progress
Phase 1: Research [2/3 done]
- [x] 理解需求
- [x] 探索代码
- [ ] 识别约束 <-- 当前任务
Phase 2: Implementation [0/3 done]
- [ ] 任务1
- [ ] 任务2
## Confidence Check (当前任务)
| 维度 | 分数 | 说明 |
|------|------|------|
| 任务理解 | 4 | 需求清晰 |
| 方案确定性 | 3 | 有两种方案待定 |
| 依赖清晰度 | 5 | API 明确 |
| 风险预估 | 4 | 影响范围可控 |
| **平均** | **4.0** | 🟢 继续执行 |
## Last Iteration Notes
- [Iter N-1] 发现 xxx,决定 yyy
====================================================================
--------------------------------------------------------------------
ITERATION N | Checkpoint
--------------------------------------------------------------------
## This Iteration
- 完成: [具体做了什么]
- 遇到: [问题/发现]
- 下一步: [下个任务是什么]
## Updated Progress
Phase 1: Research [3/3 done] DONE
Phase 2: Implementation [1/3 done]
## Notes Changes (本轮新增)
### Failures & Learnings
- [Iter N] TS2307: Cannot find module xxx
-> 原因: 缺少路径配置
-> 方案: 更新 tsconfig.json paths
-> 状态: 已修复
### Research Findings
- [Iter N] 发现 xxx 模块在 yyy 目录
### Decisions Made
- [Iter N] 决定使用 zzz 方案,因为...
--------------------------------------------------------------------
关键: Notes Changes 必须显示本轮实际新增的条目内容,不能只说"文件已更新"。
基于 LangGraph State Machine 的显式状态定义
核心理念: 状态机是指导建议而非强制约束。提供审计、中断恢复、可视化能力,但 Agent 保留完全自主决策权。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 状态机 = 导航地图,不是铁轨 │
│ - 提供推荐路径,但允许 Agent 根据情况绕行 │
│ - 记录实际路径,用于审计和学习 │
│ - 异常情况可触发"逃逸舱"回到自由模式 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
何时可以偏离状态机:
# workflow_state_machine.yaml
name: mission-runner-pir
version: "2.0"
states:
init:
description: "初始化规划文件"
next: read_before_decide
read_before_decide:
description: "读取计划文件,锚定目标"
next: confidence_check
confidence_check:
description: "评估当前任务置信度"
transitions:
high: execute # >= 4 分
medium: execute # 3-4 分 (带记录)
low: ask_user # < 3 分
ask_user:
description: "等待用户澄清"
next: confidence_check # 澄清后重新评估
execute:
description: "执行当前任务"
next: validate
validate:
description: "验证执行结果"
transitions:
pass: checkpoint
fail: self_reflection
self_reflection:
description: "分析失败原因"
transitions:
simple_error: execute # 立即重试 (同一迭代)
medium_error: checkpoint # 记录,下次迭代
complex_error: ask_user # 需要用户澄清
checkpoint:
description: "更新进度,检查完成状态"
transitions:
complete: done
continue: read_before_decide # 下一迭代
max_iterations: report # 达到最大迭代
done:
description: "任务完成"
output: "<promise>Mission Accomplished</promise>"
report:
description: "报告部分完成"
output: "剩余任务列表 + 建议"
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
v │
┌──────────┐ │
│ init │ │
└────┬─────┘ │
│ │
v │
┌─────────────────────┐ │
│ read_before_decide │◄────────────────────────────────────────┤
└─────────┬───────────┘ │
│ │
v │
┌────────────────────┐ low ┌───────────┐ │
│ confidence_check │─────────────►│ ask_user │ │
