AI Agent 断点续命：文件级持久化方案
planning-with-files 通过磁盘持久化任务计划、上下文和状态，让 AI 编码 Agent 在上下文丢失、崩溃后自动恢复执行。对需要长时间运行的自动化 Agent 工作流是刚需补充，已支持 60+ Agent 框架一键接入。
Persistent file-based planning for AI coding agents and long-running agentic tasks. Crash-proof markdown plans that survive context loss and /clear, plus a deterministic completion gate and multi-agent shared state on disk. Manus-style. Works with Claude Code, Codex CLI, Cursor, Kiro, OpenCode and 60+ agents via the SKILL.md standard.
当前主流 Agent 框架如 AutoGPT、CrewAI 的痛点不是规划能力，而是执行到一半因 token 超限或进程崩溃导致任务烂尾，团队往往需要自己写 SQLite 或 Redis 状态机来兜底。这个项目把持久化层做成标准化 SKILL.md 插件，比 LangChain 的 Checkpoint 更轻量，不需要改原有架构。
它的 completion gate 设计很关键：不是简单存状态，而是主动阻塞 Agent 直到人类或外部系统确认任务真正完成，避免伪成功。做自动化运维、批量代码迁移这类可能跑几小时的场景，这个模式比直接上 Manus 成本低得多。
AI编码Agent的持久化基础设施层，补全长时任务可靠性短板
独特价值：磁盘级计划持久化+确定性完成门控，60+Agent零成本接入