Openclaw向けTask Extractor

Task Extractorは、単一のプロンプトから複数の指示をキャプチャ、整理、検証し、タスクの漏れをゼロにする強力なワークフロースキルです。

dodge1218
v1.0.0
Mar 31, 2026
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インストール&ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。

npx clawhub@latest install task-extractor

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル
~/.openclaw/skills/
ワークスペース
<project>/skills/

優先順位:ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。

Clawhubを使って task-extractor をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください(npm i -g clawhub)。

ダウンロードをご希望ですか?

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

Task Extractor とは?

Task Extractorは、Openclaw Skills向けに設計された、複雑で多層的なユーザー指示を処理するための重要なプロトコルです。エージェントが3つ以上の異なるアクションを含むメッセージを受信すると、このスキルが介入し、高コンテキストのLLMインタラクションでよく発生する失敗である「タスクの漏れ」を防ぎます。タスクの識別と追跡方法を標準化することで、混乱したプロンプトの羅列を、Openclaw Skillsが従うべき構造化されたロードマップに変換します。

このスキルは、コードベースやインフラの複数の部分にまたがる高度な指示を提供する開発者やパワーユーザーにとって特に価値があります。微細な構成変更から重厚なサブエージェントのデプロイまで、あらゆる指示が永続的なワークスペースファイルにキャプチャされ、セッションが完了としてマークされる前に検証されることを保証します。

Task Extractor のユースケース

  • フロントエンド、バックエンド、DevOpsの変更が同時に含まれる機能リクエストの管理。
  • 個別の検証が必要な長い調査項目やデータポイントリストの処理。
  • セッションコンテキストを失うことなく、重いタスクのためのサブエージェント生成を調整。
  • 混在した技術的な指示や「その後(and then)」というシーケンスを含む複雑なプロンプトの処理。

Task Extractor の仕組み

  1. 3つ以上の個別のアクション可能な項目や動詞を含むユーザーメッセージを特定する。
  2. タスクを構造化されたMarkdownテーブルとして抽出し、ワークスペース内のTASK_QUEUE.mdに保存する。
  3. 実行開始前に、特定されたチェックリストをユーザーに即時通知する。
  4. 依存関係の順序に基づいてタスクを実行し、高速タスクには並列呼び出し、重いタスクにはサブエージェントを活用する。
  5. 完了または失敗のたびに、成果物と証拠でタスクキューを更新する。
  6. 最終ステータスを照合し、包括的な完了サマリーをユーザーに報告する。

Task Extractor のセットアップ

このスキルをOpenclaw Skills環境に統合するには、エージェントがワークスペースを管理するためのファイルシステム権限を持っていることを確認してください。

# エージェントマニフェストにtask-extractorが含まれていることを確認
# エージェントはトリガー時に自動的にTASK_QUEUE.mdを生成します

Task Extractor のデータスキーマとタクソノミー

このスキルは、すべてのOpenclaw Skillsタスクの信頼できる唯一の情報源として機能する構造化ファイルを使用して状態を維持します。

列 説明
# 順序付けのための連番
Task 命令動詞を使用した1行の要約
Type 分類 (BUILD, FIX, RESEARCH, SEND, DEPLOY, CONFIG, OTHER)
Effort 推定複雑度 (QUICK, MEDIUM, HEAVY)
Status 進捗状況の視覚的指標 (Pending, Done, Failed, Partial, または Sub-agent)
Artifact ファイルパス、URL、またはcommit hashなどの検証可能な証拠

Task Extractor の高度な機能

  • Openclaw Skills内の実行速度を最適化するための、高速タスクの並列バッチ処理。
  • 重いワークロードのための自動サブエージェント生成とライフサイクル追跡。
  • コンテキストオーバーフローやセッション再起動時における、TASK_QUEUE.mdファイルを使用した永続的な状態復旧。
  • 透明性を維持するために、5つのタスクが完了するごとにユーザーへチェックポイント更新を送信。
  • 元のリスト内の位置に関係なく、タスクが正しい論理順序で実行されることを保証するスマートな依存関係マッピング。

SKILL.md


ローディング

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特徴*