打造一个由大语言模型（LLM）驱动的智能任务编排系统。这种系统结合了自然语言理解、任务管理、自动计划生成、数据库调度与部分任务的“AI外包执行”，可以服务个人生产力、科研辅助，甚至适用于轻量型项目管理。
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📄 一、项目需求文档（简版）
🎯 项目名称：
CortexFlow：LLM 驱动的智能任务拆解与执行系统
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🧠 核心理念：
用户只需用自然语言表达任务，系统即可理解、拆解、记录、安排，并自动完成其中的可执行部分（如写作、总结、计划、日程安排），从而减轻用户认知负担，提升高效执行力。
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✅ 主要功能：
功能模块 描述 🗣 自然语言输入 用户用口头或文字描述待办事项、想法、目标 🧠 任务解析（由LLM完成） 提取：任务标题、DDL、优先级、子任务、任务类型 🧩 智能拆解器 对复杂任务进行结构化子任务生成 📦 数据库存储 所有任务、子任务、状态、时间戳存储 ⏱ 日程调度器 根据DDL、优先级生成计划，安排每日任务 📜 AI任务执行器 对文稿类任务、阅读总结类任务进行自动完成（RP草稿、读论文总结） 📊 任务跟踪与复盘 展示进度、任务完成率、常见阻塞点等 🖥️ 可视化前端 与用户交互：新增任务、查看进度、获取建议、自动完成任务
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🧱 二、系统结构图
graph TD A[🧑 用户] -->|自然语言任务| B[🧠 LLM任务解析器] B --> C[📚 结构化任务对象] C --> D[🗃️ 任务数据库] D --> E[📆 日程调度器] E --> F[📋 每日待办列表]
D --> G[📈 跟踪模块]
G --> A
C --> H[🤖 自动执行器]
H --> I[📝 文本草稿 / 总结]
I --> D
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🧩 三、模块结构草图（每个模块怎么协作）
- 用户输入模块（前端） • 用户输入示例：
我需要在7月15号前完成博士申请的RP初稿，今天还得复习控制理论第二章，明天准备面试稿。
• 送入 LLM Prompt，调用任务提取器。
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- LLM任务理解器（Langchain / Prompt编排）
提取出结构化数据：
[ { "title": "写博士申请的RP初稿", "ddl": "2025-07-15", "priority": "高", "subtasks": ["制定提纲", "查阅相关论文", "撰写初稿", "润色"], "type": "writing" }, { "title": "复习控制理论第二章", "ddl": "2025-07-08", "priority": "高", "type": "study" }, { "title": "准备面试答辩稿", "ddl": "2025-07-09", "priority": "中", "type": "presentation" } ]
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- 数据库存储设计（简化版）
-- tasks
| id | title | ddl | priority | status | type | created_at |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | RP初稿 | 2025-07-15 | 高 | doing | writing | 2025-07-08 |
| 2 | 复习控制第二章 | 2025-07-08 | 高 | pending | study | 2025-07-08 |
-- subtasks
| id | task_id | content | status | done_at |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 制定提纲 | pending | null |
| 2 | 1 | 查阅相关论文 | pending | null |
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- 自动执行模块（GPT驱动） • 如果任务类型是 writing，如：
任务：“写一篇博士申请研究计划，方向是Memory-Augmented QA”
则调用 LLM 生成 draft： • auto_write("RP初稿", direction="Memory-Augmented QA") → returns Markdown草稿
• 如果任务类型是 read + summarize，则读取PDF/网页并生成笔记。
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- 跟踪与日程调度器 • 每天自动汇总：
{ "today_tasks": [ "复习控制理论第二章", "完成RP提纲" ], "overdue": [], "upcoming": ["准备面试稿"] }
• 可用 Notion API / Google Calendar API 做提醒与计划同步
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🧪 四、完整交互示例（用户 ⇆ LLM ⇆ 系统）
🧑 用户：
我得赶在7月15号前把RP初稿写完，今天下午复习控制第二章，晚上试着写一封推荐信请求信给张老师。
🧠 LLM处理：
输出结构化数据，写入数据库：
[ { "title": "写RP初稿", "ddl": "2025-07-15", "type": "writing", "subtasks": ["提纲", "初稿", "润色"], "auto_executable": true }, { "title": "复习控制第二章", "ddl": "2025-07-08", "type": "study" }, { "title": "写推荐信请求信", "ddl": "2025-07-08", "type": "communication", "auto_executable": true } ]
🤖 自动任务执行： • 为“写推荐信请求信”生成邮件模版：
张老师您好，
我正在准备博士申请，想请您作为我的推荐人之一。若您方便的话，我会在本周内发送我的简历、研究计划与申请说明，供您参考。希望能获得您的支持。
敬祝 教安， Peng
• 为“写RP初稿”生成写作提纲草案，并存为rp_outline.md
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🛠️ 工程结构草案（前后端+LLM集成）
cortexflow/ │ ├── backend/ │ ├── app.py # FastAPI主接口 │ ├── task_parser.py # LLM调用模块 │ ├── scheduler.py # 日程管理 │ ├── task_executor.py # 自动完成器（写/读/总结） │ └── db/ │ └── models.py # ORM模型定义 │ ├── frontend/ │ ├── pages/ # 任务列表、今日待办、交互输入 │ └── components/ # LLM聊天框、任务卡片 │ └── llm_prompts/ ├── task_extraction.md └── writing_templates.md