Activity duration estimation

activity-duration-estimation — 全周期项目管理

WBS项目规划 → 活动历时估算 → 项目文档生成，三环节完整闭环。 全流程由 scripts/runner.py 的 run_full() 自动编排， LLM 只需调用一个函数即可完成项目从分解到文档的全部工作。 详细内容拆分到 references/*.md 按需加载。

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触发场景

正向触发：估算工期/三点估算/PERT/蒙特卡洛/β分布/OMP/紧前关系/FS-SS-FF-SF/CPM甘特图/重叠分析/P50-P90/生成评估报告：估算工期/三点估算/PERT/蒙特卡洛/β分布/OMP/紧前关系/FS-SS-FF-SF/CPM甘特图/重叠分析/P50-P90/生成评估报告

不触发：仅概念询问 / 纯数学讨论 / 明确使用其他技能

核心能力

📚 渐进式加载：本技能采用渐进式 MD 体系，SKILL.md 为入口（≤230行），详细内容拆分到 references/*.md 按需加载。

#	能力	说明
0	WBS工作分解 (子技能)	基于3个参考模板+LLM自适应填充，支持4种分解方法，100%规则验证，自动衔接估算
1	项目文档生成 (子技能)	双模式：手动模式输出特化空模版（token≈0）/ 自动模式逐节生成，4个预置模板（立项/结项/相关方/风险）
2	四种估算方法	直接估算法 / β分布（PERT）估算法 / 正态分布估算法 / 蒙特卡洛模拟法
3	语义分析推荐	根据任务类型（建筑/制造/软件/科研/农业等）自动推荐最适估算方法组合
4	外部知识搜索	两阶段搜索流程：大模型自判→搜索补充→汇总推荐
5	知识库查询/写入 (新增)	按需信息通道，与联网搜索平行。标准字段硬编码，LLM做格式翻译入库。支持历史项目查询、OMP基准检索、外部数据库/文件（SQLite/CSV/MD/DOCX/JSON）按标准导入
6	CPM关键路径分析	基于紧前关系的关键路径计算，含ES/EF/LS/LF/总时差，自动识别关键任务
7	多分布蒙特卡洛	支持PERT-Beta、三角分布、泊松近似三种分布并行模拟，提供多维度概率评估
8	任务重叠分析	自动检测任务时间重叠，输出最大重叠数和最长重叠时段
9	甘特图可视化	基于CPM结果的甘特图（SVG），关键路径高亮标注
10	紧前关系规划	手动指定/自动规划两种模式，支持FS/SS/FF/SF四种依赖关系
11	HTML评估报告	自包含HTML，含甘特图/概率分布/重叠分析图表，有图有表有数据有分析
12	项目文档生成	双模式：手动空模版/混合逐节生成；4个P0模板（立项/结项/相关方/风险）
13	全局配置系统	5项可调整配置（联网搜索/知识库采集/知识库调用/文档指定/文档撰写），每项可选 auto/manual。scripts/settings_server.py 提供 HTML 可视化配置面板。配置通过 state.settings 注入流程，LLM 可读取 _get_setting() 决定行为。
14	经济效益分析 (分支子技能)	独立于全流程，单独触发。ROI/NPV/IRR/BCR/PBP 计算引擎 + HTML 报告 + 独立 economic.db 知识库。可插入立项申请书模板。
15	挣值管理 (分支子技能)	独立于全流程，单独触发。PV/EV/AC/SPI/CPI/EAC 计算引擎 + HTML 报告 + 独立 evm.db 知识库。可插入结项报告书模板。

