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# 蝦米任務管理器 - 示例代碼與使用案例
本文檔提供蝦米任務管理器各功能的詳細示例代碼和實際使用案例,幫助您更好地理解和應用這些功能。
## 1. 刪除任務功能案例
### 案例:重新規劃項目架構
在一個開發週期中,您發現原本規劃的架構方案需要調整,部分任務不再適用。
#### 示例代碼:
```javascript
// 檢查當前的任務列表
const taskList = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
console.log(taskList);
// 識別需要刪除的任務
const tasksToDelete = [
"8a7b6c5d-4e3f-2g1h-0i9j-8k7l6m5n4o3p", // "設計舊版元件庫" 任務
"1a2b3c4d-5e6f-7g8h-9i0j-1k2l3m4n5o6p", // "實現舊版API介面" 任務
];
// 逐個刪除任務
for (const taskId of tasksToDelete) {
try {
const result = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.delete_task({
taskId,
});
console.log(`任務 ${taskId} 刪除結果:`, result);
} catch (error) {
console.error(`刪除任務 ${taskId} 失敗:`, error);
// 檢查是否有依賴關係阻止刪除
if (error.message.includes("依賴")) {
console.log("檢測到依賴關係,需要先處理依賴任務");
// 這裡可以添加處理依賴關係的邏輯
}
}
}
// 確認任務已刪除
const updatedTaskList = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
console.log(updatedTaskList);
```
### 案例:修正錯誤創建的任務
在團隊協作過程中,由於溝通不當,創建了重複或不必要的任務。
#### 示例代碼:
```javascript
// 首先列出所有任務,識別重複項
const allTasks = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
// 假設我們發現兩個名稱相似的任務實際是同一個任務
const duplicateTasks = allTasks.content[0].text.match(
/ID: `([^`]+)`.*名稱: "用戶註冊功能"/g
);
if (duplicateTasks && duplicateTasks.length > 1) {
// 提取第二個重複任務的ID
const duplicateTaskId = duplicateTasks[1].match(/ID: `([^`]+)`/)[1];
// 刪除重複的任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.delete_task({
taskId: duplicateTaskId,
});
console.log(`已刪除重複的任務: ${duplicateTaskId}`);
}
```
## 2. 任務複雜度自適應處理案例
### 案例:處理高複雜度的系統重構任務
您需要執行一個涉及多個子系統的大型重構任務,系統識別出這是一個高複雜度任務。
#### 示例代碼:
```javascript
// 執行複雜任務
const executeResult = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.execute_task({
taskId: "complex-task-uuid-here",
});
// 解析複雜度評估結果
const complexityMatch = executeResult.content[0].text.match(/複雜度級別: (.*)/);
if (complexityMatch && complexityMatch[1].includes("高複雜度")) {
console.log("檢測到高複雜度任務,準備拆分...");
// 根據複雜度評估建議拆分任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.split_tasks({
isOverwrite: false,
tasks: [
{
name: "重構階段1數據模型更新",
description: "更新系統核心數據模型,確保向後兼容性",
notes: "需專注於資料遷移計劃",
},
{
name: "重構階段2API改造",
description: "基於新數據模型更新API層",
dependencies: ["重構階段1數據模型更新"],
},
{
name: "重構階段3前端適配",
description: "更新前端代碼以兼容新API",
dependencies: ["重構階段2API改造"],
},
],
});
// 列出拆分後的任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
}
```
### 案例:建立複雜任務的里程碑
對於複雜任務,設置明確的里程碑和檢查點可以幫助跟蹤進度。
#### 示例代碼:
```javascript
// 執行中等複雜度的任務
const taskResult = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.execute_task({
taskId: "medium-complexity-task-uuid",
});
// 查看系統建議