└────────┬───────────┘ └─────┬─────┘ │
│ high/medium │ │
v │ (澄清后) │
┌─────────┐◄──────────────────────────┘ │
│ execute │ │
└────┬────┘ │
│ ┌─────────────────┐ │
v │ self_reflection │ │
┌──────────┐ fail └────────┬────────┘ │
│ validate │────────────────►│ │
└────┬─────┘ │ simple_error │
│ pass └──────────►│ │
v │ │
┌────────────┐◄────────────────(medium)───┘ │
│ checkpoint │ │
└──────┬─────┘ │
│ │
┌────────┼────────┐ │
│ │ │ │
v v v │
┌──────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │
│ done │ │ report │ │continue│───────────────────────────────────┘
└──────┘ └────────┘ └────────┘
// _planning/workflow_state.json
{
"current_state": "execute",
"iteration": 2,
"retry_count": 0,
"phase": "implementation",
"task_index": 3,
"confidence_scores": {
"understanding": 5,
"certainty": 4,
"dependencies": 4,
"risk": 4
},
"timestamp": "2024-01-15T15:30:00Z"
}
1. [建议] 状态转换时更新 workflow_state.json - 便于中断恢复
2. [建议] 中断恢复: 读取 workflow_state.json,从 current_state 继续
3. [建议] 审计日志: 状态变化记录到 mission_notes.md Progress Log
4. [可选] 可视化: 状态机图可嵌入到任务报告中
5. [允许] 偏离路径时,记录原因到 mission_notes.md Decisions Made
当状态机"卡住"或不适用时,可触发逃逸舱:
escape_hatch:
triggers:
- agent_confidence < 0.3 # Agent 信心过低
- iteration_count > max_iterations # 迭代过多
- user_command: "free_form" # 用户主动干预
- path_conflict: true # 推荐路径与实际冲突
actions:
fallback_to_free_form:
description: "切换到自由执行模式,保留 mission_plan.md 作为目标参考"
preserve:
- mission_plan.md # 保留目标
- mission_notes.md # 保留记录
suspend:
- workflow_state.json # 暂停状态机追踪
record_deviation:
description: "记录偏离原因,继续执行"
append_to: mission_notes.md
section: "Deviations & Reasons"
触发逃逸舱后:
_planning/ # 任务规划目录 (迭代持久化)
├── mission_plan.md # 任务计划 + 成功标准 + 进度日志
├── mission_notes.md # 研究发现 + 决策 + 失败记录 (append-only)
└── workflow_state.json # 状态机当前位置 (支持中断恢复)
# Mission Plan
## Objective
[任务目标 - 从用户请求中提取]
## Success Criteria
- [ ] [具体可验证的成功标准1]
- [ ] [具体可验证的成功标准2]
- [ ] [验证通过 (编译/lint/测试)]
## Context
- 模块路径: src/modules/xxx/
- 涉及架构层: Data/Service/UI
- 相关约束: [项目特定约束]
## Phases
### Phase 1: Research & Discovery
- [ ] 理解完整需求
- [ ] 探索现有代码/上下文
- [ ] 识别依赖和约束
### Phase 2: Implementation
- [ ] [具体任务1]
- [ ] [具体任务2]
- [ ] [具体任务3]
### Phase 3: Verification
- [ ] 编译/Lint 验证
- [ ] 约束检查
## Progress Log
| Iteration | Phase | Actions Taken | Status |
|-----------|-------|---------------|--------|
| 1 | Init | Created planning structure | In Progress |
# Mission Notes
## Research Findings
[追加发现,带时间戳]
## Decisions Made
[记录选择和理由]
## Failures & Learnings
[关键! 记录所有失败 - 供下次迭代学习]
- [时间] [什么失败了] -> [学到了什么] -> [下次尝试什么]
## Self-Reflections
[Reflexion 自反思记录 - 验证失败后的结构化反思]
- [Iter N, Attempt M] {错误信息}
反思: {根本原因 + 改进方案 + 类似陷阱}
策略: {立即修复 / 记录待处理 / 询问用户}
状态: {已修复 / 待下迭代 / 等待澄清}
