Agent Skill 示例：从零构建一个高效任务处理引擎

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在现代软件开发中，处理复杂任务时经常会遇到性能瓶颈和代码耦合问题。传统的同步处理方式在面对高并发请求时，往往会导致系统响应缓慢甚至崩溃。而紧密耦合的代码结构则使得系统难以扩展和维护。

性能瓶颈 ：当任务数量激增时，传统线程池模型会出现线程饥饿、上下文切换开销大等问题
代码耦合 ：业务逻辑与任务调度逻辑高度耦合，使得系统难以单独扩展某一部分
资源浪费 ：轮询机制导致 CPU 空转，资源利用率低下
可维护性差 ：随着业务复杂度增加，系统变得难以理解和修改

事件驱动架构
优点：高并发处理能力、低延迟、资源利用率高
缺点：编程模型复杂、调试难度较大
传统轮询架构
优点：实现简单、易于理解
缺点：资源浪费严重、扩展性差

经过对比，我们选择事件驱动架构作为基础，因为它能更好地解决我们面临的高并发和低延迟需求。

事件循环 (Event Loop)
使用单线程处理所有 IO 事件
采用非阻塞 IO 模型
任务队列 (Task Queue)
优先级队列管理待处理任务
支持任务取消和超时机制
工作者池 (Worker Pool)
固定数量的工作线程处理 CPU 密集型任务
避免阻塞事件循环

class EventLoop:
    def __init__(self):
        self._running = False
        self._callbacks = deque()
        self._scheduled = []

    def run_forever(self):
        self._running = True
        while self._running:
            self._run_once()

    def _run_once(self):
        # 处理 IO 事件和定时器
        # ...
        pass

import asyncio

class TaskScheduler:
    def __init__(self, max_workers=4):
        self.loop = asyncio.get_event_loop()
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)

    async def schedule_task(self, task_func, *args):
        """
        调度异步任务
        :param task_func: 要执行的任务函数
        :param args: 任务参数
        :return: 任务结果
        """
        try:
            result = await self.loop.run_in_executor(
                self.executor, 
                task_func, 
                *args
            )
            return result
        except Exception as e:
            print(f"Task failed: {e}")
            raise