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渐进式文件索引

文件名	分类	包含内容	审计关联
references/antipatterns.md	规范指南	skill 编写中的常见反模式。包含：错误做法示例、正确做法示例、避坑指引。	R-18
references/changelog.md	版本管理	版本更新日志。包含：版本号、更新类型、修复项、升级说明。	R-24
references/economic-analysis-methodology.md	参考文档	> 子技能定位：独立于活动历时估算的核心全流程，单独触发、单独运行。	无
references/evm-methodology.md	参考文档	> 子技能定位：独立于活动历时估算的核心全流程，单独触发、单独运行。	无
references/faq.md	常见问题	常见疑问与解答。包含：问题分类、原因分析、解决方案。	R-19, R-25 C-19
references/knowledge-interface.md	参考文档	> 知识库是与「联网搜索」平行的信息获取/存储通道。	无
references/methods.md	参考文档	> 本文件详细说明四种活动历时估算方法的公式、计算步骤和适用场景。	无
references/permissions.md	权限与测试	权限扫描说明与测试结论。包含：风险等级、高权限操作说明、测试概览、计时统计。	R-15, R-16
references/project-docs-methodology.md	参考文档	> 本文件说明:project-docs 子技能的双模式设计、模板结构、操作流程和使用规范。	无
references/report-template.md	参考文档	> 本文件定义 REPORT_DATA 数据结构的完整接口，以及分析结果→格式化→填充→生成的标准化流程。	无
references/risk-dimensions.md	参考文档	> 内置7大类风险维度，根据项目特征自动匹配适用维度。	无
references/search-integration.md	参考文档	> 本文件说明外部知识搜索的两个阶段流程。	无
references/semantic-analysis.md	参考文档	> 本文件说明语义分析引擎如何工作：任务参数提取、任务类型分类、推荐方法映射。	无
references/thinking-tools.md	参考文档	> 本文件收录项目管理/文档撰写中常用的思维工具和方法论框架。	无
references/wbs-methodology.md	参考文档	> 本文件定义 WBS（Work Breakdown Structure）在活动历时估算技能中的完整实现：分解方法、参考模板、递归算法、验证规则以及与估算流程的	无

工作流程

工作流程由 scripts/runner.py 自动编排，LLM 无需关心内部阶段顺序。

# 推荐：一键全流程（WBS → 估算 → 报告 → 文档，全环节必做）
from scripts.runner import run_full, PipelineState
result = run_full("帮我规划并估算一个电商后台管理系统")

if result["status"] == "ok":
    state = result["state"]
    print(state.wbs_text_tree)      # ① WBS文本树
    print(state.estimate_summary)   # ② 估算摘要
    print(state.html_report_path)   # ③ HTML报告路径
    print(state.doc_content)        # ④ 项目文档
elif result["status"] == "blocked":
    # 需要LLM提供WBS数据（即使已有OMP参数，WBS也是必做的）
    wbs_data = {"name": "电商后台", "children": [...]}  # LLM提供
    state = PipelineState("帮我规划并估算一个电商后台管理系统")
    state.run_wbs(custom_data=wbs_data)
    result = state.run_full()  # 继续执行估算→报告→文档
else:
    print(result["message"])        # 错误信息

全流程阶段（代码硬编码，不可跳过，与 runner.py 中 6 个阶段一一对应）：

1. WBS分解 → run_wbs()（全流程模式下必做，LLM提供结构化数据）
2. WBS进入估算门控 → _wbs_passes_estimation_gate() 硬校验
3. 紧前关系规划 → _prompt_llm_for_dependencies() / 自动FS串联
4. 估算计算 → run_estimate()（全Python自动：CPM + MC + 重叠分析）
5. HTML评估报告 → _generate_html_report()（全Python自动）
6. 项目文档 → generate_docs()（按模板生成立项/结项/风险/相关方文档）

单独调用模式（不经过run_full()全流程，按需使用）：

需求	调用方式
仅有估算需求	run_pipeline(mode="estimate") 或 state.run_estimate()
仅需文档	run_pipeline(mode="docs") 或 state.generate_docs()
仅WBS分解	run_pipeline(mode="wbs") 或 state.run_wbs()

LLM交互点

当流程需要LLM推理时，runner.py 会抛出 LLMInteractionRequired 异常：

交互点	触发条件	LLM需提供
_prompt_llm_for_wbs()	模糊需求	WBS结构化数据 {name, children: [...]}
_prompt_llm_for_omp()	阶段缺OMP	OMP值 {o, m, p}
_prompt_llm_for_dependencies()	>5个阶段	紧前关系或确认自动规划