console.log("系統複雜度評估建議:", taskResult);
// 根據建議設置里程碑
const today = new Date();
const milestones = [
{
name: "需求分析完成",
deadline: new Date(today.setDate(today.getDate() + 2))
.toISOString()
.split("T")[0],
},
{
name: "核心功能實現",
deadline: new Date(today.setDate(today.getDate() + 5))
.toISOString()
.split("T")[0],
},
{
name: "整合測試完成",
deadline: new Date(today.setDate(today.getDate() + 3))
.toISOString()
.split("T")[0],
},
{
name: "文檔編寫與部署",
deadline: new Date(today.setDate(today.getDate() + 2))
.toISOString()
.split("T")[0],
},
];
console.log("為複雜任務設置的里程碑:", milestones);
// 記錄里程碑到任務注記假設我們有更新任務的API
// 在實際場景中,您可能需要將這些里程碑記錄到專門的文檔或項目管理工具
```
## 3. 任務摘要自動更新機制案例
### 案例:完成關鍵功能並提供詳細摘要
您剛完成了一個重要的系統功能,需要記錄詳細的實施過程和決策理由。
#### 示例代碼:
```javascript
// 完成任務並提供詳細摘要
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.complete_task({
taskId: "auth-system-task-uuid",
summary: `成功實現多因素認證系統,包括以下關鍵組件:
1. 核心認證流程:使用 JWT + 刷新令牌架構支持多設備同時登入令牌有效期為30分鐘刷新令牌7天。
2. 因素實現:
- 知識因素:密碼採用 Argon2id 算法加鹽哈希存儲
- 設備因素:實現基於 FIDO2/WebAuthn 的無密碼認證
- 所有權因素:支持 TOTP 和 HOTP 兩種一次性密碼標準
3. 安全增強措施:
- 實現漸進式登入延遲,防止暴力破解
- IP變動時要求額外驗證
- 可疑活動檢測與自動鎖定
4. 性能優化:
- 認證流程平均響應時間降低40%
- 使用Redis作為令牌存儲支持水平擴展
- 實現分層緩存策略,降低數據庫壓力
遇到並解決的主要挑戰:(1)跨域認證問題;(2)移動設備上的WebAuthn兼容性(3)離線驗證機制。`,
});
// 列出任務,確認摘要已更新
const tasks = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
console.log(tasks);
```
### 案例:使用自動生成的摘要
對於較簡單的任務,可以讓系統自動生成摘要。
#### 示例代碼:
```javascript
// 完成任務,讓系統自動生成摘要
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.complete_task({
taskId: "simple-logging-task-uuid",
});
// 檢查生成的摘要
const taskList = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
const completedTasks = taskList.content[0].text.match(/已完成.*?\n\n/gs);
if (completedTasks) {
const relevantTask = completedTasks.find((task) =>
task.includes("simple-logging-task-uuid")
);
const summaryMatch = relevantTask.match(/摘要: (.*?)(?:\n|$)/);
if (summaryMatch) {
console.log("系統自動生成的摘要:", summaryMatch[1]);
}
}
```
## 4. 工作日誌功能案例
### 案例:追蹤關鍵任務的執行歷程
在復盤專案時,需要了解某個關鍵任務的完整執行過程和決策點。
#### 示例代碼:
```javascript
// 查詢特定任務的日誌
const taskLogs = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_conversation_log({
taskId: "key-feature-task-uuid",
limit: 50, // 獲取更多記錄
});
// 分析日誌中的關鍵決策點
const decisionPoints = taskLogs.entries.filter(
(entry) =>
entry.summary.includes("決定") ||
entry.summary.includes("選擇") ||
entry.summary.includes("決策")
);
console.log("任務執行過程中的關鍵決策點:", decisionPoints);
// 分析遇到的挑戰
const challenges = taskLogs.entries.filter(
(entry) =>
entry.summary.includes("問題") ||
entry.summary.includes("挑戰") ||
entry.summary.includes("困難") ||
entry.summary.includes("錯誤")
);
console.log("任務執行過程中遇到的挑戰:", challenges);
