activity-duration-estimation

SKILL.md

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name: activity-duration-estimation
tags: ['duration-estimation', 'pert', 'monte-carlo', 'project-management', 'semantic-analysis', 'html-report']
version: 1.0.3
author: Ldxs
license: MIT
description: 活动历时估算（Activity Duration Estimation）—— 支持三点估算（直接/β分布/正态分布）、蒙特卡洛模拟四种方法。具备语义分析能力，根据任务类型自动推荐最适估算组合，支持外部知识搜索补充，输出自包含HTML评估报告（有图有表有数据有分析）。
sensitive_access: false
critical_write: false
permission_weight: LOW
data_dir: ../.standardization/activity-duration-estimation/
external_data_dir: true
trigger: 活动历时估算/三点估算/PERT/蒙特卡洛模拟/工期估算/任务历时/概率估算/β分布/正态分布/历时分析
trigger_negative: 只是询问概念不执行估算/纯数学公式讨论不含实际任务
antipattern_count: add_examples
faq_quality: improve_qa
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# Activity Duration Estimation — 活动历时估算

> 本技能提供完整的**活动历时估算**能力，包含四种估算方法、语义分析推荐引擎、外部知识搜索集成和HTML报告模板。
>
> → 详见 `references/methods.md`（四种估算方法完整说明）
> → 详见 `references/semantic-analysis.md`（语义分析引擎）
> → 详见 `references/search-integration.md`（外部知识搜索集成）
> → 详见 `references/report-template.md`（HTML报告模板说明）
> → 详见 `references/antipatterns.md`（反模式）
> → 详见 `references/faq.md`（常见问题）

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## 触发场景

**正向触发**（满足以下任意一条）：

| 触发词 | 说明 |
|--------|------|
| "估算工期" / "时间估算" / "历时估算" | 活动/任务的工期时间估算 |
| "三点估算" / "PERT" / "PERT估算" | 三点估算法相关 |
| "蒙特卡洛模拟" / "Monte Carlo" | 蒙特卡洛模拟法相关 |
| "β分布" / "正态分布" / "概率分布" | 分布估算相关 |
| "最乐观/最悲观/最可能" / "OMP" | 三点估算参数 |
| "活动网络图" / "紧前关系" / "FS/SS/FF/SF" | 带依赖关系的活动网络 |
| "任务周期估算" / "项目工期预测" | 综合周期估算 |
| "概率完成时间" / "完成概率" / "P50/P90" | 概率分析 |
| "生成估算报告" / "评估报告" | 输出报告 |

**不触发**：
- 用户仅是询问概念定义，不需要执行实际估算
- 用户明确使用其他技能处理
- 纯数学/统计学讨论

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## 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 |
|---|------|------|
| 1 | **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 |
| 2 | **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 |
| 3 | **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 |
| 4 | **紧前关系分析** | 支持SS/SF/FS/FF四种依赖关系的网络图分析 |
| 5 | **HTML评估报告** | 自包含HTML，有图有表有数据有分析，结果可视化 |

### 渐进式文件索引

| 文件 | 位置 | 说明 |
|------|------|------|
| `references/methods.md` | 方法详解 | 四种估算方法的完整公式、计算步骤和适用场景 |
| `references/semantic-analysis.md` | 语义分析 | 任务参数提取、分类映射、方法推荐逻辑 |
| `references/search-integration.md` | 搜索集成 | 两阶段外部知识搜索流程 |
| `references/report-template.md` | 报告模板 | HTML评估报告模板说明 |
| `references/antipatterns.md` | 反模式 | 常见错误做法 |
| `references/faq.md` | FAQ | 常见问题解答 |
| `references/changelog.md` | 更新日志 | 版本更新记录 |