最大保留: 3 条 (超出时移除最旧)
## Clarifications
[用户澄清记录 - 置信度检查的结果]
- [Iter N] Q: [问的问题]
A: [用户回答]
-> 影响: [对实现的影响]
## Open Questions
[未解决的问题]
===============================================================
MISSION RUNNER 工作流 (PIR Mode)
===============================================================
Phase 0: Initialization (初始化)
├── 1. 解析用户任务描述
├── 2. 创建 _planning/ 目录:
│ mkdir -p _planning
├── 3. 创建 mission_plan.md (任务计划)
├── 4. 创建 mission_notes.md (空笔记)
└── 5. 启动迭代循环 (默认 3 次迭代)
---------------------------------------------------------------
每次迭代执行 (Iteration 1-N):
┌─ Step 1: Read-Before-Decide (目标锚定) ──────────────────────┐
│ Read _planning/mission_plan.md │
│ - 确认: Objective 是什么? │
│ - 确认: 当前在哪个 Phase? │
│ - 确认: 下一个未完成 [ ] 任务是什么? │
│ Read _planning/mission_notes.md │
│ - 检查: 上次迭代有什么失败/学习? │
│ - 检查: 之前的 Clarifications 记录 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
v
┌─ Step 1.5: Confidence Check (置信度检查) ────────────────────┐
│ 对当前任务进行 4 维度评估 (1-5分): │
│ - 任务理解: 需求是否清晰? │
│ - 方案确定性: 实现方案是否唯一? │
│ - 依赖清晰度: API/模块是否明确? │
│ - 风险预估: 副作用是否可控? │
│ │
│ 计算平均分并决策: │
│ ├─ >= 4 (🟢): 继续 Step 2 │
│ ├─ 3-4 (🟡): 记录疑点到 notes,继续 Step 2 │
│ └─ < 3 (🔴): AskUserQuestion,记录到 Clarifications │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
v
┌─ Step 2: Execute (执行) ─────────────────────────────────────┐
│ 执行当前任务 (一次只做一个!) │
│ 遵循项目约束 │
│ │
│ 实时更新 mission_plan.md: │
│ - 完成任务立即标记 [x] │
│ - 更新 Progress Log 表格 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
v
┌─ Step 3: Validate (验证) ────────────────────────────────────┐
│ 检查代码是否通过验证 (编译/lint/测试) │
│ 如有错误 -> 进入 Step 3.5 Self-Reflection │
│ 如无错误 -> 跳过 Step 3.5,直接进入 Step 4 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
v (如果失败)
┌─ Step 3.5: Self-Reflection (自我反思) ───────────────────────┐
│ **触发条件**: Step 3 验证失败 │
│ │
│ 1. 生成反思 (使用 Self-Reflection Prompt): │
│ - 为什么这个实现失败了?(根本原因) │
│ - 下次应该怎么修改?(具体方案) │
│ - 有没有类似的坑需要避免?(举一反三) │
│ │
│ 2. 根据错误类型选择策略: │
│ ├─ 简单错误 (typo/missing import): 立即修复,同一迭代 │
│ ├─ 中等错误 (逻辑问题): 记录反思,下次迭代处理 │
│ └─ 复杂错误 (架构问题): AskUserQuestion 确认方向 │
│ │
│ 3. 更新 mission_notes.md: │
│ ## Self-Reflections │
│ - [Iter N, Attempt M] {错误信息} │
│ 反思: {为什么失败 + 如何改进} │
│ 策略: {立即修复 / 记录待处理 / 询问用户} │
│ 状态: {已修复 / 待下迭代 / 等待澄清} │
│ │
│ 4. 如果选择"立即修复": │
│ -> 返回 Step 2 重新执行 (同一迭代内) │
│ -> 最多重试 2 次,超过则记录并进入下一迭代 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
v
┌─ Step 4: Checkpoint (检查点) ────────────────────────────────┐
│ 更新 Progress Log: │
│ | N | Phase X | 完成了 xxx, 遇到 yyy | Done/Blocked | │
│ │
│ 判断: 所有任务完成? │
│ ├─ 是 + 验证通过 -> <promise>Mission Accomplished</promise> │
│ └─ 否 -> 继续下一迭代 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
---------------------------------------------------------------
