القائمة
任务追踪与超时兜底。每次 spawn subagent 前自动创建追踪，超时/失败后保证有输出。触发词：调度任务、spawn、派发任务。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | task-coordinator |
| description | 任务追踪与超时兜底。每次 spawn subagent 前自动创建追踪，超时/失败后保证有输出。触发词：调度任务、spawn、派发任务。 |
| version | 1.0.0 |
| phase | 1 |
核心目标：每个任务都有追踪，失败也有报告，超时也有人兜底。
每次 spawn subagent 执行任务时，都必须使用本 Skill。
具体来说：
sessions_spawn 调用前 → 初始化追踪不需要用的场景：
TRACKER="python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py"
在调用 sessions_spawn 之前，先创建追踪：
# 生成 task_id（用日期+简短描述）
TASK_ID="task-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)-{简短关键词}"
# 初始化追踪
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py init "$TASK_ID" \
"任务目标描述" \
"agent名称" \
--steps "步骤1,步骤2,步骤3"
然后正常 spawn：
sessions_spawn({
task: "任务描述。追踪ID: {TASK_ID}",
agentId: "xxx",
label: TASK_ID // 用 task_id 作为 label，方便追踪
})
SubAgent 完成后，写入结果：
# 成功
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py complete "$TASK_ID" \
--output "结果摘要" \
--duration 12345
# 失败（SubAgent 报告了错误）
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py fail "$TASK_ID" \
"失败原因" \
--last-step "最后步骤" \
--duration 12345
如果 spawn 后超过预期时间没有收到 SubAgent 的返回：
# 读取最后进度
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py status "$TASK_ID"
# 生成超时报告
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py timeout "$TASK_ID" \
--last-step "最后步骤（从 status 获取）" \
--duration 600000
然后必须向用户发送超时通知，包含 progress.json 中的最后进度。
适用场景：主会话中执行 ≥2 步的任务（不涉及 spawn subagent 时）。 目的：防止多步骤任务做到一半停住。
当收到 ≥2 步的多步骤指令时，必须先生成 execution plan 文件，再开始执行。
用 write 工具创建：
① 先获取 sessionKey：调用 session_status 工具，从返回的 Session: 行提取。
🧵 Session: agent:main:openclaw-feishu:direct:ou_3fe124f0786a0d7da47d46191695efe4
② sanitize：将 :/\\ 替换为 _，取前 64 字符：
agent:main:openclaw-feishu:direct:ou_xxx → agent_main_openclaw-feishu_direct_ou_xxx
③ 创建文件：
path: data/task-traces/plan-agent_main_openclaw-feishu_direct_ou_xxx.md
文件格式：
# Execution Plan
<!-- version: 1 -->
**Task:** 一句话描述任务目标
**Created:** YYYY-MM-DD HH:MM
**Status:** IN_PROGRESS
## Steps
- [ ] 1. 步骤描述（要具体、可执行）
- [ ] 2. 步骤描述
- [ ] 3. 步骤描述
## Context
（跨步骤需要传递的参数：open_id、doc_id、URL 等）
每完成一步，立即用 edit 工具更新：- [ ] → - [x]
将 Status 改为 DONE。插件会自动检测并删除文件。
| Hook | 行为 |
|---|---|
before_prompt_build | 每次 AI 调用前，自动注入未完成的 plan 到上下文 |
agent_end | 会话结束时 plan 仍有未完成步骤 → 发飞书通知兜底 |
gateway_start | 启动时清理超过 24h 的残留 plan 文件 |
$TASK_TRACE_DIR/{task-id}/ (默认 ~/.openclaw/workspace/data/task-traces/)
├── task_plan.json # 目标、步骤、状态、进度
├── progress.json # 事件流（每步记录）
└── result.json # 最终结果（成功/失败/超时）
# 列出所有
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py list
# 只看运行中的
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py list --status running
# 只看失败的
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py list --status failed
# 清理 72 小时前的已完成/失败/超时记录（默认）
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py cleanup
# 清理 24 小时前的
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py cleanup --max-age-hours 24
心跳时会自动执行 watchdog，扫描 running 超过 30 分钟的任务。 发现超时任务会自动标记 timeout 并通知用户。
# 手动触发
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py watchdog --max-age-minutes 30
每个任务必须有 result.json。不管是成功、失败、还是超时，都必须有这个文件。
result.json 包含：
{
"task_id": "xxx",
"status": "completed|failed|timeout",
"output": "结果内容或失败原因",
"last_step": "最后成功步骤",
"duration_ms": 12345,
"completed_at": "2026-04-03T08:30:00+08:00"
}
| 任务类型 | 建议超时 | 示例 |
|---|---|---|
| 简单查询 | 30s | 获取K线数据 |
| 单 Agent 分析 | 3-5min | 财务分析 |
| 编码任务 | 10-20min | 实现功能模块 |
| 多步骤编排 | 20-30min | 调研+写作 |
| 复杂编排 | 30-60min | 完整项目 |
SubAgent 失败
│
├── Strike 1: 同一 Agent 重试（补充上下文）
│ └── 失败 ↓
├── Strike 2: 换 Agent 或换方法
│ └── 失败 ↓
└── Strike 3: 输出结构化失败报告给用户
├── 包含：做了什么、到哪了、为什么失败
├── 包含：建议用户怎么做
└── 标记 result.json status=failed
每次 Strike 都记录到 progress.json：
python3 skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py checkpoint "$TASK_ID" \
"strike-N" "failed" --note "失败原因和下次策略"
⚠️ 按任务类型判断，不预测时间！
| 任务类型 | task-coordinator | trace-query |
|---|---|---|
| spawn subagent | ✅ | ✅ |
| exec（background / yieldMs>10s / timeout>60s） | ✅ | ❌ |
| 多步骤操作（>2步串行） | ✅ | ❌ |
| 重复性/周期性任务 | ❌ | ✅ |
| coding-agent / 长程研究 | ✅ | ✅ |
| 单步即时操作 | ❌ | ❌ |
□ Step 0: trace-query — 查同类任务历史
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/trace-query/scripts/trace_query.py search "任务关键词"
目的：借鉴成功经验、避坑失败模式
□ Step 1: task-coordinator init — 为【每个】subagent 单独建追踪
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py init \
"task-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)-子任务名" "子任务目标" "agent名" \
--steps "步骤1,步骤2"
□ Step 2: sessions_spawn
□ Step 3: 完成后 complete/fail/timeout
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py complete "$TASK_ID" --output "结果"
常见错误：
# spawn 前初始化追踪
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py init \
"task-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)-关键词" "任务目标" "agent名" --steps "步骤1,步骤2"
# 完成后写结果
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py complete "$TASK_ID" --output "结果"
# 或失败：
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py fail "$TASK_ID" "原因"
# 或超时兜底：
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/task-coordinator/scripts/task_tracker.py timeout "$TASK_ID" --last-step "步骤"
核心规则：每个任务必须有 result.json，不管成功、失败还是超时。
不做的事：