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Agent Skill · 开发

deeptask(deeptask 数据库)

deeptask 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 OpenClaw 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

deeptask 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,816。

总安装 2,521周安装 102GitHub Stars 公开资料未说明下载 792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
1.2.0

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:deeptask(deeptask 数据库)
来源仓库:https://github.com/spaceack/deeptask
安装命令:
openclaw skills install deeptask
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 deeptask

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

AI 驱动的需求拆解与任务管理平台,集成 Git Commit 自动化流程。适用于软件开发项目管理与代码变更追踪场景。deeptask 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。内置 SQLite 数据库管理 MUF(最小功能单元)与单元测试。每完成一个模块并通过测试即自动提交代码变更。

使用前需配置 GitHub 权限与本地仓库路径。

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 deeptask;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

deeptask 怎么安装?

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

deeptask 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。

deeptask 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

deeptask 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。

deeptask 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,521 次,近一周安装 102 次,下载 792 次。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。

deeptask 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
deeptask

deeptask 数据库 · 本页

2,521—权限未标注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
deeptask
description
AI 自动拆解需求与任务管理工具。实现 AI 自动拆解需求 → 人工审核 → AI 执行任务 → UT 验证 → Git Commit 的完整闭环。使用 SQLite 数据库管理项目、会话、子任务、MUF(最小功能单元)、单元测试。核心特性:每完成一个 MUF 并通过 UT 后自动执行 git commit,commit 信息包含 SE_ID, ST_ID, MUF_ID, UT_ID。

DeepTask Skill

AI 自动拆解需求 → 人工审核 → AI 执行 → UT 验证 → Git Commit 的闭环流程管理工具。

核心目标

  • 任务分解粒度可控:项目 → 会话 → 子任务 → MUF(最小功能单元)
  • 明确状态机:每个环节有清晰的状态流转
  • 人工审核精准介入:仅在关键节点(会话级)触发审核
  • 失败自动熔断:7 次失败或 5 小时超时自动暂停
  • 环境预检机制:执行前先检查工具链/环境是否可用
  • Hello World 验证:新语言先写测试代码验证语法
  • ⭐ Git Commit 追踪:每完成一个 MUF 并通过 UT 后自动执行 git commit

⭐ Git Commit 机制(核心特性)

Commit 触发条件

MUF 完成 → UT 验证通过 → 执行 git commit

Commit 信息格式

git commit -m "SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1"

完整流程

# ai_worker.py 中的 execute_muf 函数

def execute_muf(muf_id, project_dir, tool_name, se_id, st_id, code_content):
    # 1. 更新 MUF 状态为 in_progress
    db.update_status("mufs", muf_id, "in_progress")
    
    # 2. 实现 MUF 代码(写入文件,包含追踪注释)
    # 代码文件头部:# SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1
    
    # 3. 运行 UT 验证
    ut_passed = run_unit_test(ut_id, project_dir, tool_name)
    
    if not ut_passed:
        # UT 失败,标记为 failed,不执行 commit
        db.update_status("mufs", muf_id, "failed")
        return False
    
    # 4. ⭐ UT 通过,执行 git commit
    git_commit(project_dir, se_id, st_id, muf_id, ut_id)
    # commit 信息:"SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1"
    
    # 5. 验证 git 历史
    verify_git_history(project_dir, se_id, st_id, muf_id, ut_id)
    
    # 6. 更新 MUF 状态为 completed
    db.update_status("mufs", muf_id, "completed")
    
    return True

验证 Commit

# 查看项目 git 历史
git log --oneline

# 查找特定 MUF 的 commit
git log --grep "SE_ID:SE-1" --grep "MUF_ID:MUF-1"

# 示例输出:
# a1b2c3d SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1

快速开始

1. 初始化数据库

python ~/.openclaw/skills/deeptask/scripts/cli.py init

2. 创建项目

python ~/.openclaw/skills/deeptask/scripts/cli.py create_project \
  --name "用户管理系统" \
  --desc "支持注册/登录/权限管理" \
  --summary "核心功能:RBAC 权限模型"

3. 执行完整周期(含 Git Commit)

python ~/.openclaw/skills/deeptask/scripts/ai_worker.py \
  --project DT-1 \
  --tool python3 \
  --workspace ~/.openclaw/workspace \
  --cycle

输出示例:

=== 执行 MUF: MUF-1 ===
  SE: SE-1, ST: ST-1, UT: UT-1
  📝 实现 MUF 代码...
  ✅ 代码已写入:project_DT-1/muf_1.py
  🧪 运行 UT 验证...
  ✅ UT 验证通过
  📦 执行 git commit...
  ✅ Git commit 成功:SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1
  ✅ Git commit 已验证
  ✅ MUF 完成

4. 查看 Git 历史

cd ~/.openclaw/workspace/project_DT-1
git log --oneline

5. 人工审核

# 批准会话
python ~/.openclaw/skills/deeptask/scripts/cli.py review \
  --session SE-1 \
  --status approved \
  --reviewer "张三" \
  --comments "Git commit 验证通过,代码质量良好"

