name	task-manager
description	This skill should be used when the user asks to "list tasks", "show all tasks", "compare versions", "switch to task X", "task status", "version history", "what tasks do I have", or needs to manage multiple training tasks. Provides multi-task management, version tracking, and performance comparison capabilities.
allowed-tools	Bash, Read, Write, Edit, Grep, Glob

Task Manager - 多任務管理

管理多個 LLM 訓練任務，追蹤版本歷史，比較效能。

核心功能

功能	說明
任務列表	顯示所有任務、狀態、最新效能
版本追蹤	記錄每次迭代的完整 lineage
版本比較	比較同一任務不同版本的效能差異
任務切換	在不同任務之間快速切換工作目錄

任務生命週期

created → configuring → training → evaluating → deployed
                ↑______________|
                    (iterate)

狀態	說明
`created`	任務已建立，尚未配置
`configuring`	配置中（資料來源、訓練參數）
`training`	訓練進行中
`evaluating`	評估中
`deployed`	已部署上線
`archived`	已封存（不再使用）

專案結構

每個任務是完全獨立的自包含目錄：

{project_root}/
├── entity-sentiment/        # 任務 1
│   ├── task.yaml           # 任務定義
│   ├── data_source.yaml    # 資料來源配置
│   ├── versions/           # 版本追蹤
│   │   ├── v1/
│   │   │   ├── config.yaml
│   │   │   ├── data_snapshot.json
│   │   │   ├── results.json
│   │   │   ├── model_info.json
│   │   │   └── lineage.yaml
│   │   └── v2/
│   ├── data/
│   ├── scripts/
│   ├── models/
│   └── benchmarks/
│
├── stance-detection/        # 任務 2
│   └── ...
│
└── ner-finance/            # 任務 3
    └── ...

任務定義檔

task.yaml

# 任務基本資訊
task_name: entity-sentiment
version: v2                    # 當前活動版本
status: evaluating

# 任務定義
task_type: classification
domain: finance
language: zh-TW

# 輸入輸出
input_template: |
  分析以下文本對「{entity}」的情感傾向。
  文本：{text}

output_format:
  type: json
  schema:
    sentiment:
      type: string
      enum: ["正面", "負面", "中立"]

# 成功標準
success_criteria:
  primary_metric: macro_f1
  threshold: 0.80

# 執行環境
execution:
  type: remote_ssh
  host: user@gpu-server
  cuda_devices: "0"

# 元資料
created: 2026-01-05T10:00:00
updated: 2026-01-06T14:30:00

版本追蹤

lineage.yaml

每個版本記錄完整的 lineage 資訊：

version: v2
created: 2026-01-06T14:00:00
parent: v1                     # 前一版本

# 資料資訊
data:
  source_hash: abc123def456    # data_source.yaml 的 hash
  train_count: 700
  valid_count: 140
  test_count: 160
  class_distribution:
    正面: 280
    負面: 245
    中立: 175

# 訓練配置
config:
  base_model: Qwen/Qwen3-4B
  method: sft
  lora:
    r: 64
    alpha: 128
    dropout: 0.05
  epochs: 6
  learning_rate: 1e-5
  batch_size: 4

# 評估結果
results:
  macro_f1: 0.815
  accuracy: 0.82
  per_class:
    正面:
      precision: 0.85
      recall: 0.87
      f1: 0.86
    負面:
      precision: 0.82
      recall: 0.80
      f1: 0.81
    中立:
      precision: 0.78
      recall: 0.79
      f1: 0.785

# 模型資訊
model:
  adapter_path: models/adapter/v2
  merged_path: models/merged/v2
  gguf_path: models/gguf/v2-q8_0.gguf
  hf_repo: org/entity-sentiment-v2