// 組織執行時間線
const timeline = taskLogs.entries
.map((entry) => ({
time: new Date(entry.timestamp),
action:
entry.summary.substring(0, 100) +
(entry.summary.length > 100 ? "..." : ""),
participant: entry.participant,
}))
.sort((a, b) => a.time - b.time);
console.log("任務執行時間線:", timeline);
```
### 案例:項目結束後清理不必要的日誌
在項目完成後,需要清理積累的大量日誌,但保留關鍵記錄。
#### 示例代碼:
```javascript
// 首先,提取重要日誌並保存
const allLogs = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_conversation_log({
limit: 1000, // 嘗試獲取大量日誌
offset: 0,
});
// 識別關鍵日誌(例如重要決策、錯誤解決方案等)
const keyLogs = allLogs.entries.filter((entry) => {
// 過濾出重要性高的日誌
const isDecision =
entry.summary.includes("決策") || entry.summary.includes("選擇方案");
const isError =
entry.summary.includes("修復錯誤") || entry.summary.includes("解決問題");
const isMilestone =
entry.summary.includes("里程碑") || entry.summary.includes("階段完成");
return isDecision || isError || isMilestone;
});
// 將關鍵日誌保存到外部文件(示例)
console.log("保存的關鍵日誌數量:", keyLogs.length);
console.log("關鍵日誌示例:", keyLogs.slice(0, 3));
// 確認已保存重要日誌後,清除系統中的全部日誌
const confirmation = window.confirm(
"已保存關鍵日誌,是否清除系統中的所有日誌記錄?"
);
if (confirmation) {
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.clear_conversation_log({
confirm: true,
});
console.log("所有日誌已清除");
}
```
## 5. 綜合案例:完整項目流程
以下是一個完整的項目工作流程示例,從規劃到完成,使用蝦米任務管理器的各項功能。
### 案例:開發一個用戶資料分析儀表板
#### 階段 1項目規劃與任務拆分
```javascript
// 開始規劃
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.plan_task({
description:
"開發一個用戶資料分析儀表板,用於可視化用戶行為數據,支持多維度分析和報表導出功能。",
requirements:
"技術棧要求使用React前端和Node.js後端數據視覺化採用ECharts或D3.js需支持千萬級用戶數據的實時分析。",
});
// 分析問題
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.analyze_task({
summary: "用戶資料分析儀表板開發項目,集成多維數據可視化和報表導出功能",
initialConcept:
"採用模塊化設計前端使用React+Redux+ECharts後端使用Node.js+Express+MongoDB實現數據流水線處理和快速響應的數據查詢API。",
});
// 反思構想
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.reflect_task({
summary: "用戶資料分析儀表板開發項目,集成多維數據可視化和報表導出功能",
analysis:
"經過詳細分析,決定採用以下技術方案:\n1. 前端框架React 18 + TypeScript\n2. 狀態管理Redux Toolkit + RTK Query\n3. 視覺化庫ECharts 5 (適合複雜數據視覺化)\n4. 後端APINode.js + Express + MongoDB聚合查詢\n5. 數據處理採用分層緩存策略通過Redis緩存熱門查詢\n6. 報表導出使用server-side生成PDF和CSV\n...",
});
// 拆分任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.split_tasks({
isOverwrite: false,
tasks: [
{
name: "設計系統架構",
description:
"定義系統整體架構包括前後端技術選型、數據流、API設計和部署架構",
notes: "需考慮系統擴展性和性能要求",
},
{
name: "開發資料處理後端",
description: "實現資料處理引擎,支持大數據量查詢和聚合分析",
dependencies: ["設計系統架構"],
},
{
name: "實現資料視覺化元件",
description: "開發可重用的視覺化圖表元件,支持多種數據展示形式",
dependencies: ["設計系統架構"],
},
{
name: "搭建儀表板界面",
description: "根據UI設計實現儀表板界面包括布局、過濾器和用戶交互",
dependencies: ["設計系統架構"],
},
{
