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# I-03 · 多模型任务调度器
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| 字段 | 值 |
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| 项目 | 基础设施 · `vscode/PLANNING`（工具本体）+ `Desktop/dsh`（可选深度集成） |
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| 优先级 | P0 · M1 |
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| 建议模型 | **gpt-5.6-luna（设计）** → deepseek-v4.1-flash（实现） |
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| 依赖 | 无（消费 `task-manifest.json`） |
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| 预估 | 2.5 天 |
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## 一、背景（为什么做）
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你现在的核心痛点：**多模型派发全靠手工**——复制任务卡、记住哪张给了谁、回收 PROGRESS 靠人肉记忆。这套体系要跑 28 张卡 × N 轮迭代，必须有调度器兜底。它是整个 PLANNING 体系的"执行引擎"。
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> **重要：参考实现已预植入** —— `PLANNING/tasks.py`（标准库，零依赖）已由规划者写完并**全命令实测通过**：`list / show / dispatch / bundle / collect / status / start / accept / block / reset`。
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> **你的工作降级为**：① 复核全部命令（跑一遍验收命令）② 补 `state.json` 初始化样例与文档 ③ 针对发现的问题修复或提改进（如 `review` 状态的流转）④ 若 DSH 有可调用接口，评估深度集成的可行性（保持可选）。**不要重写。**
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## 二、目标（交付物）
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一个 CLI 工具（建议 `PLANNING/tasks.py`，Python + 标准库，零重依赖）：
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```text
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tasks.py list # 列出全部任务 + 状态（读 manifest + 扫描 PROGRESS）
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tasks.py show C-01 # 打印任务卡全文 + 项目上下文指引
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tasks.py dispatch C-01 # 产出「可直接粘贴的派单提示词」（卡全文+协议+发令）
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tasks.py dispatch C-01 --model deepseek-v4.1-flash # 指定模型版本
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tasks.py collect # 扫描各项目根 PROGRESS_*.md，汇总状态与验收线索
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tasks.py status # 看板：表格式状态 + 里程碑进度
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tasks.py accept C-01 # 人工验收标记（写回 manifest 状态：todo/doing/review/done/blocked）
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```
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**关键设计**
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1. 状态存储：manifest 为源 + `PLANNING/state.json` 覆盖层（避免互相写冲突；`accept` 写 state）。
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2. `dispatch` 输出格式（自包含，直接能喂任何模型）：
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- 任务卡全文
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- `03-执行协议.md` 内容或引用
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- 项目根路径 + "先读 README 与最近 PROGRESS" 指引
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- 发令语："按卡作业，完成后写 PROGRESS_<id>.md"
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3. `collect` 自动扫描：四个项目根 + `PLANNING/` 下的 `PROGRESS_*.md`，解析状态字段，更新看板。
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4. **可选深度集成（Phase 2）**：对接 DSH subagent 派发（若 DSH 有可调用接口则自动投递；没有则保持"产出提示词由人粘贴"模式）。
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5. 用一张真实任务卡做端到端演示（推荐 C-01：list → dispatch → collect 演练）。
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## 三、验收标准
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- [ ] `list` 正确输出 28 任务与状态（读取真实 manifest）
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- [ ] `dispatch C-01` 输出**自包含**提示词（不依赖外部粘贴即完整可执行）
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- [ ] `collect` 扫描到模拟的 `PROGRESS_C-01.md` 并正确解析状态（用 fixture 验证）
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- [ ] `status` 看板含里程碑分组与进度计数
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- [ ] `accept` 写回状态且重复执行幂等
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- [ ] 零第三方重依赖（可用 `rich` 之外不强求；Windows/Git Bash 均可跑）
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- [ ] 全流程演练记录进 PROGRESS
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## 四、验收命令（参考）
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```bash
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cd vscode/PLANNING && python tasks.py list
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python tasks.py dispatch C-01
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python tasks.py collect
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python tasks.py status
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```
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## 五、边界（不许做）
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- 不自动 git 操作（调度器不碰仓库）
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- 不做 Web UI（CLI 优先；看板后续再说）
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- 不改任务卡内容（只读取与状态回写）
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## 六、交接
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写 `PROGRESS_I-03.md`（含全流程演练输出）。
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