# 變更說明
changes:
  - "LoRA rank 32 → 64"
  - "新增中立樣本 200 筆"
  - "訓練輪數 8 → 6（防止過擬合）"

# 備註
notes: |
  v2 主要針對中立類別的 F1 進行改善。
  透過增加中立樣本和調高 LoRA rank，
  中立 F1 從 62% 提升到 78.5%。

操作指南

列出所有任務

掃描當前目錄下的所有任務：

# 掃描邏輯
for dir in current_directory:
    if exists(dir/task.yaml):
        tasks.append(parse_task(dir/task.yaml))

輸出格式：

┌─────────────────────┬────────────┬─────────┬───────────┬───────────────┐
│ 任務名稱            │ 狀態       │ 版本    │ Macro-F1  │ 更新時間      │
├─────────────────────┼────────────┼─────────┼───────────┼───────────────┤
│ entity-sentiment    │ evaluating │ v2      │ 81.5%     │ 2026-01-06    │
│ stance-detection    │ training   │ v1      │ -         │ 2026-01-06    │
│ ner-finance         │ deployed   │ v3      │ 76.2%     │ 2026-01-05    │
└─────────────────────┴────────────┴─────────┴───────────┴───────────────┘

查看版本歷史

顯示特定任務的所有版本：

任務: entity-sentiment
當前版本: v2

版本歷史:
┌─────────┬───────────────┬───────────┬──────────────────────────────┐
│ 版本    │ 建立時間      │ Macro-F1  │ 主要變更                     │
├─────────┼───────────────┼───────────┼──────────────────────────────┤
│ v2 (*)  │ 2026-01-06    │ 81.5%     │ LoRA↑, 中立樣本↑             │
│ v1      │ 2026-01-05    │ 72.0%     │ 初始版本                     │
└─────────┴───────────────┴───────────┴──────────────────────────────┘

版本比較

比較兩個版本的差異：

比較: entity-sentiment v1 → v2

配置變更:
┌──────────────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ 配置項           │ v1      │ v2      │ 變化    │
├──────────────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ LoRA r           │ 32      │ 64      │ +100%   │
│ epochs           │ 8       │ 6       │ -25%    │
│ train_count      │ 500     │ 700     │ +40%    │
└──────────────────┴─────────┴─────────┴─────────┘

效能比較:
┌──────────────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ 指標             │ v1      │ v2      │ 變化    │
├──────────────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ Macro-F1         │ 72.0%   │ 81.5%   │ +9.5%   │
│ Accuracy         │ 72.0%   │ 82.0%   │ +10.0%  │
│ 正面 F1          │ 78%     │ 86%     │ +8%     │
│ 負面 F1          │ 72%     │ 81%     │ +9%     │
│ 中立 F1          │ 62%     │ 78.5%   │ +16.5%  │
└──────────────────┴─────────┴─────────┴─────────┘

結論: v2 顯著提升，建議採用。

建立新版本

當開始新一輪迭代時：

複製前一版本的 config 作為基礎
記錄變更說明
執行訓練
自動記錄結果到 lineage.yaml

# 建立新版本目錄
mkdir -p entity-sentiment/versions/v3

# 複製配置
cp entity-sentiment/versions/v2/config.yaml \
   entity-sentiment/versions/v3/config.yaml

# 編輯配置後執行訓練
# ...

# 訓練完成後自動更新 lineage.yaml

回滾版本

如果新版本效能下降，可以回滾：

# 更新 task.yaml
version: v1  # 從 v2 回滾到 v1

# 模型路徑自動切換到 v1

版本管理策略

策略選擇指南

策略	格式	適用場景	業界案例
Semantic	`v1`, `v2`, `v3`	迭代開發、HuggingFace	Meta Llama-3.3, Qwen3
Date	`2025-01-07`	API 服務、快照備份	OpenAI gpt-4o-2024-08-06
Hybrid	`v2-20250107`	同時追蹤版本和時間	Anthropic claude-3-5-sonnet-20241022

