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。
Task Progress Report - 任务进展汇报是一项面向实际任务的技能,主要用于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;定时汇报 :按设定间隔自动生成进展报告;
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
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:
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