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## 工作流程总览

```text
用户输入任务信息
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 0：语义分析与方法推荐                   │
│ ① 提取任务参数                              │
│ ② 任务类型分类                               │
│ ③ 推荐最适估算方法组合                       │
└─────────────────────────────────────────────┘
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1：外部知识搜索（按需）                │
│ ① 大模型自判是否足够支持                    │
│ ② 不足 → 询问用户 → 搜索                   │
│ ③ 汇总 → 确认是否执行                       │
└─────────────────────────────────────────────┘
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 2：执行估算计算                        │
│ ① 三点估算（直接/β分布/正态分布）           │
│ ② 蒙特卡洛模拟                              │
│ ③ 紧前关系网络分析                          │
└─────────────────────────────────────────────┘
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 3：生成HTML评估报告                    │
│ ④ 自包含HTML报告（图+表+数据+分析）         │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

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## 快速开始

```bash
# 最简使用 — 直接输入OMP值
"我有三个任务阶段：A(4/6/8), B(9/15/20), C(12/18/24)，帮我估算总工期"

# 带任务类型 — 语义分析自动推荐
"这是一个软件开发项目，3个阶段，每个阶段的三点估算是..."

# 带外部知识搜索
"我有个装配式建筑项目，工期不确定，帮我搜索同类项目参考后再估算"

# 生成HTML报告
"输出评估报告到 HTML 文件"
```

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## Phase 0：语义分析与方法推荐

> 详见 `references/semantic-analysis.md`

从用户输入中提取任务参数，根据任务类型匹配推荐方法组合，输出结构化推荐供用户确认。

### 任务类型 → 推荐方法

```text
任务类型: 软件开发 → β分布 + 蒙特卡洛（推荐）
任务类型: 建筑工程 → β分布 + 蒙特卡洛（推荐）
任务类型: 制造生产 → 直接估算 + 正态分布
任务类型: 科研实验 → 蒙特卡洛模拟（推荐）
任务类型: 农业种植 → 直接估算 + β分布
任务类型: 活动策划 → β分布估算
不确定性高 → 蒙特卡洛模拟（推荐）
不确定性低 → 直接估算
```

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## Phase 1：外部知识搜索（按需）

> 详见 `references/search-integration.md`

```text
常见任务 + 明确OMP → 直接执行
常见任务但缺少分布建议 → 搜索确认
非典型任务 → 必须搜索
任务/参数都不确定 → 先搜索做规划

搜索后汇总信息 → 告知推荐方案 → 用户确认后执行
```

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## Phase 2：执行估算计算

> 详见 `references/methods.md`

### 单阶段快速计算

```python
# 输入：乐观(O), 最可能(M), 悲观(P)
# 直接估算
direct = (O + M + P) / 3
# β分布（PERT）估算
beta = (O + 4 * M + P) / 6
sigma = (P - O) / 6
# 正态分布估算
normal_mean = (O + M + P) / 3
normal_sigma = (P - O) / 6
```

### 蒙特卡洛模拟

```text
多阶段时计算各阶段 α = 1 + 4 × (M - O) / (P - O)
β = 1 + 4 × (P - M) / (P - O)
单次随机值 = BETA.INV(RAND(), α, β, O, P)
每阶段 ≥2000 次模拟 → 总工期概率分布
```

### 紧前关系

支持 SS / SF / FS / FF 四种依赖关系，默认无指定按 FS 处理。

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## Phase 3：生成HTML评估报告

> 详见 `references/report-template.md`

```text
报告结构：
1. 头部：任务信息、估算方法、生成时间
2. 方法说明卡片
3. 输入参数表（O/M/P/α/β）
4. 计算结果对比（柱状图）
5. 蒙特卡洛概率密度 + 累计概率（双图）
6. P50 / P90 分析
7. 分析建议
```

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## 版本

**v1.0.1** — 标准化改造：目录结构合规、渐进式加载、耦合词汇清理

| 模块 | 状态 |
|------|------|
| 四种估算方法 | ✅ |
| 语义分析推荐 | ✅ |
| 外部知识搜索 | ✅ |
| HTML报告模板 | ✅ |
| 紧前关系分析 | ✅ |