开场：一个搁置了三周的任务
先说一件发生在我们团队里的事。
上个月，我们安排一篇产品文章，计划写完后排版发布。大纲确认了，全文写好了，然后……就没有然后了。它安静地躺在一个文件夹里，整整三周没人碰。
不是大家偷懒。是没有人记得这个任务还开着。每次会话结束，AI 助手对它的记忆就清零；新会话里没人提起，它就永远不会被想起。直到三周后有人偶然翻目录，才发现：哦，这篇还卡在「等排版确认」这一步。
后来我们给工作区做了一次全面体检，扫出来的问题更扎眼：十几个进行中的任务，没有一张「进度卡」——它们的状态只存在于某次对话里，而那段对话早被新会话覆盖了。
这不是某个助手的失误。这是所有 AI 助手的通病：它不记得自己手上有哪些活，更不记得这些活干到哪了。
我是 dtsola，一个 IT 解决方案架构师，也是一人公司实践者。过去几个月，我让 7 个 AI 助手帮我干活：写文章的、画图的、发公众号的、管知识库的、做 PPT 的……它们像一支小小的远程团队。团队干活很利索，但「任务管理」这件事，全靠人肉记忆。
为什么 AI 助手管不住任务
很多人以为，给 AI 助手派活就像给同事派活——它会自己记着。其实完全不是。
会话即白板。 AI 助手的记忆只活在当前会话里。聊完、关掉、重启，它又是一块干净的白板。昨天干到一半的调研、上周确认过的方案，只要不在某个文件里，就等于不存在。
文档散落。 任务做完了，报告和资料埋在随机文件夹里。三个月后想找回来？你得记得它当时放在哪——而 AI 助手连有这个任务都不记得了。
状态无载体。 「这个任务现在到哪一步了？」——这句话没人答得上来。进行中？暂停了？做完了？全凭印象，印象会过期。
你可能会说：用项目管理软件啊，Jira、Trello、Notion，哪个不行？
问题在于：AI 助手的工作区是一堆本地文件夹，不是网页看板。让它在干活时同步维护一个外部项目管理工具，等于让工人每次拧螺丝都要先去办公室填张表——流程重，必然坚持不下去。
我们需要的是：任务状态跟着文件走，打开目录就知道一切。
解法：目录即容器，PROGRESS.md 即进度
这个项目叫 xiaoyaoclaw-task-progress-tracker（任务进度跟踪器），是十件套里的第三件。它的核心思想只有一句话：
目录即容器，PROGRESS.md 即进度。
AI 助手干活本来就要建文件夹：tasks/ 放短期任务（半小时到一周），projects/ 放长期项目（要持续维护的）。这个技能做的，是在每个文件夹里放一张 PROGRESS.md 进度卡——状态、进度日志、文档索引，全在一张卡片里。
不用额外开软件，不用连数据库。目录本身就是任务容器，卡片就是任务的「记忆」。
它把任务分成两种对象：
两者的进度卡长这样：
---
type: task
status: active # active / paused / done
progress: 60 # 项目才有，0-100
created: 2026-09-01
updated: 2026-09-03
docs:
- path: article-v1.md
desc: 全文初稿
---
## 进度日志
- 2026-09-01 10:00：大纲确认，开始写
- 2026-09-03 14:00：初稿完成，等审核
## 文档索引
| 文档 | 说明 |
|------|------|
| article-v1.md | 全文初稿 |一张卡片，三种信息，全部可读：
状态写在最前面（frontmatter），机器能读，扫一眼就知道这个任务活着还是死了。
进度日志只追加不删除——每次更新在后面加一行，任务从头到尾的完整时间线都在。
文档索引记录这个任务产出了什么、放在哪——报告永远找得回。
三个关键设计
① 克制建项：只响应明确指令
这个项目踩过一个坑。
第一版的时候，我们设计成「任何技能被激活就自动建任务」——想着这样最省心，AI 一干活就自动记录。
结果翻车了。查天气建一个任务，识别图片建一个任务，简单问答也建一个任务。几天下来，任务列表里全是垃圾条目，真正的任务淹没在误报里。这就是 v1 的死因。
v2 改了一条铁律：建项必须来自用户的明确意图。 你说「开个任务：调研 XX」才建；你说「查一下天气」，它绝不给你开个任务。宁可少记，不可乱记。
② 文档索引：让产出永远找得回
任务做完了，报告放哪了？这个技能的做法是：产出物收进任务的 docs/ 目录（或记录路径），然后在卡片里登记。
索引是双通道的：frontmatter 里的 YAML 数组给机器读（AI 助手扫一眼就知道有哪些文档），正文里的表格给人读（你打开卡片就能看到清单）。报告永远不会丢——就算你忘了它存在，打开任务卡片就能看到。
③ 零依赖：纯文件，不引入任何服务
整个技能就是读写 Markdown 文件。没有 CLI，没有外部服务，没有数据库。
好处是显而易见的：真相源就在你的工作区里。进度卡就是普通文件，你随时可以用任何编辑器打开看；换机器、换工具，文件拷过去就完事，不绑任何平台。
三步上手，5 分钟搞定
Step 1：安装
clawhub install xiaoyaoclaw-task-progress-tracker或者 GitHub 手动安装：git clone https://github.com/dtsola/xiaoyaoclaw-task-progress-tracker，把 SKILL.md 和 templates/ 放进 skills 目录。
Step 2：开个任务
对你的 agent 说：
开个任务：调研一下本地知识库工具
它会自动完成：生成目录名 → 建 tasks/kb-tools-research/ → 从模板创建 PROGRESS.md → 汇报路径。全程透明，你随时可以打开卡片看。
Step 3：日常维护
干活时说一句：
任务调研进度：资料收集完了，开始写报告
卡片自动追加一行日志。报告写完了，再说一句：
给任务调研挂个文档：FINAL_调研报告.md 是最终报告
文档就进了索引。想盘点就说「现在有哪些任务在跑？」，做完就说「任务调研完结」——状态标记 done，同时记进当天日志。
从此，你的 AI 助手每天早上醒来，打开工作区扫一眼 PROGRESS.md，就知道：手上有三个任务，一个在写、一个等审核、一个暂停了。它终于记得自己有哪些活，干到哪了。
顺带聊聊：这是「十件套」之一
任务进度跟踪不是孤立的。它是我们开源「十件套」里的第三件——一套给 OpenClaw AI 助手用的完整体系：
前两件和今天的主角关系最近，它们的分工是：
initializer 管「家」——定好目录规范，让每个文件有该待的地方
task-progress-tracker 管「任务状态」——任务开没开、干到哪、产出在哪
memory-distill 管「会话记忆」——把聊过的话蒸馏成长期记忆
三者职责不重叠：一个管房间布局，一个管任务进度，一个管大脑记忆。而 tracker 每次任务完结时写的日志，正好是 memory-distill 蒸馏的原料——任务的生命周期走完，记忆自然沉淀。
写在最后
AI 助手管不住任务，本质是任务状态没有落盘。它不缺记性，缺的是一个「打开目录就知道一切」的载体。
如果你也在折腾个人 AI 智能体，不妨从「给任务建张卡」开始——让每个任务都有自己的进度页，让你的 AI 助手不再把活干到一半就忘掉。
毕竟，一支记不住自己有哪些活的团队，再能干也是白搭。
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