Major Task 是 udecode/plate 提供的技能，用于处理重量级的框架或库任务，强调规划优先的研究、有选择的深度分析和严谨的交接。它适用于架构、对比、基准、迁移或提案级别的工作，即错误框架代价高昂的场景。其定位是深入但不臃肿，明确但不流于形式。
用途与适用场景：资料给出的“适用”范围包括：架构或公共 API 重构；破坏性变更或跨包大规模重构；框架对比、迁移或权衡分析；基准测试、性能分析策略、可扩展性工作或大规模性能决策；需要仓库研究加外部依据的 RFC、提案或规格工作；对重要计划、规格或提案的明确评审。资料同时给出“不适用”范围：普通缺陷修复、单包功能、仅文档修改、常规测试工作、小型重构，以及仅仅是“非平凡”的常规执行工作。
主要能力与工作方式：该技能要求先阅读事实来源，在进入实现前先做规划，从仓库约束出发而非依赖网络观点，并在发明新方案前先查找已有的边界、模式和既有决策。它主张使用能够回答决策的最小重型技术栈，通常加载 3 至 5 个辅助技能而非全部，并要求区分事实、推断与建议。默认不会走 ce-review、浏览器证明、PR 工作或复利流程；只有在仓库证据和本地克隆不足，或任务明确依赖第三方行为时，才使用外部文档。若任务转为代码变更执行，优先选择最佳的持久所有权修复而非局部补丁。
输入分类与流程：技能会先对输入分类，包括纯任务文本、文件或规格路径、GitHub issue URL、GitHub PR URL、形如 #555 的裸 GitHub issue、Linear issue 链接或编号；要求先完整阅读事实来源上下文，如来自工单、issue、PR 或规格，还需阅读评论与附件。随后会重述要做的决策（而非仅主题），划分重型工作通道（架构或公共 API、基准或性能、框架对比或迁移、规格或提案、文档评审、混合），并判断工作性质（仅分析、仅规划、规划加后续实现、已是代码变更执行）。
自动目标与技能加载：技能会立即加载 autogoal，并基于 major-task 模板创建一个 docs/plans 目标计划，命令为 node .agents/skills/autogoal/scripts/create-goal-scratchpad.mjs --template major-task --title "<short major task title>"，并可按需添加 touched-surface 包（--with docs、--with browser、--with package-api、--with agent-native）。当领域看起来重复或仓库有值得挖掘的既有决策时，尽早加载 learnings-researcher。若面向编辑器框架，从 @docs/analysis/editor-architecture-candidates.md 作为候选图起点。对库或框架问题，先检查 .. 下的本地克隆，缺失则克隆，之后才查官方文档。
执行路径：资料列出多条路径。架构或公共 API 路径要求先梳理当前边界、所有权、公共表面与包边界，优先改变所有权边界而非在每个调用点打补丁，并明确说明爆炸半径与迁移、兼容、回滚方案。性能与优化路径要求先定义性能问题及其应解锁的决策，明确工作负载（输入延迟、规范化或转换成本、负载下的选择或光标稳定性、React 渲染抖动、大文档扩展、打包或启动成本、分页或布局组合成本），预先设定明确标准，在实现前定义基准场景，并将实测证据、基准计划与直觉分开。框架对比或迁移路径要求基于实际决策收窄候选集，先读本地克隆或源码再查官方文档，预先设定明确标准，最后给出建议、权衡及会改变建议的证据。此外还有规格或提案、文档评审、混合重型工作、代码变更重型工作、评审或调查等路径，各有具体要求。
验证与交接：验证被要求为强制但与任务成比例，主张以仓库证据、官方文档或针对性测量来验证；基准主张需要实测场景或明确测量计划；对比主张需要基于标准的推理。最终交接要求建议先行，清楚区分事实、推断与开放问题；若保持分析性则需说明所作决策、支持证据、何种情况会改变建议以及设计上仍开放的问题。资料还规定了向跟踪器回帖、PR 创建与变更集的自动发布块等规则。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围、具体使用量限制等信息。原资料为面向 AI 代理的完整指令文档，包含大量面向内部工作流的规则与专有术语，实际落地方式取决于具体仓库环境。