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在 ThinkRail 中，TODO 计划（TODO plan）是一个和当前聊天绑定的任务清单：AI 拆解任务、逐步执行，你随时可以往里加需求、删任务，而 AI 的每一步改动都会自动提交并可逐条审查。本文带你完整看懂这套"人机共写 + 可审查"的 TODO 系统是如何工作的。

它是什么：AI 的"工作小黑板"

ThinkRail 是一个围绕pi智能体构建的轻量 IDE。当你交给它一个多步骤任务（比如"重构登录逻辑"），它不会闷头开工，而是先在聊天旁侧的TODO List面板里公布一份计划：

这份计划有两条核心规则：

• Group = 任务，Item = 步骤：你的一次请求对应一个分组（标题是结果，如 "Fix login redirect"），分组里的每一条是 3~7 个可验证的具体步骤；
• 状态只有三档：pending→in_progress→done，且整个计划同一时间只允许一个步骤处于 in_progress，保证 AI 严格串行推进、不跳步。

计划的数据模型定义在 packages/pi-todos/core/types.ts 中，状态与来源（agent/user）都是显式字段，这让"谁写的、进行到哪"一目了然。

人机共写：你在打字时，AI 也在更新

TODO 计划不是 AI 的独角戏，而是一条共享队列：

你随手加的一条任务会先进入"松条目"（loose item）队列，排在计划末尾——AI 会先把手头的步骤做完，再通过todo_promote把它提升为正式任务组并分解步骤，绝不半途跑去处理新需求。这套协作纪律完整写在技能文件 packages/pi-todos/skills/todos/SKILL.md 里。

UI 侧由聊天内的 apps/web/src/chat/TodoList.tsx 和侧边栏 apps/web/src/panels/PlanRailPane.tsx 渲染，服务端读写逻辑在 packages/server/src/todos/，每个会话对应一个 JSON 文件（.thinkrail/context/todos/<sessionId>.json），双方改动收敛在同一份文件上，没有"AI 记的和你看到的对不上"的问题。

每一步都可审查：自动提交 + 双字段回执

这是 ThinkRail TODO 计划最有意思的部分。当 AI 把某一步标记为done时，宿主进程会做三件事：

1. 只提交这一步的改动：精确提交该步骤产生的文件差量，生成一条干净的 commit（提交信息由 AI 按仓库现有风格写好，可直接推送）；
2. 写下 summary：解释"改了什么、为什么这么改"——包括 diff 里看不出来的决策与被否决的方案；
3. 写下 verification：以检查 → 结果的形式写明跑了哪些验证（如bun test → 34 pass），没验证就老实写 "not verified"。

之后你在 Changes 面板里看到的 diff，可以像审 PR 一样逐个 hunk 决定 Keep 或 Revert：

如果对某一步不满意，还可以发起 review 流程让 AI 针对这一步重新打开同一个任务项修复——修订会挂回原步骤，作为新的 commit 追加到该步骤的修订历史里，而不是凭空多一条新任务。

收尾：一份 PR 格式的交接总结

当计划里最后一个步骤翻成done，AI 会用todo_plan_summary工具写一份计划级总结，格式就是 PR 正文的三段式：## Summary（意图与决策）、## Changes（跨步骤的变更）、## Testing（端到端验证）。这份总结会被原样用于后续自动生成的 PR，也就是说：AI 的收尾说明和人类的 PR 描述是同一份文字，无需二次加工。

想深入？看这几个文件

• 数据模型与存储规则：packages/pi-todos/core/SPEC.md
• 六个todo_*工具的分工：packages/pi-todos/SPEC.md
• 自动提交与审查编排：packages/server/src/todos/SPEC.md
• AI 侧的执行纪律（顺序、提升、总结怎么写）：packages/pi-todos/skills/todos/SKILL.md

📌一句话总结：ThinkRail 的 TODO 计划把 AI 的工作过程变成一张你我也能编辑的清单，每一步完成都有 commit、有说明、有验证记录——你审查的是"回合"，而不是一整篇聊天记录。