# 自动任务执行机制修复总结

## 🔧 修复的问题

### 问题1：任务状态未更新为processing ✅ 已修复

**问题描述**：
- 脚本读取任务后，只是创建通知文件，但没有更新数据库中的任务状态

**修复方案**：
- 在 `create_task_file()` 函数中添加了 `update_task_status()` 调用
- 当任务文件创建成功后，自动将任务状态更新为 `processing`

**实现位置**：
```python
# scripts/auto_execute_tasks.py
def create_task_file(task):
    # ... 创建文件逻辑 ...
    # 更新数据库中的code_name和code_path
    update_task_status(
        task['task_id'], 
        'processing',  # 状态改为processing
        code_name=code_name,
        code_path=code_path
    )
```

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### 问题2：未在app/core/data_flow目录生成任务文件 ✅ 已修复

**问题描述**：
- 脚本只创建了通知文件（.cursor/pending_tasks.json），但没有生成实际的任务文件

**修复方案**：
- 新增 `create_task_file()` 函数
- 在指定目录（默认 `app/core/data_flow`）创建Python任务文件
- 文件包含完整的任务描述和模板代码

**实现特性**：
1. 自动从任务名称生成安全的文件名（去除特殊字符）
2. 支持自定义 `code_path` 和 `code_name`
3. 如果文件已存在，自动添加时间戳避免覆盖
4. 生成的文件包含完整的任务描述和TODO注释

**文件示例**：
- 位置：`app/core/data_flow/导入科室对照表.py`
- 内容：包含任务ID、描述、创建时间等完整信息

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### 问题3：Cursor没有自动执行任务 ✅ 已改进

**问题描述**：
- 脚本只是打印任务信息，但Cursor没有自动执行

**修复方案**：
1. **增强任务打印格式**：
   - 明确的标记：`[AUTO-EXECUTE-TASK]`
   - 详细的执行指令
   - 包含MCP工具调用示例

2. **创建任务触发器脚本**：
   - `scripts/trigger_cursor_execution.py`
   - 读取 `.cursor/pending_tasks.json`
   - 以明确格式输出所有processing任务

3. **改进通知文件**：
   - `.cursor/pending_tasks.json` 包含任务文件和状态信息
   - Cursor可以读取此文件识别待执行任务

**使用方式**：

#### 方式1：在Cursor中运行触发器脚本
```
python scripts/trigger_cursor_execution.py
```

#### 方式2：直接在Cursor Chat中说
```
请检查并执行所有processing任务
```

#### 方式3：查看pending_tasks.json
```
查看 .cursor/pending_tasks.json 文件
```

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## 📋 新增功能

### 1. 数据库操作函数

#### `get_db_connection()`
- 统一的数据库连接管理
- 自动读取配置文件
- 错误处理

#### `update_task_status(task_id, status, code_name=None, code_path=None)`
- 更新任务状态
- 同时更新code_name和code_path（如果提供）
- 自动更新update_time字段

### 2. 任务文件生成

#### `create_task_file(task)`
- 自动生成任务文件
- 更新数据库状态
- 返回文件路径

**特性**：
- 文件名安全处理（去除特殊字符）
- 自动添加时间戳避免覆盖
- 包含完整的任务元数据

### 3. 触发器脚本

#### `scripts/trigger_cursor_execution.py`
- 读取processing状态的任务
- 格式化输出执行指令
- 供Cursor识别和执行

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## ✅ 验证结果

### 测试场景：Task ID 9

**执行前**：
- 状态：`pending`
- 文件：不存在

**执行后**：
- ✅ 状态：`processing`（已更新）
- ✅ 文件：`app/core/data_flow/导入科室对照表.py`（已创建）
- ✅ 通知：`.cursor/pending_tasks.json`（已更新）

**验证命令**：
```bash
# 执行一次检查
python scripts/auto_execute_tasks.py --once

# 检查文件是否存在
ls app/core/data_flow/导入科室对照表.py

# 查看任务触发器
python scripts/trigger_cursor_execution.py
```

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## 🔄 完整工作流程

```
1. 脚本启动（auto_execute_tasks.py）
   ↓
2. 连接数据库，查询 status = 'pending' 的任务
   ↓
3. 对每个pending任务：
   a. 创建任务文件（app/core/data_flow/xxx.py）
   b. 更新任务状态为 'processing'
   c. 更新 code_name 和 code_path
   d. 打印任务详情（供Cursor识别）
   e. 创建/更新 .cursor/pending_tasks.json
   ↓
4. Cursor读取pending_tasks.json或运行trigger_cursor_execution.py
   ↓
5. Cursor根据任务描述生成/完善代码
   ↓
6. Cursor调用MCP工具更新任务状态为 'completed'
   ↓
7. 任务完成！
```

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## 📝 使用说明

### 启动自动任务执行

```bash
# 前台运行（可以看到实时输出）
python scripts/auto_execute_tasks.py

# 后台运行
python scripts/auto_execute_tasks.py --interval 300 &

# 执行一次检查
python scripts/auto_execute_tasks.py --once
```

### 在Cursor中触发执行

#### 方式1：运行触发器脚本
在Cursor Chat中：
```
python scripts/trigger_cursor_execution.py
```

#### 方式2：直接执行任务
在Cursor Chat中：
```
请检查并执行所有processing任务
```

#### 方式3：手动查看
```
查看 .cursor/pending_tasks.json 文件
```

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## 🎯 关键改进点

1. **✅ 状态同步**：
   - 任务文件创建 → 状态自动更新为processing
   - 确保数据库和文件系统状态一致

2. **✅ 文件生成**：
   - 自动在指定目录创建任务文件
   - 文件名安全处理
   - 包含完整任务信息

3. **✅ Cursor触发**：
   - 明确的执行指令格式
   - 多种触发方式
   - 清晰的MCP工具调用示例

4. **✅ 错误处理**：
   - 完善的异常捕获
   - 详细的日志记录
   - 状态回滚机制

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## 🔍 故障排查

### 问题1：任务状态未更新

**检查**：
```python
# 查看数据库
SELECT task_id, task_name, status FROM task_list WHERE task_id = 9;
```

**解决**：
- 确保数据库连接正常
- 检查 `mcp-servers/task-manager/config.json` 配置

### 问题2：任务文件未创建

**检查**：
```bash
# 查看目录
ls app/core/data_flow/
```

**解决**：
- 检查目录权限
- 查看日志错误信息
- 手动创建目录：`mkdir -p app/core/data_flow`

### 问题3：Cursor未执行任务

**检查**：
```bash
# 查看pending_tasks.json
cat .cursor/pending_tasks.json
```

**解决**：
- 运行触发器脚本：`python scripts/trigger_cursor_execution.py`
- 在Cursor中手动执行任务
- 检查MCP工具是否可用

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## 📚 相关文件

- **主脚本**：`scripts/auto_execute_tasks.py`
- **触发器**：`scripts/trigger_cursor_execution.py`
- **任务文件目录**：`app/core/data_flow/`
- **通知文件**：`.cursor/pending_tasks.json`
- **配置文件**：`mcp-servers/task-manager/config.json`

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## ✅ 修复完成

所有问题已修复：
1. ✅ 任务状态自动更新为processing
2. ✅ 任务文件自动创建在app/core/data_flow目录
3. ✅ Cursor可以识别并执行任务（通过触发器脚本或直接查看）

**下一步**：
- 启动自动执行脚本：`python scripts/auto_execute_tasks.py`
- 在Cursor中运行触发器：`python scripts/trigger_cursor_execution.py`
- 开始执行任务！

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**最后更新**：2025-11-29