LLM看到异常后按提示提供数据，然后继续执行即可。

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快速开始

场景1：直接估算 — "乐观3天、最可能6天、悲观15天" → β分布7天, σ=2天 → 68%概率5~9天
场景2：多阶段CPM — "前端(5/10/20)→后端(8/15/25)→测试(10/20/35), FS" → 总工期47天 →出HTML报告
场景3：搜索辅助 — "装配式建筑施工" → 搜索同类→给出典型OMP→确认→估算
场景4：WBS→估算 — "帮我规划并估算电商后台" → 分解→确认→HTML报告
场景5：项目文档 — "生成立项申请书, 手动模式" → 空模板→"自动填充背景"→逐节生成→拼合
场景6：经济效益分析 — "初始100万, 年收益12万, 年支出5万, 5年, 终值200万, 折现率10%" → NPV=50.72, IRR=20.35%
场景7：挣值管理 — "项目到D阶段, 做挣值分析" → EV=320.27, SPI=1.01, CPI=1.07, EAC=379.73

常用操作速查

我想...	一句话答案
快速估算一个项目工期	调用 from scripts.runner import run_full; result = run_full("项目描述") — AI 自动拆解+估算+出报告
只用 WBS 不做估算	state.run_wbs() — 只做工作分解，不进估算流程
指定每个任务的 OMP	在 WBS 数据结构中填写 {"o": 3, "m": 5, "p": 8} 字段
用我自己的文档模板	load_template() → customize_sections() → save_template() — 增删改排章节后另存
更新全局配置	python scripts/settings_manager.py set <key> <value> — 纯 CLI，无需 LLM 参与
HTML 报告打不开	报告是自包含 HTML，直接用浏览器打开 state.html_report_path
调整蒙特卡洛模拟次数	run_full(mc_iterations=5000) — 默认 2000，数值越高越精确但越慢
从历史项目参考数据	告诉 LLM「查一下同类项目的基准数据」— 会自动搜索 SQLite 知识库

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WBS子技能 — Phase -1：项目规划与工作分解

| scripts/wbs_engine.py 全流程模式下必做，由 run_full() 自动触发。

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项目文档生成子技能 — :project-docs

| scripts/project_docs_engine.py 三种模式：manual（空模板，token≈0）/ mixed（按章节设 auto/outline/manual，推荐）/ 全自动（所有节 auto）。 支持模板定制：增/删/改/重排章节、每节独立模式、另存为新模板。

from project_docs_engine import set_section_mode
tpl = load_template("立项申请书")
tpl = set_section_mode(tpl, "项目背景", "auto")    # 自动生成
tpl = set_section_mode(tpl, "预算", "manual")       # 留空手动填
state.generate_docs(mode="mixed", filled_sections={"project_background": "..."})
save_template(tpl, "我的模板", overwrite=True)       # 另存自定义模板

内置模板：立项申请书(11节) / 结项报告书(10节) / 相关方登记册(4节) / 风险登记册(5节)

子模块详解

各子模块详细说明见 references/：

• Phase 0: 语义分析与方法推荐 → references/semantic-analysis.md
• Phase 1: 外部知识搜索 → references/search-integration.md
• Phase 2-3: 紧前关系规划 + 估算计算（CPM/MC/重叠分析）→ references/methods.md
• Phase 4: HTML评估报告 → references/report-template.md
• WBS方法论: → references/wbs-methodology.md
• 项目文档: → references/project-docs-methodology.md

估算方法	公式	适用场景
三点直接	(O+M+P)/3	快速估算
β分布(PERT)	(O+4M+P)/6, σ=(P-O)/6	标准项目管理
蒙特卡洛	2000+次模拟, 多分布并行	高不确定性项目

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限制与边界

维度	说明
任务数量	建议 ≤50 个阶段/任务，超过时蒙特卡洛模拟耗时显著增加
OMP值	必须满足 O ≤ M ≤ P（乐观≤最可能≤悲观），不满足时会提示修正
紧前关系	不能形成循环依赖（A→B→C→A），系统会检测并报错
工期单位	统一使用同一单位（天/小时/周），混用需先归一化
网络依赖	首次使用需联网搜索（非典型任务），后续使用完全离线
报告生成	输出自包含HTML文件，需要浏览器打开查看，不支持PDF直接导出

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版本

当前版本 v1.11.0 —