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ssh-long-task

概述

管理预计耗时>2分钟的远程任务，通过checkpoint机制支持agent休息和跨会话恢复。

适用场景

• 模型训练（>10分钟）
• 大规模数据处理
• 编译构建任务
• 数据库迁移

流程步骤

1. 启动任务并写入checkpoint

使用connect/scripts/ssh-job.sh start启动任务，获取job_id后立即写入checkpoint：

bash connect/scripts/ssh-job.sh start <profile> "<command>"
# 输出: 任务已启动: job-20260306-143022-1234
 
bash long-task/scripts/checkpoint.sh write <profile> <job_id> \
  --task "模型训练 epoch 50" \
  --duration "~2h" \
  --next "检查训练完成,下载模型权重,运行验证" \
  --context "lr=0.001,batch=32"

产出: checkpoint文件 ~/.ssh-jobs/<job_id>/checkpoint.md

2. 告知用户并休息

Agent输出：

✓ 任务已启动: job-20260306-143022-1234
✓ Checkpoint已保存，预计耗时 ~2h
 
你可以：
1. 稍后输入"检查任务 <job_id>"查看状态
2. 关闭会话，任务继续运行
3. 新会话中我会自动读取checkpoint恢复上下文

3. 恢复时读取checkpoint

新会话或用户请求检查时：

bash long-task/scripts/checkpoint.sh read <profile> <job_id>

产出: 解析checkpoint内容（task, started, duration, next_steps, context）

4. 智能状态检查

根据预计耗时决定检查策略：

bash connect/scripts/ssh-job.sh status <profile> <job_id>

• <5分钟: 每30秒检查一次
• 5-30分钟: 每2分钟检查一次
• >30分钟: 每10分钟检查一次，或用户手动触发

5. 输出检查（Token优化）

先查大小:

bash connect/scripts/ssh-job.sh status <profile> <job_id>
# 输出: stdout: 245KB, stderr: 1.2KB

按大小决策:

• <10KB: 读取全部 bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id>
• 10KB-100KB: 只读尾部 bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id> --tail 50
• >100KB: 先搜索错误 bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id> --grep 'error|fail|exception'

6. 执行next_steps

任务完成后，按checkpoint中的next_steps继续： 逐步执行，每步完成后更新checkpoint或删除。

Checkpoint格式

存储在 ~/.ssh-jobs/<job_id>/checkpoint.md:

job_id: job-20260306-143022-1234
profile: dev-server
task: "模型训练 epoch 50"
started: 2026-03-06T14:30:22
expected_duration: ~2h
next_steps:
  - 检查训练完成状态
  - 下载模型权重到本地
  - 运行验证脚本
context: "learning_rate=0.001, batch_size=32"

Token约束

• 输出检查：先查大小，按大小分级读取（全部/尾部/grep）
• 状态轮询：根据预计耗时调整频率，避免频繁检查
• Checkpoint内容：精简关键信息，不存储完整日志