自动驾驶 (Autopilot)

OMC 框架执行引擎 - 让你从计划到实现完全自动化

什么是 Autopilot？

Autopilot 是 OMC 框架的自动驾驶引擎。它能够：

接收 Plan 生成的计划
自动拆解任务
协调多个 Agent 执行
持续监控进度
自动处理问题和恢复

为什么要使用 Autopilot？

传统方式的问题

❌ 需要一步步指挥 AI
❌ 频繁的人工确认
❌ 任务切换需要重新说明上下文
❌ 遇到问题就停下来等待

Autopilot 的优势

✅ 全自动化执行
✅ 智能任务拆解
✅ 自主问题处理
✅ 持续进度汇报
✅ 状态自动恢复

核心概念

1. 执行模式

模式	说明	适用场景
Autonomous	完全自主执行	低风险、熟悉的任务
Assisted	需要人类确认	中等风险、需要指导
Supervised	频繁人工干预	高风险、关键决策

2. 任务状态

Pending - 待执行
In Progress - 执行中
Blocked - 被阻塞
Completed - 已完成
Failed - 失败

3. 恢复机制

Autopilot 内置强大的恢复能力：

任务失败自动重试
上下文丢失自动恢复
错误自动分类和处理

使用场景

场景 1：完全自动化新功能

# Plan 完成后
plan this
# 用户批准计划

# 启动 Autopilot
/autopilot

# Autopilot 会：
# 1. 理解计划
# 2. 拆解任务
# 3. 分配给 ralph/team
# 4. 协调执行
# 5. 报告进度
# 6. 处理问题

场景 2：需要协助的模式

# 高风险任务
/autopilot --assisted

# Autopilot 会：
# 1. 执行每个步骤
# 2. 遇到关键决策时暂停
# 3. 等待你的确认
# 4. 继续执行

核心命令

# 基本使用
/autopilot              # 启动自动驾驶
autopilot run           # 运行当前计划

# 模式选择
autopilot --autonomous  # 完全自主
autopilot --assisted    # 需要协助
autopilot --supervised  # 监督模式

# 控制
autopilot pause         # 暂停
autopilot resume        # 恢复
autopilot stop          # 停止
autopilot status        # 状态查询

# 报告
autopilot report        # 进度报告
autopilot log           # 详细日志

工作流程

Autopilot 执行循环

1. 接收计划
   └── 解析 Plan 输出的任务列表

2. 任务拆解
   └── 将高层任务拆为可执行子任务

3. 任务分配
   └── 根据任务类型分配给：
       - ralph（代码执行）
       - team（多代理协作）
       - deep-dive（探索分析）

4. 执行监控
   └── 实时监控任务状态
   └── 处理异常和阻塞

5. 进度汇报
   └── 定期汇报进度
   └── 等待关键决策确认

6. 完成交付
   └── 汇总结果
   └── 清理环境
   └── 报告完成

问题处理

发现问题
    │
    ├── 可恢复 → 自动重试 → 继续
    │
    ├── 需要决策 → 暂停 → 等待确认 → 继续
    │
    └── 无法处理 → 报告 → 等待人工介入

最佳实践

✅ 应该做

先 plan 后 autopilot - 不要跳过规划
使用 assisted 模式 - 关键任务用协助模式
定期检查进度 - 监控重要任务
准备回滚 - 知道如何撤销

❌ 不要做

不要完全放手 - 关键环节要检查
不要忽略警告 - Autopilot 的警告要认真对待
不要中断正在运行的任务 - 使用 pause 而不是 stop

与其他技能的关系

技能	关系
plan	Autopilot 的上游，接收计划
ralph	执行具体代码任务
team	管理多代理协作
ultraqa	质量保证

快速开始

创建计划 - 使用 /plan
批准计划 - 确认计划可行
启动 Autopilot - /autopilot
选择模式 - autonomous/assisted
监控进度 - 查看状态报告
处理问题 - 确认关键决策
验收结果 - 检查最终输出

官方文档: autopilot/SKILL.md