执行流程(增强版)

0. 环境预检

# 检查工具链
env_ok, env_msg = check_environment("python3")
if not env_ok:
    trigger_fuse("环境不可用")

1. Hello World 验证

# 验证语法
hw_ok, hw_msg = hello_world_test("python3")
if not hw_ok:
    trigger_fuse("语法验证失败")

2. 初始化 Git

init_git(project_dir)

3. AI 拆解项目

项目 → 会话 → 子任务 → MUF

4. 执行 MUF(含 UT 验证和 Git Commit)⭐

MUF 实现 → UT 验证 → ✅ 通过 → Git Commit → 状态更新
                      ❌ 失败 → 标记 failed → 不 commit

5. 更新进度

检查子任务/会话完成情况,自动更新状态

6. 检查熔断

失败 MUF 自动记录审查请求


命令行工具

可用命令

命令说明
init初始化数据库
create_project创建新项目
list_projects列出所有项目
show_project显示项目详情
review人工审核
status显示系统状态
check_env检查环境
reset_project重置项目状态
git_log查看 Git Commit 历史 ⭐ NEW

Git Log 命令示例

# 查看项目 DT-1 的 git 历史
python cli.py git_log --project DT-1

# 查看特定 MUF 的 commit
python cli.py git_log --muf MUF-1

# 验证 commit 是否包含正确的追踪信息
python cli.py git_log --project DT-1 --verify

数据库结构

核心表

  1. projects - 项目表
  2. sessions - 会话表
  3. subtasks - 子任务表
  4. mufs - 最小功能单元表
  5. unit_tests - 单元测试表
  6. review_records - 人工审查记录表
  7. git_commits - Git Commit 记录 ⭐ NEW

Git Commits 表结构

字段类型说明
idINTEGER自增 ID
se_idTEXT会话 ID
st_idTEXT子任务 ID
muf_idTEXTMUF ID
ut_idTEXTUT ID
commit_hashTEXTGit commit hash
commit_msgTEXTCommit 信息
committed_atDATETIMECommit 时间

检查清单(每次任务必做)

执行前检查

  • [ ] 工具链是否安装? (python3 --version)
  • [ ] Hello World 是否通过?
  • [ ] Git 是否初始化?

执行后验证

  • [ ] MUF 代码已写入?
  • [ ] UT 验证通过?
  • [ ] Git commit 已执行? ⭐
  • [ ] Commit 信息包含 SE_ID/ST_ID/MUF_ID/UT_ID? ⭐
  • [ ] Git 历史可查询? ⭐

使用场景

场景 1: 完整项目周期

# 1. 创建项目
python cli.py create_project --name "电商系统" --desc "在线购物平台"

# 2. 执行完整周期(含 Git Commit)
python ai_worker.py --project DT-1 --tool python3 --cycle

# 3. 查看 Git 历史
cd workspace/project_DT-1 && git log --oneline

场景 2: 验证 Git Commit

# 1. 执行 MUF
python ai_worker.py --project DT-1 --tool python3 --cycle

# 2. 验证 commit
git log --grep "MUF_ID:MUF-1"

# 3. 输出应包含:
# abc123 SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1

场景 3: 审计追踪

# 查找特定会话的所有 commit
git log --grep "SE_ID:SE-1" --oneline

# 统计每个 MUF 的 commit
git log --grep "MUF_ID" --oneline | wc -l

注意事项

  1. Git Commit 仅在 UT 通过后执行 - UT 失败不 commit
  2. Commit 信息格式固定 - 必须包含 SE_ID, ST_ID, MUF_ID, UT_ID
  3. 代码文件包含追踪注释 - 文件头部应有 # SE_ID:xxx, ST_ID:xxx...
  4. Git 仓库自动初始化 - 首次执行时自动 git init
  5. Commit 失败不阻断流程 - Git 失败记录警告,继续执行

故障排查

Git Commit 未执行

# 1. 检查 UT 是否通过
python cli.py status  # 查看 UT 状态

# 2. 检查是否有代码更改
cd project_dir && git status

# 3. 手动执行 commit
git add -A && git commit -m "SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1"

Commit 信息格式错误

# 正确格式
git commit -m "SE_ID:SE-1, ST_ID:ST-1, MUF_ID:MUF-1, UT_ID:UT-1"

# 错误格式(缺少字段)
git commit -m "完成 MUF-1"  # ❌

Git 历史验证失败

# 验证 commit 是否存在
git log --grep "SE_ID:SE-1" --grep "MUF_ID:MUF-1"

# 如果找不到,检查 ai_worker.py 日志

版本历史

  • v1.0.0 - 初始版本
  • v1.1.0 - 增加环境预检机制
  • v1.1.0 - 增加 Hello World 验证
  • v1.2.0 - 增加 Git Commit 追踪机制 ⭐
  • v1.2.0 - 增加 git_log 命令
  • v1.2.0 - 增加 commit 验证功能

平台分布

OpenClaw

89.04%
按下载量换算705

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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