智能體循環與任務分發指南
這是一種基於 GitHub Issue，透過智能體循環 (run_agent_loop.bat) 執行任務的便捷方法。
工作流程
- 登記問題：在 GitHub 上將需要解決的問題或待辦事項登記為 Issue。（例如：
#123 登入錯誤分析） - 請求創建任務：向正在對話的 AI 智能體提出如下請求：
"請根據 GitHub Issue #123 的內容，在
giipdb/dispatch中創建任務文檔。角色請設為 Developer。" - 智能體處理：智能體讀取 Issue 內容並生成
giipdb/dispatch/TASK_[日期]_[ID].md文件。 - 自動執行：目前正在運行的智能體循環 (
run_agent_loop.bat) 會檢測到新文件並開始工作。
批量任務分發（利用編排器 Orchestrator）
當有多個 Issue 時，可以將整體管理交給編排器 (Orchestrator)。
- 請求示例：
"編排器，請檢查 GitHub 目前所有打開的 Issue，並將其作為
giipdb/dispatch任務文件分發給合適的負責人（Developer, Error Analyst 等）。" - 效果：編排器分析各個 Issue，將其拆分為獨立的任務文件，並指定最合適的角色來創建文件。
核心變更
- 任務路徑：
.agent/dispatch(隱藏) →giipdb/dispatch(可直接訪問的上級文件夾) - 同步方式：從複雜的自動腳本簡化為用戶根據需要向智能體請求的方式。
幫助
您也可以參考 giipdb/dispatch/TASK_TEMPLATE.md 檔案手動編寫任務。當任務檔案的 Status 為 Pending 時，智能體會接手任務。
疑難排解
| 症狀 | 原因 | 解決 |
|---|---|---|
| 建立了任務檔案但智能體未接手 | 任務的 Status 不是 Pending | 將任務檔案的 Status 設為 Pending |
| 新任務未被檢測到 | run_agent_loop.bat 循環未在運行 | 先啟動智能體循環，再建立任務 |
| 建立的任務未被識別 | 檔案放在了舊路徑 .agent/dispatch（隱藏） | 在 giipdb/dispatch 路徑下建立任務檔案 |
| 編排器分配了不合適的角色 | Issue 內容含糊，難以判斷角色 | 請求時明確指定負責角色（Developer、Error Analyst 等） |