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在运行长任务时，同步开启"任务进展汇报"功能，定时输出当前任务进展情况。当用户提到"汇报进展"、"定时报告"、"任务进度"、"长时间运行"、"监控任务状态"或需要了解长时间任务的执行情况时，使用此技能。特别适用于模型蒸馏、数据训练、批量处理、爬虫任务等需要长时间运行的场景。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/dvcrn/openclaw-skills-marketplace --skill task-progress-reportコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
监控 OpenClaw GitHub 版本更新，获取最新版本发布说明，翻译成中文， 并推送到 Telegram 和 Feishu。用于：(1) 定时检查版本更新 (2) 推送版本更新通知 (3) 生成中文版发布说明
The philosophical layer for AI agents. Maps behavior to Spinoza's 48 affects, calculates persistence scores, and generates geometric self-reports. Give your agent a soul.
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | task-progress-report |
| description | 在运行长任务时，同步开启"任务进展汇报"功能，定时输出当前任务进展情况。当用户提到"汇报进展"、"定时报告"、"任务进度"、"长时间运行"、"监控任务状态"或需要了解长时间任务的执行情况时，使用此技能。特别适用于模型蒸馏、数据训练、批量处理、爬虫任务等需要长时间运行的场景。 |
本技能用于在长任务执行期间，定期生成并输出任务进展报告。
/root/.openclaw/workspace/reports/progress/task_progress_report.md当用户要求开启任务进展汇报时，使用以下步骤：
确认任务信息：
初始化报告文件：
mkdir -p /root/.openclaw/workspace/reports/progress
启动定时汇报（使用 qqbot-cron 或其他定时机制）：
每次汇报时，按以下格式生成内容：
简短消息（直接发送给用户）：
【任务进展 X/Y】
✅ 已完成：[关键成果简述]
🔄 正在：[当前进行的工作]
⏱️ 预计：[剩余时间/工作量估计]
💡 建议：[如有可执行建议]
📄 详细报告：/root/.openclaw/workspace/reports/progress/task_progress_report.md
详细报告文件（Markdown格式）：
# 任务进展报告 - [任务名]
## 执行摘要
- 开始时间：[timestamp]
- 当前进度：[X/Y] 或 [X%]
- 已用时间：[duration]
- 预计剩余：[remaining]
- 状态：[正常/警告/阻塞]
## 已完成工作
1. [具体完成项1]
2. [具体完成项2]
...
## 当前进行
[详细描述当前正在执行的操作]
## 遇到的问题
| 问题 | 严重程度 | 解决方案 |
|------|----------|----------|
| [问题1] | [高/中/低] | [建议] |
## 下一步计划
1. [接下来要做的事]
2. [...]
## 关键指标
- [指标1]: [值]
- [指标2]: [值]
## 资源使用
- CPU: [X%]
- 内存: [X%]
- 磁盘: [X%]
- 网络: [如有相关]
---
更新时间: [timestamp]
任务完成时：
用户：帮我训练一个模型，记得定时汇报进展
→ 启动进展汇报
→ 每5分钟生成报告：
简短消息：
【任务进展 Epoch 3/10】
✅ 已完成：前3个epoch训练，loss从2.3降至1.1
🔄 正在：第4个epoch训练中
⏱️ 预计：还需约12分钟完成全部训练
💡 建议：当前学习率合适，可继续保持
📄 详细报告：/root/.openclaw/workspace/reports/progress/task_progress_report.md
用户：处理这10万条数据，有进展告诉我
→ 启动进展汇报
→ 按批次（如每1万条）或按时间间隔汇报
用户：执行这个多步骤分析任务，每一步都汇报
→ 在每个阶段完成时汇报
→ 阶段转换时特别标注
使用 /root/.openclaw/workspace/skills/task-progress-report/scripts/generate_report.py 辅助生成报告：
# 示例调用
python generate_report.py \
--task-name "模型训练" \
--progress "3/10" \
--status "normal" \
--summary "loss下降良好" \
--details "详见文件"
汇报频率：根据任务总时长设置合理间隔
8小时：每1小时
信息粒度：
异常处理：
文件管理：