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OpenClaw 工作流编排层

OpenClaw 工作流编排层

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_15292d5a/yjkj-swarm-layer。

技能介绍

解决什么问题

swarm-layer 面向的是本地 Agent 工作流执行中的几个具体麻烦:Markdown 规格和可执行任务之间缺少结构化映射;多个任务依赖关系难以按阶段并行;执行后需要持续盯会话、重试、评审和报告。

如何工作

它先把包含目标和阶段任务的 Markdown 规格 规划成依赖有序的任务图,并支持显式 [parallel] 相位屏障。随后通过 manual 手动回退或 ACP 自动化路径派发任务,结合持久会话、线程绑定、FIFO 排队和并发限制控制执行节奏。

核心能力包括:

  • 评审门:任务完成需要明确 approve / reject,拒绝后可回到 ready 重新执行。
  • 会话策略:支持一次性、持久复用、要求已有会话等模式。
  • 自动重试:按任务配置重试策略,并用 dead letter 跟踪耗尽任务。
  • Autopilot 控制面:提供 start / pause / resume / stop / tick 等受监督流程,支持 watcher 轮询和降级保持。
  • 报告输出:状态快照、运行日志、评审日志和完成摘要可写入本地目录并异步镜像到 Obsidian。

适用边界

它更适合单机、单项目下的工作流编排,不是分布式多节点编排器,也不负责 git push、PR 创建或部署自动化。人工仍然在评审决策中保持闭环;若 ACP 不可用,需要回退到 manual 模式验证。

使用场景

  • 把多阶段研发目标写成 Markdown 规格,生成依赖任务图,并按 parallel 屏障分批派发。
  • 在本地运行长任务时复用持久会话,做线程绑定追问,必要时取消或关闭卡住的会话。
  • 给编码任务加验收标准和自动 evaluator 检查,未达标时进入 reject 重试流程。
  • 执行完成后读取状态快照、运行日志、评审日志和完成摘要,并同步到本地或 Obsidian。

适合人员

  • 负责本地 AI Agent 工作流落地的平台工程师,诉求:把规格转成任务图并控制 manual/ACP 执行。
  • 使用 OpenClaw 或 ACP 的自动化工程师,诉求:配置会话策略、并发限制和诊断 doctor 问题。
  • 需要评审闭环的 Agent 产品工程师,诉求:设置 approve/reject 门、重试限制和拒绝重跑。
  • 维护 Obsidian 知识库的技术写作者,诉求:把状态快照、评审日志和完成摘要归档到本地或 Obsidian。