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horizon-track

将持续数天到数周的目标拆分为里程碑,跨对话保存进度和发现,安排每次工作,并检查期限延误及工作范围是否偏离最初计划。

原文查看原文说明

Track long-horizon objectives across multiple sessions with milestone checkpoints, progress persistence, and drift detection

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 管理持续数周的功能开发进度
  • 将研究发现延续到下一次对话
  • 检查迁移计划延误与范围变化
  • 核对里程碑的完成条件

中文介绍

功能

跨多次对话追踪持续数天到数周的目标。设定目标、期限和三到七个带有完成条件的里程碑,保存进度、中途发现及每次工作的摘要。完成一个里程碑时,先检查是否满足条件,记录获得的经验,再进入下一个里程碑。

适用场景

适合持续数周的功能开发、长期研究和迁移项目等无法在一次对话中完成的工作。每次开始时读取此前的状态,整理本次要推进的内容。结束时记录成果、阻碍、范围变化和预计剩余工作量,方便下次继续。

使用示例

  • “确定迁移工作的目标和期限,拆成五个里程碑并记录进度。”
  • “接着上次的研究,整理本次要处理的内容。”
  • “按当前进度检查能否按期完成,同时检查工作范围和依赖关系的变化。”

注意事项

保存和读取状态需要使用 ruflo-core 的内存相关 MCP 工具。要跨对话延续记录,必须具备可使用这些工具的环境。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确面向跨对话的开发、研究和迁移工作,保存进度并检测偏离情况。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供七步流程、存储数据示例、命名空间、存储键和偏离检测条件。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好明确了进度和发现的存储位置与键,未指示删除或读取凭据。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足需要 ruflo-core 的内存相关 MCP 工具,但未提供安装或连接步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月21日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md2.9 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Horizon Track

Track long-running objectives that span multiple sessions, days, or weeks.

When to use

When an objective is too large for a single session — multi-week features, research programs, migration projects, or any work that requires persistent progress tracking across conversations.

Steps

  1. Initialize horizon — define the objective, target date, and 3-7 milestones
  2. Store horizon — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store with namespace horizons and key horizon-[name]:
    {
      "objective": "...",
      "created": "2026-04-28",
      "targetDate": "2026-05-15",
      "milestones": [
        {"id": "m1", "name": "...", "criteria": "...", "status": "pending"},
        {"id": "m2", "name": "...", "criteria": "...", "status": "pending"}
      ],
      "currentMilestone": "m1",
      "sessions": []
    }
    
  3. Session check-in — at the start of each session:
    • Recall horizon: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve key horizon-[name] namespace horizons
    • Review milestone status
    • Assess drift (are we still on track?)
    • Plan this session's contribution
  4. Work and record — as work progresses:
    • Update milestone status
    • Record session summary
    • Store intermediate findings
  5. Session check-out — at the end of each session:
    • Update horizon state in memory
    • Record what was accomplished
    • Note blockers or scope changes
    • Estimate remaining effort
  6. Milestone completion — when a milestone is done:
    • Verify completion criteria met
    • Store learned patterns via mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_pattern-store
    • Advance to next milestone
  7. Drift detection — flag when:
    • Progress rate suggests target date will be missed
    • Scope has grown beyond original definition
    • Dependencies have changed
    • Approach needs fundamental rethinking

Memory namespaces

  • horizons — active horizon definitions and state
  • horizon-sessions — per-session summaries keyed by [horizon]-[date]
  • horizon-learnings — patterns and insights discovered during the horizon

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