Phase 4: Debrief (收尾)
├── 确认所有 Success Criteria 标记 [x]
├── mission_notes.md 保留为历史记录
└── 如未完全完成,报告剩余工作
/mission-runner "为电商系统添加订单退款功能"
[MISSION RUNNER - PIR MODE]
## 任务
为电商系统添加订单退款功能
## Phase 0: Initialization
1. mkdir -p _planning
2. 创建 mission_plan.md 和 mission_notes.md
3. 分解任务到 Phases
## 迭代规则 (每次迭代必须执行)
1. Read-Before-Decide: 读取 _planning/mission_plan.md
2. Execute: 执行下一个 [ ] 任务,更新 [x]
3. Validate: 验证检查,错误追加到 mission_notes.md
4. Checkpoint: 更新 Progress Log
## 完成条件
所有 Success Criteria 标记 [x] 且验证通过后输出:
<promise>Mission Accomplished</promise>
Mission Runner 可以与项目中定义的其他 Skills 协作:
| 协作方式 | 说明 | |----------|------| | 约束引用 | 在 mission_plan.md Context 中指定相关 Skill | | 模板复用 | 其他 Skill 可提供领域特定的模板和约束 | | 验证委托 | 特定验证可委托给专业 Skill |
示例:
## Context
- 模块路径: src/modules/order/
- 相关约束: my-project-conventions, api-guidelines
| 场景 | 示例 | |------|------| | 新模块开发 | 创建完整的功能模块 | | 多层架构实现 | 添加需要 Data/Service/UI 配合的功能 | | 跨模块功能 | 实现影响多个系统的功能 | | 大型重构 | 重命名/重组模块结构 |
| 场景 | 原因 | 替代方案 | |------|------|----------| | 单文件修改 | 过度复杂 | 直接编辑 | | 简单 Bug 修复 | 不需要迭代 | 直接修复 | | 研究/问答 | 无需执行 | 直接对话 | | 配置修改 | 无需验证循环 | 直接修改 |
追加到 _planning/mission_notes.md:
## Failures & Learnings
- [Iter 2] TS2307: Cannot find module '@/services/refund'
-> 原因: 路径别名未配置
-> 方案: 更新 tsconfig.json paths
-> 状态: 已修复
输出:
- 已完成的任务列表 (从 mission_plan.md)
- 未完成的任务列表
- 建议的后续步骤
- 不输出 Mission Accomplished (诚实原则)
+-------------------------------------------------------------+
| |
| "Make a dent in the universe." |
| |
| Mission Runner + PIR 不是让 AI 机械重复, |
| 而是让 AI 像工匠一样: |
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| - 每次迭代都有记忆 (本地文件持久化) |
| - 每次决策都有锚点 (Read-Before-Decide) |
| - 每次失败都是学习 (Failures & Learnings) |
| - 最终交付的是作品,不是代码 (Mission Accomplished) |
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Mission Runner 的设计融合了以下先进理念:
Machine endpoints, protocol fit, contract coverage, invocation examples, and guardrails for agent-to-agent use.
Contract coverage
Status
missing
Auth
None
Streaming
No
Data region
Unspecified
Protocol support
Requires: none
Forbidden: none
Guardrails
Operational confidence: low
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/snapshot"
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/contract"
curl -s "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/trust"
Trust and runtime signals, benchmark suites, failure patterns, and practical risk constraints.
Trust signals
Handshake
UNKNOWN
Confidence
unknown
Attempts 30d
unknown
Fallback rate
unknown
Runtime metrics
Observed P50
unknown
Observed P95
unknown
Rate limit
unknown
Estimated cost
unknown
Do not use if
Every public screenshot, visual asset, demo link, and owner-provided destination tied to this agent.
