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高价值目标任务猎头

by Spaceack · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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/install high-value-task-manager
Description
高价值目标任务猎头。使用猎头筛选人才的方法论管理个人任务,通过量化分析任务价值、资源消耗与互斥关系,科学评估和动态优化任务优先级。触发词:挖坑 (新增任务)、填坑 (更新进度)、任务列表、查看任务、完成任务、暂停任务。
README (SKILL.md)

高价值目标任务猎头

像金牌猎头评估候选人一样管理你的任务组合,最大化时间投资回报率。

核心命令

🕳️ 挖坑 - 新增任务

当用户说"挖坑"时,创建新任务。

基本用法

挖坑:3 个月内通过 PMP 认证,预计 60 小时,对晋升有帮助

系统自动解析

  • 任务名称:PMP 认证
  • 截止日期:3 个月后
  • 预估耗时:60 小时
  • 预期价值:自动评估(职业发展=8/10)
  • 精力消耗:默认 3/5(可调整)

完整参数示例

挖坑:完成 Python 数据分析课程
- 截止:2026-06-30
- 耗时:40 小时
- 价值:9(能提升专业技能)
- 精力:4(需要高度集中)
- 标签:#深度学习 #职业发展

🔨 填坑 - 更新进度

当用户说"填坑"时,更新任务进度。

用法

填坑 1:已完成 50%
填坑 1:今天完成了第三章阅读,进度 +20%
填坑 1:耗时 3 小时,学习了异常处理

支持的操作

  • 设置具体进度:进度 50%完成 50%
  • 增加进度:+20%进度 +20
  • 记录耗时:耗时 3 小时
  • 添加备注:任何说明文字

📋 查询任务

任务列表          # 查看活跃任务(按优先级排序)
任务列表 全部      # 查看所有状态任务
任务列表 已完成    # 查看已完成任务
查看任务 1         # 查看任务 ID=1 的详情

⏸️ 任务管理

暂停任务 1         # 暂停任务
恢复任务 1         # 恢复任务
完成任务 1         # 标记任务完成

任务评估模型

系统使用猎头筛选机制评估任务:

效用得分 = (预期价值 × 成功概率) / (时间投入 × 精力消耗系数)
优先级 = 效用得分 × 紧迫度

属性说明

属性 范围 说明
预期价值 1-10 长期回报(职业、收入、成长)
精力消耗 1-5 1=轻松,5=极度耗神
成功概率 0-100% 完成可能性
紧迫度 0-1 基于截止日期自动计算

冲突检测

系统自动检测以下冲突:

  1. 时间冲突:活跃任务总耗时 > 100 小时阈值
  2. 精力冲突:相同标签的高精力任务(精力≥4)同时进行
  3. 资源冲突:需要相同外部资源

检测到冲突时,系统会:

  • 显示冲突详情
  • 提供解决建议(暂停低优先级任务、调整时间等)
  • 让用户决定如何处理

输出格式

新增任务成功

✅ 任务已创建

【任务 #1】PMP 认证
├─ 截止日期:2026-07-03
├─ 预估耗时:60 小时
├─ 预期价值:8/10
├─ 精力消耗:3/5
├─ 效用得分:2.67
├─ 优先级:1.87
└─ 状态:活跃

💡 建议:优先级排名第 1,建议优先投入时间

更新进度成功

✅ 进度已更新

【任务 #1】PMP 认证
├─ 进度:50% → 70% (+20%)
├─ 已耗时:15 小时
├─ 剩余:15 小时
└─ 状态:活跃

📝 备注:今天完成了第三章阅读

任务列表

📋 活跃任务 (按优先级排序)

#1 PMP 认证          ████████░░ 70%  优先级:1.87  截止:7 月 3 日
#2 数据分析课程      ████░░░░░░ 40%  优先级:1.52  截止:6 月 30 日
#3 行业峰会准备      ██░░░░░░░░ 20%  优先级:0.98  截止:5 月 15 日

💡 当前总剩余耗时:45 小时,负荷正常

最佳实践

1. 任务录入技巧

  • ✅ 使用动词开头:「完成 Python 课程」而非「学 Python」
  • ✅ 包含时间框架:「每天 30 分钟」或「截止 6 月 15 日」
  • ✅ 说明价值:「对晋升有帮助」帮助系统评估优先级

2. 进度跟踪

  • 每天填坑汇报进度,系统自动追踪
  • 连续 3 天无进展,系统会提醒
  • 进度滞后时,系统建议调整

3. 任务组合优化

  • 避免同时承担多个高精力任务(精力≥4)
  • 为高优先级任务预留缓冲时间
  • 定期查看任务列表,调整优先级

数据存储

任务数据保存在:~/.openclaw/workspace/memory/tasks/tasks.json

数据结构:

{
  "tasks": [
    {
      "id": 1,
      "name": "任务名称",
      "status": "active|paused|completed",
      "progress": 0-100,
      "deadline": "YYYY-MM-DD",
      "total_hours": 60,
      "hours_spent": 15,
      "value": 8,
      "energy": 3,
      "success_prob": 75,
      "tags": ["#职业发展"],
      "priority": 1.87,
      "progress_log": [...]
    }
  ],
  "next_id": 2
}