Semantic 版本（推薦）

適用於大多數 fine-tuning 專案：

versions/
├── v1/          # 初始版本
├── v2/          # 參數調整
├── v2.1/        # v2 的小修改
├── v3/          # 資料擴增
└── v3-exp/      # 實驗性版本

命名規則：

v{major}           - 主要版本（資料或架構變更）
v{major}.{minor}   - 次要版本（參數調整）
v{major}-exp       - 實驗版本（待驗證）

部署整合：

# HuggingFace Hub - 使用 git tag
huggingface-cli upload org/model ./model --revision v2

# Ollama - 使用 tag
ollama push org/model:v2

# 模型命名
{task_name}-v{n}  # entity-sentiment-v2

Date 版本

適用於 API 服務和定期重訓：

versions/
├── 2025-01-07/
├── 2025-01-15/
└── 2025-02-01/

命名規則：

YYYY-MM-DD                 # 日期
YYYYMMDD                   # 緊湊格式
{task_name}-YYYY-MM-DD     # 帶任務名

部署整合：

# API 服務
model-2025-01-07

# 版本回滾
curl -X POST /api/v1/rollback?version=2025-01-07

Hybrid 版本

同時追蹤版本演進和時間點：

versions/
├── v1-20250105/
├── v2-20250107/
└── v3-20250115/

命名規則：

v{n}-YYYYMMDD    # v2-20250107
v{n}_{timestamp} # v2_1736236800

模型產出物命名

# lineage.yaml 中的模型路徑
model:
  # Semantic 策略
  adapter_path: models/adapter/v2
  merged_path: models/merged/v2
  gguf_path: models/gguf/entity-sentiment-v2-q8_0.gguf
  hf_repo: org/entity-sentiment  # 使用 git tag: v2

  # Date 策略
  adapter_path: models/adapter/2025-01-07
  merged_path: models/merged/2025-01-07
  gguf_path: models/gguf/entity-sentiment-2025-01-07-q8_0.gguf
  hf_repo: org/entity-sentiment-2025-01-07

  # Hybrid 策略
  adapter_path: models/adapter/v2-20250107
  merged_path: models/merged/v2-20250107
  gguf_path: models/gguf/entity-sentiment-v2-20250107-q8_0.gguf
  hf_repo: org/entity-sentiment  # 使用 git tag: v2-20250107

版本保留策略

# task.yaml
versioning:
  strategy: semantic
  retention:
    keep_recent: 3           # 保留最近 3 個版本
    keep_deployed: true      # 永久保留已部署版本
    keep_best: true          # 保留效能最佳版本
    cleanup_exp_after: 7d    # 實驗版本 7 天後清理

清理規則：

永遠保留：deployed 狀態的版本
永遠保留：歷史最佳效能版本
保留最近 N 個版本（預設 3）
實驗版本：成功則合併，失敗則清理

最佳實踐

版本命名

v1      - 初始版本
v2      - 第二次迭代
v2.1    - v2 的小修改
v3-exp  - 實驗性版本

變更說明

每次版本更新都應記錄清晰的變更說明：

changes:
  - "具體改動1"
  - "具體改動2"

# 好的範例
changes:
  - "LoRA rank 32 → 64"
  - "新增中立樣本 200 筆"
  - "learning_rate 1e-5 → 5e-6"

# 不好的範例
changes:
  - "調整參數"
  - "增加資料"

清理策略

定期清理不需要的版本：

保留所有 deployed 的版本
保留最近 3 個版本
實驗性版本成功後合併，失敗後刪除

task-manager

Install Skill

SKILL.md

Task Manager - 多任務管理

核心功能

任務生命週期

專案結構

任務定義檔

task.yaml

版本追蹤

lineage.yaml

操作指南

列出所有任務

查看版本歷史

版本比較

建立新版本

回滾版本

版本管理策略

策略選擇指南

Semantic 版本（推薦）

Date 版本

Hybrid 版本

模型產出物命名

版本保留策略

最佳實踐

版本命名

變更說明

清理策略

相關資源

指令

其他 Skills