chore(helloagents): archive merge workflow proposals and tasks
This commit is contained in:
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@@ -0,0 +1,10 @@
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{
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"status": "completed",
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"completed": 5,
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"failed": 0,
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"pending": 0,
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"total": 5,
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"percent": 100,
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"current": "completed",
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"updated_at": "2026-04-16 17:08:30"
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}
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+128
@@ -0,0 +1,128 @@
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# 变更提案: create-git-merge-preserve-local-skill
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## 元信息
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```yaml
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类型: 新功能
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方案类型: implementation
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优先级: P1
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状态: 已确认
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创建: 2026-04-16
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```
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## 1. 需求
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### 背景
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本次已在 `Xboard-new` 仓库中完成一次“以 `upstream/master` 为基线、保留本地改动优先”的真实合并。
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这类需求在多仓协作中出现频率高,且容易踩到 dirty worktree、`modify/delete` 冲突、子模块 gitlink
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冲突、错误远端基线等问题,适合沉淀成一个可复用 skill。
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### 目标
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- 在全局技能目录创建一个可自动发现的 skill。
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- 让 skill 能指导 Codex 安全地把远端最新代码合并到当前分支,同时尽量保住本地改动并在冲突时偏向本地实现。
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- 覆盖常见高风险场景,包括未提交改动、`modify/delete` 冲突、子模块冲突和合并后核验。
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### 约束条件
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```yaml
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时间约束: 当前回合内完成创建、校验和可用性说明
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性能约束: N/A
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兼容性约束: skill 需放在 C:/Users/xiaohuli/.codex/skills 下以便全局自动发现
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业务约束: 说明必须体现“保本地优先”语义,避免把 merge 写成 rebase/reset/强推流程
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```
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### 验收标准
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- [ ] `C:/Users/xiaohuli/.codex/skills/git-merge-preserve-local/` 下存在完整 skill 目录
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- [ ] `SKILL.md` 明确描述触发场景、工作流和关键风险点
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- [ ] 至少有一份参考文档沉淀具体命令模板与冲突处理要点
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- [ ] skill 通过 `quick_validate.py` 校验
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## 2. 方案
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### 技术方案
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创建一个轻量级 workflow skill:
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1. 用 `init_skill.py` 在全局技能目录初始化 `git-merge-preserve-local`。
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2. 将核心触发条件和执行骨架写入 `SKILL.md`,保持内容精炼。
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3. 将具体命令模板、冲突配方和核验清单下沉到 `references/merge-playbook.md`。
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4. 用 `generate_openai_yaml.py` 生成 `agents/openai.yaml`,补齐 UI 元数据。
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5. 运行 `quick_validate.py` 做结构校验。
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### 影响范围
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```yaml
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涉及模块:
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- 全局 Codex skills: 新增 git-merge-preserve-local skill
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- 当前仓库 .helloagents: 新增本次方案包与执行记录
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预计变更文件: 4-6
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```
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### 风险评估
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| 风险 | 等级 | 应对 |
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|------|------|------|
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| 说明过长、触发词不清,导致 skill 不易命中或上下文成本过高 | 中 | 将流程骨架留在 `SKILL.md`,把命令细节下沉到 references |
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| 将“保本地优先”误写成 `reset`、`rebase` 或 `push --force` | 高 | 明确写出推荐 merge 路径与禁用路径 |
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| 忽略子模块 gitlink 冲突,导致 skill 在真实仓库里误导操作 | 高 | 单独增加子模块冲突章节和验证清单 |
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## 3. 技术设计(可选)
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> 本次为全局 skill 创建,不涉及业务系统架构/API/数据模型设计。
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### 架构设计
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N/A
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### API设计
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N/A
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### 数据模型
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N/A
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## 4. 核心场景
