Async Issue Manager

Async Issue Manager

纯本地的异步任务管理系统。用文件系统代替数据库，Git 代替云服务，Agent 代替人工跟进。

核心理念

人不在线时，Agent 依然在工作。

你（早上）: "帮我研究一下 xxx"
  ↓
Agent 自动建 Issue → 排优先级 → 打标签
  ↓
白天每小时自动调度 → 判断派给哪个 Agent
  ↓
分析师/写手/探索者/临时工 → 各自执行
  ↓
完成 → 移入 .issues/closed/ → Git commit
  ↓
你（晚上）: 看 closed/ 里的结果

目录结构

.issues/
├── open/           # 待处理的任务
│   └── 035-研究xxx方案.md
├── in-progress/    # 正在执行的任务
│   └── 034-写教程.md
├── closed/         # 已完成的任务
│   ├── 001-修复bug.md
│   └── 002-写文档.md
└── index.json      # 索引（ID 计数器 + 全量记录）

Issue 文件格式

每个 Issue 是一个 Markdown 文件，带 YAML front matter：

---
id: 35
title: 研究 xxx 方案
priority: P1
labels: research, analysis
status: open
assignee: unassigned
created_at: 2026-02-21T10:00:00
updated_at: 2026-02-21T10:00:00
---

## 问题描述

具体描述任务内容...

## 期望结果

分析报告，包含方案对比...

优先级

标签

标签决定任务派给谁：

使用方式

1. 创建 Issue（CLI）

# 在 Skill 目录内运行
python3 scripts/manager.py create \
  --title "研究 Peekaboo 集成方案" \
  --body "调研 Peekaboo macOS 自动化框架，评估与 OpenClaw 的集成可能" \
  --priority P1 \
  --labels research analysis

2. 创建 Issue（Agent 自然语言）

当用户说出任务时，Agent 应该：

1. 判断这是一个可异步执行的任务
2. 提取标题、优先级、标签
3. 调用 manager.py create 创建 Issue
4. 确认创建成功

示例对话：

用户: "帮我研究一下 karry_viber 的 Accessibility Service 方案"
Agent: 已创建 Issue #36: 研究 karry_viber Accessibility Service 方案 [P1, research]

3. 查看 Issue

# 列出所有 open Issues
python3 scripts/manager.py list --status open

# 查看单个 Issue
python3 scripts/manager.py show 35

# 按标签过滤
python3 scripts/manager.py list --labels research

4. 分配 Issue

python3 scripts/manager.py assign 35 analyst

5. 关闭 Issue

python3 scripts/manager.py close 35 --resolution "分析报告已生成，见 data/analysis.md"

自动化组件

自动调度（每小时）

scripts/auto-dispatch.sh — cron 每小时运行：

1. 运行巡查系统扫描问题
2. 广播所有 open Issues 给匹配的 Agent
3. 触发主 Agent 判断派活

调度逻辑：主 Agent 读取 open Issues，根据标签和优先级判断派给哪个子 Agent 执行。不是死板的规则路由，而是智能判断。

巡查系统（每天 2 次）

scripts/inspector.py — 自动发现问题并创建 Issue：

巡查发现问题 → 自动创建 Issue → 下一个调度周期自动派活处理。

文档同步检查器（可扩展，参考 inspector.py 的 check_docs_sync 方法）：

• 自动扫描所有 Git 项目和 Skills
• 检测代码改了但 README/SKILL.md 没更新
• 新项目自动纳入监控，无需手动配置

广播系统

scripts/broadcast.py — 根据 Agent 订阅配置，将 Issue 推送给匹配的 Agent：

# Agent 订阅配置示例
AGENT_SUBSCRIPTIONS = {
    "analyst": {
        "labels": ["bug", "performance", "analysis"],
        "priority": ["P0", "P1"]
    },
    "writer": {
        "labels": ["docs", "writing"],
        "priority": ["P1", "P2"]
    }
}

Cron 配置示例

# 每小时自动调度
0 * * * * cd /workspace && bash scripts/auto-dispatch.sh

# 早晨巡查（06:30）
30 6 * * * cd /workspace && python3 scripts/inspector.py

# 晚间巡查（22:00）
0 22 * * * cd /workspace && python3 scripts/inspector.py

在 OpenClaw 中，使用内置 cron 系统替代系统 crontab：

• sessionTarget: "isolated" + payload.kind: "agentTurn" 用于需要 Agent 判断的任务
• sessionTarget: "main" + payload.kind: "systemEvent" 用于简单触发

Git 管理

整个 .issues/ 目录纳入 Git 管理：

# 每小时自动 commit
git add .issues/ && git commit -m "issues: auto-update $(date +%H:%M)" && git push

好处：

• 完整历史可追溯（谁建的、谁改的、什么时候关的）
• 不依赖任何外部服务（GitHub Issues、Jira、Notion）
• 离线可用，本地速度
• 多设备同步靠 git push/pull

适用场景

安装

1. 将整个 async-issue-manager/ 目录复制到你的工作区 skills/ 下
2. 创建 .issues/ 目录结构：mkdir -p .issues/{open,in-progress,closed}
3. 设置环境变量 WORKSPACE 指向你的工作区根目录（或让脚本自动检测）
4. 配置 cron 定时任务（参考上方 Cron 配置）
5. 运行 examples/quickstart.sh 验证安装

注意事项

• Issue ID 全局递增，不会重复
• 巡查系统自动去重——相同标题的 Issue 不会重复创建
• 文件移动（open → in-progress → closed）靠脚本自动处理
• index.json 是索引文件，不要手动编辑