Priority Task Reader Skill

按优先级读取任务，从 todos.json 读取 in-progress 和 pending 任务，按 P0-P9 优先级排序。

核心功能

1. 读取任务 - 从 todos.json 读取所有任务
2. 筛选任务 - 只选择 in-progress 和 pending 状态的任务
3. 按优先级排序 - 按 P0（最高）→ P9（最低）优先级排序
4. 分组展示 - 按优先级分组展示任务列表
5. 获取下一个任务 - 识别下一个应该由 AI 执行的任务

优先级排序规则

排序优先级（从高到低）：

1. 优先级分数：P0 (0) → P1 (1) → P2 (2) → ... → P9 (9)
2. 状态：in-progress 优先于 pending
3. 创建时间：越早创建的优先

向后兼容：high (2), medium (5), low (8)

使用方法

基本使用 - 显示任务列表

cd /Users/bytedance/CS-Notes/.trae/openclaw-skills/priority-task-reader
python3 main.py

输出 JSON 格式

python3 main.py --json

显示下一个应该执行的任务

python3 main.py --next

显示接下来 K 个应该执行的任务

python3 main.py --next --next-count 3

同时使用多个选项

python3 main.py --json --next --next-count 5

输出示例

任务列表输出

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📋 按优先级排序的任务列表
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🔸 优先级: P0 (1 个任务)
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  1. ⏸️ [todo-20260219-050]
     标题: 精炼整理知乎文章：关于 AI Agent 的内容
     负责人: ai

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🔸 优先级: P1 (6 个任务)
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  1. 🚀 [todo-20260223-041344]
     标题: 解决子agent遇到gateway pairing问题
     负责人: ai
...

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📊 总计: 48 个任务 (in-progress + pending)
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下一个任务输出

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🎯 下一个应该执行的任务
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{
  "id": "todo-20260219-050",
  "title": "精炼整理知乎文章：关于 AI Agent 的内容",
  "status": "pending",
  "priority": "P0",
  "assignee": "ai",
  ...
}

配置

默认配置在 skill.json 中：

{
  "todos_json_path": "/Users/bytedance/CS-Notes/.trae/todos/todos.json",
  "workspace": "/Users/bytedance/CS-Notes"
}

可以通过 --config 参数指定自定义配置文件。

在推进todo指令中使用

当用户说"推进todo"时，AI 应该：

1. 先调用这个 skill 获取按优先级排序的任务列表
2. 从列表中选择最高优先级且适合 AI 执行的任务
3. 优先执行 Assignee: AI 且 Feedback Required: false 的任务
4. 按优先级从高到低执行

重要原则

• P0 优先：笔记整理任务固定为 P0，必须最高优先级处理
• in-progress 优先：正在进行的任务比待处理任务优先级高
• 跳过需要确认的任务：Feedback Required: true 的任务需要用户确认后再执行