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> 该 skill 面向 Git 合并流程复用,不同步项目业务模块文档。
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### 场景: 将上游最新代码合并到当前分支且保留本地优先
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**模块**: 全局技能 / Git 工作流
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**条件**: 用户要求同步远端最新代码,但不希望丢失本地改动,且冲突时偏向本地实现
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**行为**: 先识别真实上游基线、保护现场,再执行 merge、处理冲突并核验
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**结果**: 能在真实仓库中复用一套较稳健的“保本地优先合并”操作流程
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## 5. 技术决策
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> 本方案涉及的技术决策,归档后成为决策的唯一完整记录
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### create-git-merge-preserve-local-skill#D001: 采用“SKILL.md + references”而非附带脚本自动执行 merge
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**日期**: 2026-04-16
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**状态**: ✅采纳
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**背景**: 这类 Git 合并任务高度依赖现场状态,直接自动执行脚本容易因远端、分支、dirty worktree、子模块结构差异而误伤仓库。
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**选项分析**:
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| 选项 | 优点 | 缺点 |
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|------|------|------|
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| A: `SKILL.md + references` | 复用性高,允许结合现场状态判断,适合不同仓库差异 | 不是一键脚本,需要代理自己执行命令 |
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| B: 直接附自动 merge 脚本 | 执行更快 | 风险高,容易在错误远端/错误分支/脏工作树下误操作 |
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**决策**: 选择方案 A
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**理由**: 该问题的关键不是缺少命令,而是缺少“什么时候用什么命令”的判断框架;skill 更适合作为操作协议而不是盲目自动化脚本。
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**影响**: skill 主要由说明文档构成,强调流程判断、冲突配方和验证步骤
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## 6. 成果设计
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> 含视觉产出的任务由 DESIGN Phase2 填充。非视觉任务整节标注"N/A"。
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### 设计方向
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- N/A
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### 视觉要素
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- N/A
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### 技术约束
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- **可访问性**: N/A
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- **响应式**: N/A
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+57
@@ -0,0 +1,57 @@
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# 任务清单: create-git-merge-preserve-local-skill
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> **@status:** completed | 2026-04-16 17:09
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```yaml
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@feature: create-git-merge-preserve-local-skill
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@created: 2026-04-16
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@status: completed
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@mode: R2
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```
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## 进度概览
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| 完成 | 失败 | 跳过 | 总数 |
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|------|------|------|------|
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| 5 | 0 | 0 | 5 |
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## 任务列表
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### 1. 方案与骨架
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- [√] 1.1 初始化全局 skill 目录与基础骨架,确认目标路径和资源结构 | depends_on: []
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- [√] 1.2 编写 skill 的触发描述、主流程和风险约束 | depends_on: [1.1]
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### 2. 参考资料与元数据
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- [√] 2.1 编写 references 中的命令模板、冲突配方和核验清单 | depends_on: [1.2]
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- [√] 2.2 生成或补齐 `agents/openai.yaml` 元数据 | depends_on: [2.1]
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### 3. 校验与交付
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- [√] 3.1 运行 skill 校验并修复结构问题 | depends_on: [2.2]
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## 执行日志
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| 时间 | 任务 | 状态 | 备注 |
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| 2026-04-16 17:03:00 | 方案包创建 | completed | 已创建 `202604161703_create-git-merge-preserve-local-skill` |
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| 2026-04-16 17:04:00 | 1.1 | completed | 已初始化 `C:/Users/xiaohuli/.codex/skills/git-merge-preserve-local`,并创建 `SKILL.md` |
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| 2026-04-16 17:07:00 | 1.2/2.1 | completed | 已写入主流程与 `references/merge-playbook.md` |
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| 2026-04-16 17:08:00 | 2.2 | completed | 已补齐 `agents/openai.yaml` |
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| 2026-04-16 17:08:30 | 3.1 | completed | `generate_openai_yaml.py` 与 `quick_validate.py` 因缺少 `yaml` 依赖失败,已改用手工结构校验并通过 |
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## 执行备注
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> 记录执行过程中的重要说明、决策变更、风险提示等
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- 目标目录已确认使用 `C:/Users/xiaohuli/.codex/skills`
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- 计划创建 skill 名称为 `git-merge-preserve-local`
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- `agents/openai.yaml` 在首次初始化时因 `short_description` 超长未生成,后续已手工补齐
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- 本机 Python 环境缺少 `PyYAML`,因此未使用 `generate_openai_yaml.py` / `quick_validate.py` 完成最终步骤
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