高级功能

任务复盘

完成任务后,系统自动记录:

  • 实际耗时 vs 预估耗时
  • 完成日期
  • 进度日志

可用于分析时间估算偏差,优化未来任务规划。

成就可视化

🏆 本月完成:3 个任务
🏆 累计完成:12 个任务
🏆 时间投资回报:45%(实际价值/总耗时)

示例对话

用户:挖坑:5 月底前完成 Python 高级课程,预计每周 5 小时,对职业发展很重要

助手

✅ 任务已创建

【任务 #1】Python 高级课程
├─ 截止日期:2026-05-31
├─ 预估耗时:20 小时(5 小时/周 × 4 周)
├─ 预期价值:8/10(职业发展)
├─ 精力消耗:3/5(默认)
├─ 效用得分:3.33
├─ 优先级:2.33
└─ 状态:活跃

💡 建议:优先级较高,建议本周开始投入时间

用户:填坑 1:今天完成了第一章,进度 25%,耗时 2 小时

助手

✅ 进度已更新

【任务 #1】Python 高级课程
├─ 进度:0% → 25%
├─ 已耗时:2 小时
├─ 剩余:18 小时
└─ 状态:活跃

📝 备注:今天完成了第一章
🎯 按当前进度,预计 3 周后完成

用户:任务列表

助手

📋 活跃任务 (按优先级排序)

#1 Python 高级课程   ████░░░░░░ 25%  优先级:2.33  截止:5 月 31 日

💡 当前总剩余耗时:18 小时,负荷正常
Usage Guidance
此技能在本地以 JSON 文件 (~/.openclaw/workspace/memory/tasks/tasks.json) 保存任务数据,整体设计与描述一致且没有网络外发行为。使用前请注意: - 任务数据以明文 JSON 存储,包含任务名称、备注等可能的个人信息;如果你关心隐私,考虑将该目录设为受限权限或使用加密存储。 - package.json 中 repository URL 为占位符(your-username),技能来源标注为 unknown:如果你在意来源可追踪性,请向提供者确认或查看发布者的仓库/签名以增加信任。 - 如果你允许在共享或不受信任的机器上运行,谨慎授予对 HOME 下该路径的写入权限。 总体来看风险较低,但如需最高信任度,请审阅 scripts/task_manager.py 源码(已包含)并在受控环境中运行。
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: high-value-task-manager Version: 1.1.0 The skill is a legitimate task management tool that uses a 'headhunter' methodology to prioritize tasks. The Python script (scripts/task_manager.py) performs standard CRUD operations on a local JSON file located in the user's home directory (~/.openclaw/workspace/memory/tasks/tasks.json) and contains no network activity, obfuscation, or unauthorized file access.
Capability Assessment
Purpose & Capability
技能名与描述为“高价值任务管理/猎头式任务筛选”,所需资源(无环境变量、无外部二进制、无远程服务)和随附的 Python 脚本逻辑都与该用途一致。脚本实现了新增、更新、查询、暂停、完成等任务管理功能,与说明匹配。
Instruction Scope
SKILL.md 的指令仅涉及创建/更新/查询任务、优先级计算和冲突检测,且指定的数据存储路径 (~/.openclaw/workspace/memory/memory/tasks/tasks.json) 与 scripts/task_manager.py 中使用的路径一致。没有指令要求访问与任务管理无关的系统路径、凭证或发送数据到未知远端端点。
Install Mechanism
无安装规范(instruction-only + 附带脚本),不会自动下载或执行远端二进制。仅包含 package.json 与一个 Python 脚本;没有通过不受信任的 URL 拉取或解压可执行文件的行为。
Credentials
未申明任何需要的环境变量或凭证。脚本仅使用 HOME 环境变量定位用户主目录以保存本地数据,这是合理且与用途直接相关。没有请求 API 密钥、云凭证或其它敏感变量。
Persistence & Privilege
技能不请求“always: true”,也不修改其他技能或系统范围配置。它在用户主目录下创建/维护自己的数据文件(tasks.json),这是任务管理类技能的预期行为。
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install high-value-task-manager
  3. After installation, invoke the skill by name or use /high-value-task-manager
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.1.0
更名为「高价值目标任务猎头」,更简洁易记
v1.0.0
初始版本:支持挖坑/填坑/任务列表/冲突检测/优先级排序
Metadata
Slug high-value-task-manager
Version 1.1.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is 高价值目标任务猎头?

高价值目标任务猎头。使用猎头筛选人才的方法论管理个人任务,通过量化分析任务价值、资源消耗与互斥关系,科学评估和动态优化任务优先级。触发词:挖坑 (新增任务)、填坑 (更新进度)、任务列表、查看任务、完成任务、暂停任务。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 147 downloads so far.

How do I install 高价值目标任务猎头?

Run "/install high-value-task-manager" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 高价值目标任务猎头 free?

Yes, 高价值目标任务猎头 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 高价值目标任务猎头 support?

高价值目标任务猎头 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 高价值目标任务猎头?

It is built and maintained by Spaceack (@spaceack); the current version is v1.1.0.

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