DataOps-platform/.cursor/rules/auto_task_execution.mdc

# Cursor自动任务执行规则

## ⚠️ 重要提示 - Cursor AI必须执行

**Cursor AI：当你启动、打开项目或用户与你交互时，请立即自动执行以下操作：**

### 🔍 自动检查机制

**每次启动或交互时，自动执行：**

1. **检查触发器文件**：`.cursor/task_trigger.txt`
   - 如果文件存在且最近5分钟内更新，说明有新任务
   - 立即读取 `.cursor/task_execute_instructions.md` 并执行任务

2. **检查任务指令文件**：`.cursor/task_execute_instructions.md`
   - 如果文件存在且包含任务信息（状态为"待执行"），立即执行
   - 文件路径：`.cursor/task_execute_instructions.md`

3. **检查任务通知文件**：`.cursor/pending_tasks.json`
   - 如果存在processing状态的任务，立即执行

## 🤖 自动执行指令

**当你启动时或定期（每5分钟）检查：**

### 步骤1：检查任务指令文件

读取文件：`.cursor/task_execute_instructions.md`

如果文件存在且包含任务，执行以下步骤：

1. **读取任务信息**
   - 从文件中的每个任务块读取任务详情
   - 识别任务ID、任务名称、任务文件路径

2. **打开任务文件**
   - 根据任务信息打开对应的Python文件
   - 文件通常在 `app/core/data_flow/` 目录

3. **分析任务需求**
   - 仔细阅读任务描述中的所有内容
   - 理解功能要求、数据源配置、目标表结构等

4. **实现或完善功能**
   - 根据任务描述编写或完善代码
   - 确保代码符合项目规范（PEP 8）
   - 添加必要的错误处理和日志记录
   - 如果任务文件已存在但只是模板，需要完善实现

5. **更新任务状态**
   - 代码完成后，立即调用MCP工具 `update_task_status`
   - 使用任务ID、代码文件名和路径
   - 更新状态为 `completed`

### 🚀 立即执行指令

**当检测到任务指令文件或触发器文件更新时：**

1. **立即读取** `.cursor/task_execute_instructions.md` 文件
2. **依次处理**文件中的每个任务
3. **执行任务**：打开文件 → 实现功能 → 更新状态
4. **完成后**继续处理下一个任务

### 📝 手动触发命令

如果自动检测未触发，用户可以在Cursor Chat中输入：
```
请检查并执行所有待处理任务
```

或者：
```
请读取 .cursor/task_execute_instructions.md 并执行其中的任务
```

或者运行脚本：
```bash
python scripts/trigger_cursor_execution.py --once
```

### 定期执行模式

如果需要持续监控，可以在后台运行：
```bash
python scripts/trigger_cursor_execution.py --interval 300
```

这个脚本会：
- 每5分钟检查一次processing任务
- 自动更新 `task_execute_instructions.md` 文件
- Cursor会自动检测文件变化并执行任务

### 注意事项

1. **自动执行模式**：
   - Cursor会自动检测任务指令文件的变化
   - 文件更新时间在5分钟内，会触发自动执行

2. **任务状态**：
   - 只处理 `processing` 状态的任务
   - 任务完成后会自动更新为 `completed`

3. **代码规范**：
   - 确保生成的代码符合项目规范
   - 添加适当的错误处理和日志记录
   - 遵循项目的代码风格指南