name: "整合資料和視覺化",
description: "連接後端API和前端視覺化元件實現數據實時更新和交互",
dependencies: [
"開發資料處理後端",
"實現資料視覺化元件",
"搭建儀表板界面",
],
},
{
name: "開發報表導出功能",
description: "實現多格式報表導出功能支持PDF、CSV等格式",
dependencies: ["整合資料和視覺化"],
},
{
name: "系統測試與優化",
description:
"進行系統整體測試,包括功能測試、性能測試和壓力測試,針對性優化",
dependencies: ["整合資料和視覺化", "開發報表導出功能"],
},
],
});
```
#### 階段 2任務執行與複雜度處理
```javascript
// 列出所有任務
const tasks = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
console.log(tasks);
// 找出第一個待執行的任務
const pendingTasks = tasks.content[0].text.match(/待處理.*?ID: `([^`]+)`/gs);
const firstTaskId = pendingTasks[0].match(/ID: `([^`]+)`/)[1];
// 執行架構設計任務
const executeResult = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.execute_task({
taskId: firstTaskId,
});
// 檢查複雜度評估
if (executeResult.content[0].text.includes("高複雜度")) {
console.log("架構設計是高複雜度任務,需要特別關注");
// 可以進一步拆分架構設計任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.split_tasks({
isOverwrite: false,
tasks: [
{
name: "前端架構設計",
description: "設計前端架構,包括組件結構、狀態管理和路由設計",
dependencies: [],
},
{
name: "後端架構設計",
description: "設計後端架構包括API結構、數據模型和緩存策略",
dependencies: [],
},
{
name: "整合前後端架構",
description: "確保前後端架構協同工作定義數據交換格式和API契約",
dependencies: ["前端架構設計", "後端架構設計"],
},
],
});
}
```
#### 階段 3完成任務與提供摘要
```javascript
// 驗證任務
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.verify_task({
taskId: "architecture-task-uuid",
});
// 完成任務並提供詳細摘要
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.complete_task({
taskId: "architecture-task-uuid",
summary: `成功設計完成系統整體架構,採用了以下關鍵技術決策:
1. 採用微服務架構,將資料處理和視覺化渲染分離,提高系統靈活性
2. 前端技術棧React 18 + TypeScript + ECharts 5組件採用原子設計模式
3. 後端技術棧Node.js + Express + MongoDB採用資料聚合管道處理複雜查詢
4. 快取策略三層緩存應用內存、Redis、持久化存儲針對不同數據生命週期優化
5. 擴展性設計水平擴展的API服務事件驅動的資料處理管道
解決的主要挑戰:(1)大數據量分析性能瓶頸;(2)多維度數據實時更新一致性;(3)跨設備體驗一致性
測試結果顯示架構可支持超過1000萬用戶記錄的快速分析查詢響應時間控制在200ms以內比目標性能指標提升了35%。`,
});
```
#### 階段 4查詢任務日誌和維護
```javascript
// 查詢任務執行日誌
const taskLogs = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_conversation_log({
taskId: "architecture-task-uuid",
});
// 分析日誌,找出關鍵決策點
const decisions = taskLogs.entries.filter(
(entry) => entry.summary.includes("決定") || entry.summary.includes("選擇")
);
console.log("架構設計過程中的關鍵決策:", decisions);
// 清理不必要的任務(假設有些子任務變得不必要)
await mcp.mcp_shrimp_task_manager.delete_task({
taskId: "unnecessary-subtask-uuid",
});
// 最終檢查任務狀態
const finalTaskList = await mcp.mcp_shrimp_task_manager.list_tasks();
console.log("當前任務狀態:", finalTaskList);
```
## 結論
以上示例展示了蝦米任務管理器在不同場景下的使用方法。通過這些具體案例,您可以了解如何:
1. 使用刪除任務功能維護任務列表的整潔和準確性
2. 利用任務複雜度自適應處理功能合理規劃和分解複雜任務
3. 通過任務摘要自動更新機制記錄關鍵實施細節和決策
4. 使用工作日誌功能追蹤項目進展和關鍵決策點
這些功能共同提供了一個強大的任務管理框架,幫助您更有效地規劃、執行和監控項目。