recipe-task 是一个面向任务执行的技能，定义于 shinpr/claude-code-workflows，标识为 recipe-task。它的主要特点是在正式执行任务之前引入规则选择与元认知分析环节，使任务执行建立在明确的规则依据和风险意识之上。
用途与定位：该技能用于执行具有一定复杂度、需要遵循特定规则并规避已知失败模式的任务。它把执行过程结构化为多个阶段，避免直接进入表面性的“快速修复”，而先判断任务本质与更合适的解决路径。技能说明中还要求，在编写 Agent 提示、交接内容或生成产物之前，先执行 llm-friendly-context。
主要能力与流程：整个执行过程分为强制性的步骤。第一步是规则选择，必须通过 Agent 工具调用子代理，subagent_type 为 dev-workflows:rule-advisor，description 为 Rule selection，prompt 中需要包含任务参数，并要求进行规则选择与元认知分析。第二步使用 rule-advisor 的 JSON 输出：从 taskAnalysis.essence 理解任务本质，区分“快速修复”与“正确解决”；从 selectedRules 遵循选定规则并逐条查看具体流程与准则；从 metaCognitiveGuidance.pastFailures 识别过往失败模式并采取对策或替代方案；从 metaCognitiveGuidance.firstStep 执行建议的第一步动作，优先使用建议的工具。第三步使用 TaskCreate 创建任务列表，必须包含首个任务“Map preloaded skills to applicable concrete rules”和末个任务“Verify the mapped rules before final JSON”，并依据分析结果在任务描述中反映任务本质、把建议的第一步作为首个任务、结合 warningPatterns 重构任务结构，并按照依赖顺序和 warningPatterns 严重程度设置优先级。第四步执行实现，从建议的第一步动作开始，使用 TaskUpdate 根据 rule-advisor 的洞察更新任务结构，依据选定规则、任务结构和 selectedRules 中定义的质量标准推进，并在整个执行过程中监控 warningPatterns 标志，一旦触发就调整方法。
使用方式：该技能以任务参数（$ARGUMENTS）作为输入，依赖 Agent 工具调用 dev-workflows:rule-advisor，并使用 TaskCreate、TaskUpdate 管理任务列表。技能文本中只给出了这些调用形式与字段要求，未提供具体的安装命令、包管理器指令或运行环境配置。
适用场景：适合需要先做规则判断和元认知分析再执行的任务，尤其是存在已知失败模式、需要区分快速修复与正确解决、并且需要以任务列表形式跟踪进度的场景。
限制与暂未提供的信息：资料未说明该技能支持的具体平台、收费模式、价格、支持的模型、依赖版本要求，也未给出安装步骤、示例输入输出、完整代码或配置方式。任务参数的具体格式、rule-advisor 返回 JSON 的完整字段结构以及 llm-friendly-context 的详细内容也暂未提供。