AI代理CLI任务计时器,通过自动保存日志和可视化基准测试学习进度,集成ClawVault实现持久记忆。
任务时间 Skill : AI代理的任务计时器 —— 使用自动保存日志和可视化来进行基准学习进度. .是一项面向实际任务的技能,主要用于ClawVault生态系统中用于AI代理内存的部分.;QQQ快速引用.;
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
面向 AI 代理的 CLI 任务计时器 —— 通过自动保存日志与可视化图表,对学习进展进行基准测试。
ClawVault 生态系统的一部分,用于 AI 代理的记忆管理。
npm install -g @versatly/tasktime
tasktime start "任务描述" --category coding # 开始计时 tasktime stop --notes "我学到的内容" # 停止并保存 tasktime status # 显示当前任务 tasktime now # 适用于提示词的一行命令
tasktime history # 最近的任务(别名:tt ls) tasktime history -n 20 # 最近 20 个任务 tasktime history -c coding # 按类别筛选 tasktime search "auth" # 全文搜索 tasktime categories # 列出所有类别
tasktime report # 包含图表的完整报告 tasktime report --days 30 # 过去 30 天的数据 tasktime chart --type bar # 柱状图 tasktime chart --type spark # 火柴图(Sparkline) tasktime chart --type line # 折线图
停止时自动保存(v1.2.0+):每个已完成任务将自动保存至 ClawVault:
tasktime start "构建 API" -c coding # ... 执行工作 ... tasktime stop --notes "创纪录地快速完成" # ✅ 已完成:构建 API # 🐘 已保存至 ClawVault ← 自动执行!
手动同步与导出:
tasktime sync # 将完整报告同步至 ClawVault tasktime sync --days 30 # 同步过去 30 天的数据 tasktime export # 导出为 Markdown 格式 tasktime stop --no-vault # 对单个任务跳过自动保存
tasktime seed # 注入示例数据(仅限空数据库)
跟踪同类任务随时间推移所耗时长,以衡量学习进展:
tt start "实现 OAuth 流程" -c auth # ... 执行工作 ... tt stop --notes "使用了 passport.js,比上次快了 20 分钟"
将任务数据持久化存储至 AI 代理的记忆保险库中:
# 完成工作后 tasktime sync # 或将导出内容通过管道传给 clawvault tasktime export | clawvault store --category research --title "任务报告"
了解更多:clawvault.dev
按类别分组任务,以了解时间分配情况:
tt report --days 7 # 展示各分类的时间占比:coding、research、testing、docs 等
将当前任务添加至 shell 提示符中:
PS1='$(tasktime now) $ ' # 显示为:⏱️ 构建 API (23m) $
~/.tasktime/tasks.jsontasktime → 完整命令tt → 短别名(功能完全相同)相关专题
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