task-automation开源项目Vibe Coding

1. 立项原因
该项目旨在解决企业内部任务处理中常见的沟通与执行脱节、人工操作成本高、系统集成复杂三大痛点：
+ 消除“信息孤岛”：将散落在企业微信群中的非结构化任务请求，自动转化为结构化、可追踪的执行指令。
+ 降低重复劳动：替代人工从消息识别、任务拆解、代码编写到结果记录的完整流程，尤其适合高频、规则明确的任务。
+ 简化技术集成：采用API网关+分布式Worker架构，解决传统方案需要内网穿透、系统耦合度高的问题，实现快速部署与扩展。

2. 行业场景
该方案特别适合IT服务、金融、政务、电商、制造等需要快速响应内部/外部任务请求的行业，典型场景包括：
+ 数据查询与报表 群里@机器人 “查一下Q3华东区销售额”，系统自动生成SQL并返回结果或图表
+ 运维自动化 “重启服务器web-01” → 鉴权后调用API执行Ansible任务
+ 开发辅助 “写个解析PDF的Python脚本” → LLM生成代码并推送到代码仓库
+ 审批流程 “申请数据库读权限” → 发起飞书审批，通过后自动执行授权

本系统通过 API Gateway + Workers 微服务架构，实现从企业微信群消息到代码生成的全链路自动化。网关作为唯一公网入口，负责消息分发和路由，各业务模块通过 REST API 通信，可独立部署和扩展。

1. 智能任务解析与路由
LLM混合调度：根据任务复杂度自动选择本地Ollama（简单/中等任务）或云端Claude/GPT（复杂任务）。

去重与过滤：网关层对重复消息自动去重，避免同一任务多次触发。

2. 人机协同决策
确认机制：分析后的任务需用户通过飞书卡片确认或修改，支持超时自动取消或推迟（later状态）。

安全拦截：执行前可配置危险操作（如删除文件、高危命令）的拦截规则。

3. 多端集成与闭环记录
企业微信捕获：通过ntwork或UIAutomation监听群消息。

飞书多维表格：自动记录任务ID、标题、描述、代码仓库链接、完成状态等，形成可追溯的工作台账。

4. 灵活的部署与执行模式
双模式运行：单进程模式（开发/测试）与分布式模式（生产可扩展）。

干跑模式：支持--dry-run，在不实际执行代码的情况下验证全流程。

5. 可观测性与调试
提供/health、/queue/status、/tasks/{task_id}等接口，实时查看任务状态与队列积压。

支持--log-level DEBUG，便于排查问题。

1. 技术栈
后端框架 FastAPI + Uvicorn 高性能异步API网关与Worker服务
LLM集成 OpenAI SDK、Anthropic SDK、Ollama 统一调用云端/本地模型
企业IM集成 lark-oapi（飞书SDK）、ntwork（企微HOOK） 接收回调、推送卡片、操作多维表格
2. 架构描述（结合代码结构细化）
系统采用分层解耦、事件驱动的微服务架构，核心模块如下：
关键组件职责：
gateway/：唯一公网入口，负责消息校验、去重、任务状态机管理（TaskManager）、队列调度（QueueManager）和路由分发（MessageRouter）。不执行任何业务逻辑。
workers/：
filter_analysis：消息过滤（是否@机器人、是否含指令触发词）+ LLM分析生成任务标题、功能点、技术栈。
decision：生成飞书交互卡片，等待用户确认/修改/拒绝/推迟。
execution：调用OpenCode API生成代码并执行（容器化或本地沙箱），收集输出与产物。
recording：将最终结果写入飞书多维表格，并发送通知。
listener_push/：主动从企业微信拉取消息或通过WebSocket接收，解决回调无法直连
3.项目亮点：
极低的接入门槛：用户无需学习新系统，在群内自然语言交互即可完成复杂任务。
成本与效果的平衡：本地Ollama处理简单任务（免费且隐私安全），复杂任务仅按需调用云端高精度模型。
架构清晰可扩展：网关与Worker彻底解耦，新增一个业务类型（如“发送短信”）只需增加一个新Worker并注册到网关，不影响现有模块。
完整的人机协同闭环：关键操作需用户确认，避免自动化“黑盒”风险。
开箱即用的集成：内置企业微信、飞书、OpenCode、常见LLM的适配，减少企业自研的重复工作。