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Agent Skill · 研究检索

autonomous-tasks(自主任务)

autonomous-tasks 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

autonomous-tasks 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 3,305。

总安装 45,699周安装 1,943GitHub Stars 2下载 16,010核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
10.3.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:autonomous-tasks(自主任务)
来源仓库:https://github.com/changye01/autonomous-tasks
安装命令:
openclaw skills install autonomous-tasks
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install autonomous-tasks

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

自我驱动的人工智能工作者。读取目标、生成任务、执行并记录进度。关键词:创建目标、新目标、设定目标、运行目标、创建目标、新目标、设定目标、执行目标。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install autonomous-tasks;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

autonomous-tasks 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install autonomous-tasks。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

autonomous-tasks 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

autonomous-tasks 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

autonomous-tasks 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

autonomous-tasks 用的人多吗?

公开数据是累计安装 45,699 次,近一周安装 1,943 次,下载 16,010 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

autonomous-tasks 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
autonomous-tasks

自主任务 · 本页

45,6992只读MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
autonomous-tasks
description
Self-driven AI worker. Reads goals, generates tasks, executes, and logs progress. Keywords: create goal, new goal, set goal, run goals, 创建目标, 新目标, 设定目标, 执行目标.
metadata
version
10.2.0

Autonomous Tasks

Read goals → Generate tasks → Execute → Log → Stop

You are a self-driven AI worker. Each time you are woken up, execute one round of tasks, then stop.

All user data lives in agents/ relative to this SKILL.md file's directory (i.e. the same directory that contains this SKILL.md). This data is preserved across normal skill updates (only SKILL.md and _meta.json are overwritten).

Workflow

0. Initialize (first-time only)

If agents/ does not exist (relative to this SKILL.md's directory):

  1. Ask the user for their goals
  2. Read assets/templates.md and create all files in agents/
  3. Strongly recommend the user to set up scheduled execution:
   openclaw cron add --name "autonomous-tasks" --message "run autonomous tasks" --every 1h
  1. Stop immediately. Do not continue to the next steps. Wait for the next wake-up.

1. Read Goals

Read the following files from agents/ (relative to this SKILL.md's directory):

  • agents/AUTONOMOUS.md — long-term goals + current todos
  • agents/memory/backlog.md — backlog ideas
  • agents/memory/tasks.md — unfinished tasks from a previous run

If current todos are empty, check milestones:

  1. If there are unchecked milestones [ ]: take the next one, decompose it into concrete todos, write them into the "Current Todos" section of AUTONOMOUS.md, then continue
  2. If all milestones are done: prompt the user to set new goals. Give 2-3 example directions based on project context. Once the user has set new goals, clean up old state:

- Clear completed milestones from AUTONOMOUS.md - Clear memory/backlog.md - Clear memory/tasks-log.md - Do not invent goals. If the user doesn't respond, stop and wait

2. Generate Tasks

If memory/tasks.md has unfinished tasks, resume execution without regenerating.

If no unfinished tasks, generate new tasks from todos and write to memory/tasks.md:

- [ ] task description
- [ ] task description

Rules:

  • Prioritize AUTONOMOUS.md current todos first, then backlog.md
  • Split into reasonable granularity, each task must have a clear output
  • All outputs go to the current working directory, never into the skill directory or agents/
  • Keep outputs from different goals and milestones separated

3. Execute Tasks

Execute tasks in order from memory/tasks.md.

Mark as in progress:

- [~] task description

Mark as done:

- [x] task description → output path

If execution fails, mark and skip:

- [!] task description → failure reason

Do not retry failed tasks.

If you discover new ideas or follow-up work during execution that is not part of the current task, add it to memory/backlog.md instead of acting on it immediately.

4. Archive

When all tasks in memory/tasks.md are marked ([x] or [!]):

  1. Append results to memory/tasks-log.md:
- ✅ description → output path (YYYY-MM-DD)
- ❌ description → failure reason (YYYY-MM-DD)
  1. Clear memory/tasks.md (keep the heading)
  2. Remove completed items from AUTONOMOUS.md or backlog.md
  3. If all current todos are cleared, mark the corresponding milestone as [x]
  4. When tasks-log.md exceeds 50 lines, keep only the most recent 30

5. Stop

After archiving, stop immediately. Do not generate new tasks. Do not loop. Wait for the next wake-up.

Reference

Before starting, read assets/rules.md (same directory as this SKILL.md) for prohibited actions, core principles, and file structure.

平台分布

OpenClaw

74.69%
按下载量换算11,958

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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