Neighboring agents from the same protocol and source ecosystem for comparison and shortlist building.
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AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
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AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
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Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!
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The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular
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Updated 23d ago
Contract JSON
{
"contractStatus": "missing",
"authModes": [],
"requires": [],
"forbidden": [],
"supportsMcp": false,
"supportsA2a": false,
"supportsStreaming": false,
"inputSchemaRef": null,
"outputSchemaRef": null,
"dataRegion": null,
"contractUpdatedAt": null,
"sourceUpdatedAt": null,
"freshnessSeconds": null
}Invocation Guide
{
"preferredApi": {
"snapshotUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/snapshot",
"contractUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/contract",
"trustUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/trust"
},
"curlExamples": [
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/snapshot\"",
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/contract\"",
"curl -s \"https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/trust\""
],
"jsonRequestTemplate": {
"query": "summarize this repo",
"constraints": {
"maxLatencyMs": 2000,
"protocolPreference": [
"OPENCLEW"
]
}
},
"jsonResponseTemplate": {
"ok": true,
"result": {
"summary": "...",
"confidence": 0.9
},
"meta": {
"source": "GITHUB_OPENCLEW",
"generatedAt": "2026-04-17T00:09:52.078Z"
}
},
"retryPolicy": {
"maxAttempts": 3,
"backoffMs": [
500,
1500,
3500
],
"retryableConditions": [
"HTTP_429",
"HTTP_503",
"NETWORK_TIMEOUT"
]
}
}Trust JSON
{
"status": "unavailable",
"handshakeStatus": "UNKNOWN",
"verificationFreshnessHours": null,
"reputationScore": null,
"p95LatencyMs": null,
"successRate30d": null,
"fallbackRate": null,
"attempts30d": null,
"trustUpdatedAt": null,
"trustConfidence": "unknown",
"sourceUpdatedAt": null,
"freshnessSeconds": null
}Capability Matrix
{
"rows": [
{
"key": "OPENCLEW",
"type": "protocol",
"support": "unknown",
"confidenceSource": "profile",
"notes": "Listed on profile"
}
],
"flattenedTokens": "protocol:OPENCLEW|unknown|profile"
}Facts JSON
[
{
"factKey": "docs_crawl",
"category": "integration",
"label": "Crawlable docs",
"value": "6 indexed pages on the official domain",
"href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceType": "search_document",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "vendor",
"category": "vendor",
"label": "Vendor",
"value": "Sputnicyoji",
"href": "https://github.com/sputnicyoji/Claude-Skill-MissionRunner",
"sourceUrl": "https://github.com/sputnicyoji/Claude-Skill-MissionRunner",
"sourceType": "profile",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-14T22:27:24.310Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "protocols",
"category": "compatibility",
"label": "Protocol compatibility",
"value": "OpenClaw",
"href": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/contract",
"sourceUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/contract",
"sourceType": "contract",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-14T22:27:24.310Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "traction",
"category": "adoption",
"label": "Adoption signal",
"value": "1 GitHub stars",
"href": "https://github.com/sputnicyoji/Claude-Skill-MissionRunner",
"sourceUrl": "https://github.com/sputnicyoji/Claude-Skill-MissionRunner",
"sourceType": "profile",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-14T22:27:24.310Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "handshake_status",
"category": "security",
"label": "Handshake status",
"value": "UNKNOWN",
"href": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/trust",
"sourceUrl": "https://xpersona.co/api/v1/agents/sputnicyoji-claude-skill-missionrunner/trust",
"sourceType": "trust",
"confidence": "medium",
"observedAt": null,
"isPublic": true
}
]Change Events JSON
[
{
"eventType": "docs_update",
"title": "Docs refreshed: Sign in to GitHub · GitHub",
"description": "Fresh crawlable documentation was indexed for the official domain.",
"href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
"sourceType": "search_document",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
"isPublic": true
}
]Sponsored
Ads related to mission-runner and adjacent AI workflows.