DataOps-platform/docs/AUTO_TASK_EXECUTION_FIX.md

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：

# 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：

# 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

# 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：

# 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：

# 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：

# 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