JimmyVGDY 长期任务外部记忆与持续检查点技能
执行原则
- 先读取
references/long-running-task-memory-rules.md，只加载当前阶段需要的记忆分片。 - 任务控制状态、授权、Evidence 和下一步保存到仓库外的 Agent 专用目录；代码、Git、配置和运行结果仍是技术事实真相。
- 最少维护
CURRENT_TASK.md和PROGRESS.md；多步骤任务再维护PLAN.md，其他文档按事件创建。 - 采用事件驱动检查点：完成可恢复节点立即写；尚未成节点时，连续 8 个实质动作才写进行中检查点。
checkpoint.py append对同一工作区和相同内容自动去重；只有确需保留重复快照时才使用--force-append。- 高风险操作前后双检查点；上下文压缩、会话切换或暂停前刷新
HANDOFF.md。 - 多 Agent 采用单一写入者；子 Agent 只返回结构化结果，不直接更新共享记忆。
- 恢复时读取当前任务、计划当前阶段和最近 3 个检查点，再核对 Project Binding、Git 与运行状态；活跃检查点超过 20 条时归档旧记录。
- Task Checkpoint 不能自动进入 Project Memory；先按
references/memory-projection-governance.md生成 Projection Candidate，经明确审核后晋升。 - 单项目记忆不能自动成为跨项目知识；必须脱敏、声明适用范围、保留反例和来源证据，再形成待审 Knowledge Candidate。
- 记忆写入前后执行凭据扫描、权限检查和生命周期治理。
- 首次非简单开发接管、恢复已有能力索引或维护公共模块记录时，按能力索引开发流程执行。索引只保存可失效的事实定位，任务摘要链接ID与证据；主协调者增量合并，稳定记忆仍须投影和人工审核。
模型与委派成本
- 本 Skill 默认不派生子 Agent；读取、格式整理、检查点、投影候选和交接摘要属于
luna-low或luna-medium。 - 复杂技术冲突由对应领域 Skill 使用 Terra 判断，记忆 Skill 只持久化已审核结论，不重复推理。
工具与边界
- 当前任务检查点：
scripts/checkpoint.py - 项目记忆投影、晋升和知识候选：安装后的
cp-runtime.py，源码入口为包根目录scripts/cp-runtime.py - 外部记忆不得进入项目仓库、Git、项目变更记录或正式工程文档。
- 不记录冗长内部推理，只记录可验证事实、证据等级、授权、状态、阻塞、风险和下一步。
与受控演进的边界
本 Skill 只为跨任务分析提供已审核的 Checkpoint 和恢复证据，不维护演进合同。目标转为跨任务失败、模型成本、Reviewer 收益或 Skill 路由偏差治理时，改由 controlled-evolution-governance 处理；普通长期任务不要加载演进规则。