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背景

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【Agent】【OpenCode】todowrite 工具提示词
分析了 TodoWrite 工具，TodoWrite 可以帮助对抗 AI 遗忘，其本质是将 AI 的内部思考过程外部化，结构化，将复杂的需求降解成一个清晰可执行的流水线，然后分析了 TodoWrite 工具的使用场景：复杂多步任务（当超过三步或更多时，可以使用 TodoWrite，因为步骤太多时，任务容易产生依赖关系和状态积累），高难度任务（需要深思熟虑的硬核任务应该需要 TodoWrite 进行规划），用户显式指令（用户指令永远是最高优先级），用户批量下达任务（这是针对输入端格式的条件反射，如果用户按列表输入，那就按列表执行，确保没有需求被遗漏），动态捕获新指令（赋予 TodoWrite 敏捷开发的属性，实时更新清单，让工作流具备弹性和容错率），闭环与衍生（保证任务的自我进化，而不是机械地走流程），单线程工作（注意力机制是会被分散的，如果同时有三个任务处于in_progress，AI 容易出现逻辑穿插，张冠李戴的情况，所以应该串行执行清单），下面继续分析

OpenCode

下面继续看 TodoWrite 工具的提示词，接下来是不推荐使用 TodoWrite 的场景（防过度设计）

• 单一且直接的任务：这是为了防范 AI 的形式主义，有些任务目标极其明确，没有任何歧义和分支（比如【帮忙把这个文件的后缀名改成.txt】），如果 AI 还要先建个 TodoList，写上【1、修改文件后缀】，然后再打勾完成，就是纯粹的多此一举，这条规则强制 AI 在面对单一直接的任务时，保持敏捷，跳过所有流程直接交付结果
• 琐碎且无组织收益的任务：这里引入了一个高级的评估维度 ROI（投资回报率），琐碎（Trivial）意味着任务的认知负荷低，而无组织收益（No organizational benefit）意味着即使把这些任务放进清单里，对理清思路，防止遗漏没有任何帮助，所以 AI 必须学会权衡，调用工具本身是需要消耗 Token 和时间的，如果管理任务的成本大于执行任务的成本，就别用
• 少于三步的简单任务：前面 Blog 介绍过，当步骤大于等于三步时，可以使用 TodoWrite，这里的规则和之前形成了逻辑互斥与闭环，小于三步 = 简单任务，别用 TodoWrite，这种严丝合缝的对称设计，可以消除大模型在执行时的灰色地带，比如两步任务到底要不要建清单，为此浪费时间
• 纯对话或检索类任务：这是场景隔离原则，TodoList 是专门为代码工程设计的状态机，其生命周期是【规划】->【编码】->【测试】->【结项】，而闲聊（Conversational）或问答（Informational）是没有终点的流式交互，如果用户咨询 Python 怎么安装，AI 却弹出一个待办事项，不仅显得很僵硬，还会破坏自然对话的体验，这里的规则就划清了工程师模式和聊天助手模式的界限

最后，这里 Note 进行警告，如果是单一步骤的话，直接执行，不要用 TodoWrite，因为在强化学习中，由于奖惩机制的作用，大模型天生就有讨好型人格（Over-compliance），有时候 AI 会为了表现自己很听话，很有条理，而强行在不该用的地方滥用工具，这里就直接警告 AI 的形式主义，不要为了走流程而走流程，如果只有一个微不足道的小任务，最好的方法就是直接执行，而不是做一些花里胡哨的动作

后面接着分析 TodoWrite 的示例

OK，本篇先，到这里，如有疑问，欢迎评论区留言讨论，祝各位功力大涨，技术更上一层楼！！！更多内容见下篇 blog