Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

task-detection-thinking(任务检测思维)

task-detection-thinking 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。

task-detection-thinking 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 26,247。

总安装 3,608周安装 155GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,265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
1.0.0

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:task-detection-thinking(任务检测思维)
来源仓库:https://github.com/opendolph/task-detection-thinking
安装命令:
openclaw skills install task-detection-thinking
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 task-detection-thinking

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。

不完整的任务检测+主动思考。自动扫描任务状态、识别异常、生成解决方案并尝试自动修复。

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 task-detection-thinking;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

task-detection-thinking 怎么安装?

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

task-detection-thinking 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。

task-detection-thinking 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

task-detection-thinking 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。

task-detection-thinking 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,608 次,近一周安装 155 次,下载 1,265 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。

task-detection-thinking 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
task-detection-thinking

任务检测思维 · 本页

3,608—接触敏感数据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
task-detection-thinking
description
Incomplete task detection + proactive thinking. Automatically scans task status, identifies anomalies, generates solutions, and attempts auto-fixes.
version
1.0.0
author
OpenDolph
source
https://github.com/OpenDolph/skills/tree/main/task-detection-thinking

Task Detection + Proactive Thinking Skill

Automatically detect task anomalies, intelligently analyze causes, and proactively propose solutions

Trigger Conditions

ScenarioTrigger Method
Auto-triggerExecute during Heartbeat detection
Manual triggerUser inputs "check tasks", "task status", "anomaly detection"
Scheduled triggerAuto-scan every 6 hours

Task Management File Standards

HEARTBEAT.md - Global Task Board Template

## Global Task Board
| TaskID | Task Name | Status | Progress | Deadline | Last Update | Block Reason |
|--------|-----------|--------|----------|----------|-------------|--------------|
| T001 | Initialize three-layer memory | Done | 100% | 2026-03-10 | 2026-03-10 | None |
| T002 | Integrate vector retrieval | Active | 60% | 2026-03-15 | 2026-03-12 | Waiting for API key |
| T003 | Test proactive thinking | Waiting | 0% | 2026-03-20 | 2026-03-11 | Depends on T002 |

Status Definitions:

StatusMeaning
QueueWaiting to start
ActiveIn progress
WaitingBlocked/Waiting
DoneCompleted
AbortedCancelled

WORKING.md - Project-Level Task Rules

All subtasks must include:

  • Status: Queue/Active/Waiting/Done
  • Progress: Percentage (0-100%)
  • Owner: Person responsible
  • Dependencies: Task IDs this task depends on

Auto-Detection Rules:

  • Active tasks stalled >24h → Auto-marked as "Abnormal" 🔴
  • Blocked tasks must fill: "Block Reason" + "Support Needed"
  • Daily 23:00 → Auto-summary to HEARTBEAT.md

Detection Rules (Auto-execute)

1. Scan HEARTBEAT.md

Detection ItemConditionMark
Stalled tasksActive status + last update > 24h🔴 Stalled
Pending confirmationWaiting status + empty block reason🟡 Pending
Overdue tasksProgress < 100% + deadline < current time🔴 Overdue
No progress tasksActive status + 0% progress for > 48h🟡 No progress
Abnormal tasksActive + no update > 24h🔴 Abnormal

2. Scan WORKING.md

Detection ItemConditionMark
Dependency blockDownstream blocked by incomplete upstream🔗 Dependency block
Duplicate tasksTask name/content similarity > 80%⚠️ Duplicate
Zombie tasksDone status but no completion time👻 Zombie
Meaningless tasksEmpty title or content < 10 chars🗑️ To clean
Missing required fieldsNo status/progress/owner⚠️ Incomplete

Proactive Thinking Logic

For "Stalled Tasks"

Analysis Steps:

  1. Check last update content → Determine stall type
  2. Scan related memories → Find context
  3. Generate 3 advancement solutions

Auto-attempt (No human needed):

  • Supplement missing info (extract from memory)
  • Retry failed interfaces/commands
  • Update task status to Waiting (if needed)

Human intervention required:

  • Generate detailed reminder, push via Feishu

For "Blocked Tasks"

Analysis Steps:

  1. Identify block type (resource/dependency/decision/external)
  2. Determine if auto-solvable
  3. Record solution to warm memory

Auto-resolve scenarios:

  • Dependency task completed → Auto-unblock
  • Resource now available → Auto-retry
  • Info supplemented → Auto-advance

For "Overdue Tasks"

Analysis Steps:

  1. Assess remaining workload
  2. Determine delay impact
  3. Generate adjustment plan

Auto-adjust:

  • Update deadline to reasonable value
  • Adjust downstream task schedule
  • Mark as high priority

Output Rules

Output TypeLocationTrigger Condition
Detection resultsmemory/hot/task-alert.mdAfter each detection
Thinking conclusionsmemory/hot/thinking-log.mdAfter each analysis
Critical alertsFeishu pushOverdue/serious block
Solutionsmemory/warm/lessons_learned.mdRecord after resolution

Usage Examples

# Manual trigger detection
node skills/task-detection-thinking/scripts/detect.js

# View detection results
cat memory/hot/task-alert.md

# View thinking log
cat memory/hot/thinking-log.md

Configuration Parameters

task_detection:
  # Detection frequency
  heartbeat_check: true      # Detect during Heartbeat
  cron_schedule: "0 */6 * * *"  # Every 6 hours
  
  # Threshold settings
  stale_threshold_hours: 24   # Stall threshold
  overdue_check: true         # Check overdue
  dependency_check: true      # Check dependency chain
  
  # Auto-fix
  auto_fix_enabled: true      # Enable auto-fix
  auto_fix_max_attempts: 3    # Max auto-attempts
  
  # Notification settings
  feishu_alert: true          # Critical alert push
  alert_on_overdue: true      # Overdue alert
  alert_on_blocking: true     # Serious block alert

Workflow

Heartbeat trigger / Scheduled trigger / Manual trigger
    ↓
Scan HEARTBEAT.md + WORKING.md
    ↓
Identify anomaly tasks (stalled/blocked/overdue/duplicate)
    ↓
Analyze causes (context + historical memory)
    ↓
Generate solutions (3 options)
    ↓
Attempt auto-fix (no-human-needed solutions)
    ↓
Write detection results + thinking log
    ↓
Push critical alerts to Feishu

Integration with Existing Systems

  • HEARTBEAT.md - Read global task board
  • WORKING.md - Read subtask details
  • Three-layer memory system - Store detection results and thinking logs
  • ClawMemory - Query historical solutions
  • Feishu - Push critical alerts

*Transform task management from reactive response to proactive prevention*

平台分布

OpenClaw

74.22%
按下载量换算939

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

继续浏览同类 Skills