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🦀 ClawHub

Task Executor

by @maoxiaohei2026-tech

任务执行器。接收用户需求,自动拆分任务,异步执行,返回结果。 **核心功能**: - 需求输入:用户直接说需求 - 任务拆分:AI 分析,自动拆分 - 自动执行:subagent 异步执行 - 进度跟踪:本地状态 **使用场景**: - "帮我分析AI发展趋势" - "调研某个话题" - "写一份报告

Versionv1.0.0
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TERMINAL
clawhub install task-executor

📖 About This Skill


version: 4.0.0 name: task-executor description: | 任务执行器。接收用户需求,自动拆分任务,异步执行,返回结果。 核心功能: - 需求输入:用户直接说需求 - 任务拆分:AI 分析,自动拆分 - 自动执行:subagent 异步执行 - 进度跟踪:本地状态 使用场景: - "帮我分析AI发展趋势" - "调研某个话题" - "写一份报告"

任务执行器 Skill (v4.0.0)

🎯 核心价值

用户给一个需求 → AI 自动完成,不需要跟踪细节


⚡ 核心流程

用户需求
    ↓
AI 拆分任务
    ↓
并行执行
    ↓
返回结果


📋 Agent 角色

| Agent | 职责 | |-------|------| | 主Agent | 接收需求、拆分任务、协调、执行 | | 搜索Agent | 网络搜索、信息收集 | | 文档Agent | 撰写文档、编辑内容 | | 分析Agent | 数据分析、处理 |


🎯 核心功能

1. 接收需求

用户:帮我分析AI发展趋势

2. 拆分任务

AI 分析需求,拆分成可执行的任务:
- 搜索AI最新动态(搜索Agent)
  • 整理行业报告(分析Agent)
  • 撰写分析报告(文档Agent)
  • 3. 执行任务

    并行执行各个任务:
    搜索Agent → 搜索信息
    文档Agent → 创建文档
    分析Agent → 处理数据
    

    4. 返回结果

    完成后通知用户:
    ✅ 分析完成!
    文档链接:xxx
    


    📖 使用示例

    例1: 简单需求

    用户:帮我搜索量子计算最新进展

    主Agent: 1. 拆分任务:搜索信息 2. 执行:调用搜索 3. 返回结果

    例2: 复杂需求

    用户:帮我分析新能源汽车行业

    主Agent: 1. 拆分任务: - 搜索行业数据(搜索Agent) - 整理市场分析(分析Agent) - 撰写报告(文档Agent) 2. 异步执行任务 3. 汇总结果 4. 通知用户


    📁 状态管理(可选)

    本地状态文件

    memory/tasks/active.json

    {
      "tasks": [
        {
          "id": "task-001",
          "需求": "分析AI趋势",
          "状态": "已完成",
          "结果": "文档链接"
        }
      ]
    }
    

    飞书表格(可选扩展)

    用户需要可视化时,可以添加飞书表格同步。


    🔗 触发关键词

    帮我、分析、调研、写报告
    创建需求、执行任务
    


    ⚠️ 注意事项

    1. 异步执行:使用 sessions_spawn 不阻塞 2. 并行执行:多个任务同时进行 3. 结果汇总:完成后统一通知用户 4. 状态可选:可以不用飞书表格


    *版本: 4.0.0 | 2026-03-22*