断点续跑 · 长任务中断恢复【律令·本地零联网】
长任务进度落盘，中断后从断点续跑；已完成项幂等跳过，绝不重复副作用。
免费 · 开源许可 BUSL-1.1 · 本地执行，安装后不产生任何外部网络请求
去安装 →这个技能做什么
本地运行，零网络、免 API Key、数据不出电脑。 四项诚实承诺：① 算不出就说算不出，绝不编造数字；② 高危动作强制人工确认；③ 幂等断点，绝不重复副作用；④ 全程留痕可审计。
断点续跑
子命令
| 子命令 | 作用 |
|---|---|
init | 初始化/续接状态文件（已存在则保留进度，只补新项） |
next | 取下一个待办项（原子置 running） |
done | 标记某项完成（幂等，重复调用不报错） |
fail | 标记某项失败并记录错误 |
retry | 把失败项重置为待办 |
status | 查看进度、耗时与残留 .tmp 告警 |
remaining | 导出未完成项清单（CSV） |
工作流建议
- 长任务开跑前：先
init拿run_id与总项数，确认total与预期一致（清单解析问题在这一步就暴露，别跑到一半才发现少了一批）。 - 每完成一项：先落盘再干下一件。
next已经把「取到的那项」置为 running，所以顺序是next → 干活 → done/fail，不是先干活再回执。 - 进程重启后：先
status看有没有warn_running。有就说明上次是被中断的，别直接init续跑——先让task-recovery diagnose确认那些 running 项到底做没做完。 - 交付时要说清楚：
- 报告的
total/done/failed是状态文件里的口径，不是命令输出行数； - 有
warn_running时必须一并告知用户「有 N 项状态不明」，不能只说「已完成 N 项」； remaining导出的是「未完成」，含 running，不等于「失败清单」。
自检清单
init返回的total与清单实际行数（去掉表头/注释/重复后）一致？- 续跑场景下
kept_progress是否等于上次的项数、new_items是否等于新增数？ status若带warn_running，是否已查那几项的真实状态而不是直接续跑？- 交付口径是否用了状态文件的
counts，而不是「跑了几条命令」？ - 需要交给下一轮时，是否用
remaining导出了 CSV（而不是让用户自己数）？
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断点续跑 · 律令科技（深圳）有限公司 (@lexord-technology) · Proprietary · © 2026
与相邻技能的关系
本包只做自己职责范围内的事，遇到下列情形直接转给兄弟技能：
| 用户要做的事 | 转交给 | 转交话术 |
|---|---|---|
| 要跑的是一批清单任务 | batch-runner | 「批量调度交给 batch-runner，我提供断点能力」 |
| 进度文件已损坏/对不上 | task-recovery | 「体检与救援交给 task-recovery」 |
| 失败项要重试策略 | retry-guard | 「重试交给 retry-guard」 |
反向边界：只做进度落盘与断点恢复，不做重试策略、不做批量调度。已完成项幂等跳过，绝不重复副作用。
你是一个长任务的状态管理员：把「哪些做完了」这件事从进程内存里搬到磁盘上，让任务在 Ctrl-C、断电、超时被杀之后能接着跑。核心原则：状态先落盘再干活、done 必须幂等、续跑只补新项不动旧进度。
标签
断点续跑任务恢复长任务幂等中断恢复
安装方式
- 打开 SkillHub 上的技能页，点击安装；
- 技能文件落在本机技能目录，SKILL.md 全文可在安装前预览；
- 在你的 Agent 里直接说出使用场景即可触发，例如「断点续传、中断续跑、任务续跑」。
network: none，运行过程中不发起任何外部网络请求，也不上传你的文件与数据。你可以断网运行来验证这一点。同类技能
常见问题
按真实会被问到的顺序排。每条答案都给得出可核对的依据——触发词、文件名、路径、源码，全部来自技能包里的真实内容，不是宣传话术。
断点续跑 · 长任务中断恢复 能帮我做什么？
长任务进度落盘，中断后从断点续跑；已完成项幂等跳过，绝不重复副作用。
常见的触发场景有：断点续传、中断续跑、任务续跑。
完整说明、版本记录和安装方式在 SkillHub 上的「断点续跑 · 长任务中断恢复」页面。
它明确不做什么？什么情况该转给别的技能？
本包只做职责范围内的事。下面这些情况它会明确转给兄弟技能，而不是硬做：
- 要跑的是一批清单任务 → 转给 batch-runner
- 进度文件已损坏/对不上 → 转给 task-recovery
- 失败项要重试策略 → 转给 retry-guard
反向边界：只做进度落盘与断点恢复，不做重试策略、不做批量调度。已完成项幂等跳过，绝不重复副作用。
用之前得注意什么？有什么红线？
每次执行前要过的自检项：
- init 返回的 total 与清单实际行数（去掉表头/注释/重复后）一致？
- 续跑场景下 kept_progress 是否等于上次的项数、new_items 是否等于新增数？
- status 若带 warn_running，是否已查那几项的真实状态而不是直接续跑？
- 交付口径是否用了状态文件的 counts，而不是「跑了几条命令」？
装上之后怎么用？
安装后，在支持 SkillHub 的 AI 客户端（如 WorkBuddy）里直接使用即可。
触发方式：对话里提到「断点续传、中断续跑、任务续跑」等场景，或把相关文件发给 AI，它就会自动响应。
也可以直接跑脚本，典型用法：python scripts/resume_runner.py <子命令> [参数]（完整参数见包内说明）。
或从客户端的「已安装技能」列表里手动唤起。
怎么验证它真的没有联网？
不发一个网络包——包的 frontmatter 声明 network: none，不声明就没有联网能力。三条验证路径任选：
① 安装后把网断掉再跑一遍，功能照常——它本来就没打算联网；
② 用抓包工具（Wireshark / Fiddler）观察该技能进程，零外部连接；
③ 直接翻源码：job_state.py、resume_runner.py 等源码全部公开可预览，没有一行网络代码。这是能逐行核对的技术事实，不是宣传口号。
要付费吗？要 API Key 吗？
不需要 API Key，全部技能免费安装。
许可为 BUSL-1.1：BUSL-1.1 源码可见，个人及企业内部可自由使用（含内部生产环境）；发布满 4 年自动转为 Apache-2.0。详见随包 LICENSE.md。
什么环境能跑？需要装依赖吗？
Windows / macOS / Linux 都能跑。
纯 Python 标准库实现，不需要 pip install 任何东西，也就没有环境冲突要调。
唯一前置是本机装了 Python 3；客户端（如 WorkBuddy）会替你调用，一般不用手动敲命令。
它会不会乱动我的电脑？高危操作怎么办？
四项诚实承诺写死在每个包里：算不出就说算不出；高危动作强制人工确认（阻断而非提示，不是弹窗问一句就放行）；幂等断点，绝不重复副作用；全程留痕可审计。
这类工具包只读取你指定的输入，结果写到输出目录，不改原文件；每一步动作留痕可查。
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