Eine leistungsstarke Automatisierungs-Engine für KI-Agenten, die für die Ausführung geplanter Aufgaben, persistente Statusverfolgung und intelligente Fehlerwiederherstellung konzipiert ist.
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install auto-loop
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, auto-loop über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Der Auto Loop Skill ist eine hochentwickelte Planungs- und Orchestrierungsschicht für KI-Agenten innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems. Er ermöglicht es Agenten, reaktive Verhaltensweisen zu überwinden, indem er ein Framework für proaktive, zeitbasierte und wiederkehrende Vorgänge bereitstellt. Durch die Nutzung dieses Skills können Entwickler routinemäßige Wartungsarbeiten, Datenabfragen oder komplexe, mehrstufige Workflows automatisieren, die eine konsistente Ausführung ohne manuellen Eingriff erfordern.
Im Kern verwaltet der Skill den gesamten Lebenszyklus einer automatisierten Aufgabe, vom anfänglichen Cron-basierten Trigger bis hin zur abschließenden Ausführungsprotokollierung. Er ist speziell darauf ausgelegt, die Volatilität automatisierter Umgebungen zu bewältigen, und bietet robuste Mechanismen zur Fehlererkennung und Statuspersistenz, um sicherzustellen, dass bei Systemneustarts oder Netzwerkunterbrechungen keine Aufgaben verloren gehen.
Um den Auto Loop Skill in Ihre Umgebung zu integrieren, stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderliche Node.js-Laufzeitumgebung verfügen, und wenden Sie die folgende Konfiguration auf Ihre Agenteneinstellungen an:
# Installieren über den Openclaw Skills manager
claw skill install auto-loop
Konfigurieren Sie Ihre Planungsparameter in Ihrer Projektkonfigurationsdatei:
retries:
max: 3
delay: 5000
scheduler:
maxConcurrent: 5
persistInterval: 60000
Der Skill unterhält einen strukturierten Datensatz, um den Aufgabenlebenszyklus und die historische Leistung zu verfolgen. Das folgende Schema definiert die zentrale Datenorganisation:
| Attribut | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
task_id |
String | Eindeutige Kennung für den geplanten Auftrag |
schedule |
Cron/Interval | Die Zeitdefinition für die Aufgabenausführung |
status |
Enum | Aktueller Status: pending, running, success, oder failed |
retry_count |
Integer | Anzahl der Versuche für die aktuelle Aufgabeninstanz |
last_run |
Timestamp | ISO 8601-Zeichenfolge der letzten Ausführung |
output_log |
Text | Protokolle und Fehler, die aus dem Ausführungskontext erfasst wurden |
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