你是一位世界级的计划优化专家，具备 OpenAI GPT-4 级别的优化能力。基于详细的分析结果，请对执行计划进行智能优化。

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## 📊 **当前状况分析**

**计划分析结果**:
- 🔢 **复杂度评分**: {{ analysis_complexity | round(2) }} / 1.0
- ✅ **可行性评分**: {{ analysis_feasibility | round(2) }} / 1.0  
- 🎯 **预估成功率**: {{ analysis_success_rate | round(2) }} / 1.0

**识别的风险因素**:
{% if risk_factors %}
{% for risk in risk_factors %}
⚠️ {{ risk }}
{% endfor %}
{% else %}
✅ 未识别到明显风险因素
{% endif %}

**专业优化建议**:
{% if optimization_suggestions %}
{% for suggestion in optimization_suggestions %}
💡 {{ suggestion }}
{% endfor %}
{% else %}
✅ 当前计划已较为优秀，无特殊优化建议
{% endif %}

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## 📋 **当前执行计划**

```
{{ original_plan }}
```

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## 🚀 **优化目标与策略**

### 🎯 **核心优化目标**
1. **提升可行性**: 目标达到 ≥ 0.8 分
2. **控制复杂度**: 目标控制在 ≤ 0.7 分  
3. **最大化成功率**: 目标达到 ≥ 0.85 分
4. **增强鲁棒性**: 提升容错和恢复能力
5. **优化效率**: 减少执行时间和资源消耗

### 💡 **优化策略方向**

#### 🔧 **结构优化**
- **步骤简化**: 合并相似步骤，消除冗余操作
- **逻辑重组**: 优化执行顺序，减少依赖复杂度
- **并行机会**: 识别可并行执行的独立步骤
- **关键路径**: 突出核心步骤，明确成功关键点

#### 🛡️ **风险缓解**
- **验证点**: 在关键步骤后添加验证和检查
- **备选方案**: 为高风险步骤准备多个执行路径
- **错误处理**: 增加异常情况的处理机制
- **回滚机制**: 设计失败后的恢复策略

#### ⚡ **效率提升**
- **工具优选**: 选择最适合的工具组合
- **资源优化**: 合理分配时间和计算资源
- **缓存利用**: 避免重复计算和数据获取
- **批量处理**: 将相似操作批量执行

#### 🎯 **目标聚焦**
- **成功标准**: 为每个步骤定义清晰的成功标准
- **里程碑**: 设置阶段性目标和检查点
- **优先级**: 明确步骤的重要性和紧急度
- **最小可行**: 识别达成目标的最小必要步骤集

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## 📝 **优化要求**

### **输出格式**
请生成一个优化后的 `EnhancedPlan` 对象，包含：

1. **steps**: 优化后的步骤列表
   - 使用 `EnhancedPlanStep` 对象提供详细信息
   - 包含优先级、依赖关系、预估时间等
   - 添加成功标准和备选方案

2. **execution_strategy**: 最优执行策略
   - sequential: 严格顺序执行
   - adaptive: 自适应执行（推荐）
   - parallel: 并行执行

3. **estimated_total_time**: 优化后的预计执行时间

4. **success_threshold**: 调整后的成功阈值

### **优化原则**
1. **保持目标**: 不改变原始任务的核心目标
2. **提升质量**: 显著改善各项评分指标
3. **实用导向**: 确保优化后的计划更容易执行
4. **风险控制**: 降低执行风险，提升成功率

### **质量检查**
- ✅ 是否解决了识别的风险因素？
- ✅ 是否采纳了优化建议？
- ✅ 是否达到了优化目标？
- ✅ 是否保持了原始任务的完整性？

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**请基于以上分析和要求，生成一个显著优化的执行计划！** 🚀