2026-09-03 10:15:54 +08:00
# 自动化任务清理规范(09-03 定稿)
> **用途**:后台自动化任务(一次性任务)积攒过多时,安全清理**过期 / 执行失败**的任务。
2026-09-10 18:28:42 +08:00
> **适用环境**:WorkBuddy 全环境通用(开发机 / 用户环境)——automations 表是 WorkBuddy 宿主自带(`~/.workbuddy/workbuddy.db`),不依赖 MCN 工作台,任何装了本技能的 WorkBuddy 都能执行。
2026-09-03 10:15:54 +08:00
> **红线(用户明确)**:**只能清理「过期」或「错误/失败」的任务**,禁止清理未来任务 / 周期任务 / 运行中任务。
## 一、触发场景
用户表达以下任一意图时,按本文档执行(不需要走创作流程):
- 「后台在执行什么任务?」
- 「没用的任务可以清空吗 / 清一下后台任务 / 把过期任务删掉」
- 「清理自动化任务 / 任务太多了」
执行前先**只读盘点 → 列出清单 → 用户确认 → 再删**,禁止未经确认批量删除。
## 二、判定标准(只清这两类)
自动化任务表 `automations` 存储任务定义,运行记录在 `automation_runs` ,运行状态在 `automation_runtime_state` 。
| 类别 | 可清理条件(全部满足) | 典型 |
|---|---|---|
| 🟢 **过期历史任务** | `schedule_type='once'` (一次性)且计划时间已过,且**已跑完**(有 run 记录且终态 ACCEPTED、`result_success=1` ) | 工作台批量创作/复盘跑完后的任务定义 |
| 🔴 **错误/失败任务** | `schedule_type='once'` 且已终结但**未成功**: run 终态 PENDING_REVIEW / `result_success=0` / runtime_state 有 `last_error` (如 user_cancel 中断) | 被用户取消的导入、出错的复盘 |
| ⚪ **死任务** (可选,需用户点头) | `schedule_type='once'` 且**从未运行**(无 run 记录)且计划时间已过期(如 >24h 前),确认不会被调度器补跑 | 旧版重复任务、被新版取代的任务 |
### 禁止清理(硬性)
| 情形 | 原因 |
|---|---|
| `schedule_type='recurring'` (周期任务) | 未来还会按 rrule 触发 |
| 计划时间在**未来**( `scheduled_at` / `next_run_at` 未到) | 还没执行 |
| `automation_runtime_state.running=1` | 正在执行 |
| run 状态 QUEUED / IN_PROGRESS(排队/进行中) | 尚未终结 |
| `deleted_at` 已非空 | 已删过,无需处理 |
## 三、执行步骤
### 第 1 步:只读盘点(SQL 查询,只读不改)
数据库:`~/.workbuddy/workbuddy.db` ( Windows: `C:\Users\<用户名>\.workbuddy\workbuddy.db` ; macOS/Linux: `~/.workbuddy/workbuddy.db` )。**只用只读模式打开**( SQLite URI `mode=ro` ),任务表可能被宿主进程占用,只读查询不受影响。
```bash
# 审计三表:automations(任务定义)/ automation_runs(运行历史)/ automation_runtime_state(运行状态)
python3 -c "
import sqlite3, os, datetime, json
db = os.path.expanduser('~/.workbuddy/workbuddy.db')
con = sqlite3.connect(f'file:{db}?mode=ro', uri=True)
con.row_factory = sqlite3.Row
cur = con.cursor()
def ts(v):
if v is None: return None
try: return datetime.datetime.fromtimestamp(int(v)/1000).strftime('%m-%d %H:%M')
except: return v
print('=== 1) 真正在跑(running=1,禁止清理)===')
for r in cur.execute('SELECT automation_id, running, last_error FROM automation_runtime_state WHERE running=1').fetchall():
print(dict(r))
print()
print('=== 2) 每个任务:类型/计划时间/是否已跑/是否成功 ===')
rows = cur.execute('''
SELECT a.id, a.name, a.status, a.schedule_type, a.scheduled_at, a.next_run_at, a.last_run_at,
COUNT(r.automation_id) AS run_cnt,
SUM(CASE WHEN r.result_success=1 THEN 1 ELSE 0 END) AS ok_cnt,
MAX(CASE WHEN r.status IN ('QUEUED','IN_PROGRESS') THEN 1 ELSE 0 END) AS active_run
FROM automations a LEFT JOIN automation_runs r ON r.automation_id = a.id
WHERE a.deleted_at IS NULL
GROUP BY a.id ORDER BY a.created_at
''').fetchall()
for r in rows:
d = dict(r)
d['scheduled_at'] = ts(d['scheduled_at']); d['next_run_at'] = ts(d['next_run_at']); d['last_run_at'] = ts(d['last_run_at'])
print(json.dumps(d, ensure_ascii=False))
"
```
### 第 2 步:按判定标准归档
对上面输出逐条归档到三类:**🟢 过期已完成** / ** 🔴 错误失败** / ** ⚪ 从未运行的死任务**(这三类之外的:未来任务 / recurring / running / QUEUED / IN_PROGRESS → 一律保留)。
### 第 3 步:列清单给用户确认
用表格呈现:`任务名 | ID | 计划时间 | 归档类别 | 建议动作(删除/保留)` ,等用户明确同意后再删。
### 第 4 步:删除(走宿主工具,禁止直改数据库)
删除必须通过 WorkBuddy 宿主自动化工具逐条执行(`automation_update` , mode=delete),**严禁**用 SQL `DELETE` / `UPDATE` 直写 automations 表(宿主可能正持有连接;且工具删除是受支持的软删,会正确置 `deleted_at` )。
> 工具删除幂等安全:对已删除任务重复删会返回 `already deleted or does not exist`( success:true),不会报错。
### 第 5 步:复核
```python
# 只读复核:有效任务应为 0 或仅剩应保留项
SELECT COUNT ( * ) FROM automations WHERE deleted_at IS NULL ;
SELECT COUNT ( * ) FROM automation_runtime_state WHERE running = 1 ; -- 应为 0
```
## 四、补充事实(实测,便于判断)
- **宿主不会自动清理**:一次性任务跑完(ACCEPTED)后任务定义保留、状态仍 ACTIVE,调度器只扫未来时间,不会再触发——但也不会自动删除 → 需人工/按本规范清理
- **删除不影响任何产物**:已生成的脚本/复盘/会话历史在 `automation_runs` (保留),删任务定义只移除调度入口,不影响历史记录与产出文件
- 工具删除为**软删**(置 `deleted_at` ),表行物理保留,逻辑上不可见
- 命名线索:`创作指令` /`复盘指令` /`重写-xxx(videoID)` /`修复-videoID` /`解析视频-xxx` 均为一次性任务;带明确未来重复意图(周报/日报)才会是 recurring