源自 GitHub长任务磁盘记忆规划
本功能借鉴类似Manus的持久化磁盘记忆模式，将大语言模型易失的上下文窗口视为内存，把本地磁盘文件作为外部长期存储。在复杂的工程编码或长链条调研中，它会自动在项目目录下维护 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 三个核心文件，结合IDE生命周期钩子（如提示提交、工具调用前后、上下文压缩与停止钩子），在每次决策前自动校验目标、记录试错与更新进度，防止AI在多轮交互后遗忘初衷或陷入死循环重试。
它会先理解你的原始内容和目标，再按清晰的步骤完成处理。你不需要学习复杂命令，也不用理解背后的技术细节。
常见场景
它能帮你做什么？
01
02
03
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“请初始化 planning-with-files 环境，针对重构用户认证模块创建 task_plan.md，并划分三个实施阶段与测试验收指标。”
“运行 session-catchup.py 聚合当前工程的会话记录，检查 findings.md 中记录的数据库迁移失败原因，并按三振重试原则修改下一个处理步骤。”
“我需要对系统进行分布式微服务拆分，请在当前项目根目录生成持久化规划文件，并开始执行阶段一依赖分析。”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
