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task-director任务总监

Agent Skill

task-director 用于辅助视频、动画、脚本化剪辑和多媒体生成流程,适合在 OpenClaw 中需要整理视频素材、生成脚本或维护合成项目时使用。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。

总安装

3,575

周安装

152

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,252
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-director(任务总监)
来源仓库:https://github.com/besty0121/task-director
安装命令:
openclaw skills install task-director
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-director

简介

将复杂任务转化为电影故事板的视频制作辅助工具。

  • 支持脚本化剪辑、素材整理与多媒体合成流程。
  • 适用于动画、宣传片与教学视频生成场景。task-director 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态及是否调用视频处理库。
  • 建议结合原始 README 核验分镜模板与导出格式支持。

SKILL.md

name
task-director
description
Task Director — turn complex tasks into movie storyboards. Create a plan, review it, then execute step by step with fallback support. Pause, retry, skip anytime.
tags
requires
bins
env
[]

任务导演 / Task Director

把复杂任务编排成电影剧本。先看分镜,确认后再开机。

No more "run and pray". Plan first, execute with confidence.

核心理念

普通 Agent 的工作方式:

用户:部署这个项目
Agent:冲!(5分钟后报错)啊... 从头再来...

用任务导演的 Agent:

用户:部署这个项目
Agent:我给你写了个分镜,你看看?
  🎬 第一幕:环境检查(预计 30s)
  🎬 第二幕:安装依赖(预计 2min)
  🎬 第三幕:构建部署(预计 5min)
     🎭 备选:先本地测试
  🎬 杀青:验证服务能访问
用户:第三幕的备选方案换成本地构建
Agent:好的,改了。开机?
用户:开机!
Agent:🎬 Action! 第一幕...

命令参考

DIRECTOR = python <skill_dir>/scripts/director.py

创建剧本

$DIRECTOR create --title "部署全栈项目" --scenes scenes.json

scenes.json 格式:

[
  {
    "name": "环境准备",
    "description": "检查并配置运行环境",
    "estimated_time": "1 min",
    "shots": [
      {
        "action": "检查 Node.js 版本",
        "command": "node --version"
      },
      {
        "action": "安装项目依赖",
        "command": "npm install",
        "fallback": {
          "action": "使用 yarn 安装",
          "command": "yarn install"
        }
      }
    ]
  },
  {
    "name": "构建部署",
    "shots": [
      {
        "action": "执行构建",
        "command": "npm run build"
      }
    ]
  }
]

Shot 的字段:

  • action (必填): 要做什么
  • command (可选): 具体命令
  • fallback (可选): 失败后的备选方案

查看剧本

$DIRECTOR show              # 显示当前活跃的剧本
$DIRECTOR show --id movie_xxx  # 按 ID 查看

批准剧本

$DIRECTOR approve

状态从 draftapproved,可以开始执行了。

开机拍摄(执行下一步)

$DIRECTOR action

输出下一个待执行的 shot 信息(JSON 格式),Agent 根据这个信息去实际执行。

指定某一幕某个镜头:

$DIRECTOR action --scene 2 --shot 1

记录结果

Agent 执行完后,回报结果:

# 成功
$DIRECTOR result --id movie_xxx --outcome done --output "v18.0.0"

# 失败
$DIRECTOR result --id movie_xxx --outcome ng --output "npm ERR! code ERESOLVE"

# 用备选方案成功
$DIRECTOR result --id movie_xxx --outcome done --fallback --output "yarn install success"

暂停 / 继续

$DIRECTOR cut     # 暂停(导演喊卡)
$DIRECTOR action  # 继续拍摄

跳过镜头

$DIRECTOR skip --scene 1 --shot 3 --reason "不需要这一步"

杀青

$DIRECTOR wrap

显示最终统计:耗时、完成率、失败数。

查看所有剧本

$DIRECTOR list

Agent 工作流

创建剧本(Agent 自动生成)

import json

scenes = [
    {
        "name": "环境检查",
        "estimated_time": "30s",
        "shots": [
            {"action": "检查 Python 版本", "command": "python --version"},
            {"action": "检查依赖是否安装", "command": "pip list | grep flask"},
        ]
    },
    {
        "name": "启动服务",
        "estimated_time": "10s",
        "shots": [
            {
                "action": "启动 Flask 服务",
                "command": "python app.py",
                "fallback": {
                    "action": "使用 gunicorn 启动",
                    "command": "gunicorn app:app"
                }
            },
        ]
    },
    {
        "name": "验证",
        "estimated_time": "5s",
        "shots": [
            {"action": "检查端口是否监听", "command": "curl http://localhost:5000/health"},
        ]
    },
]

with open("scenes.json", "w") as f:
    json.dump(scenes, f, ensure_ascii=False, indent=2)

执行循环

1. $DIRECTOR action          → 获取下一个 shot
2. Agent 执行 shot 中的 command
3. $DIRECTOR result --id xxx --outcome done --output "..."  → 记录结果
4. 如果有下一个,回到步骤 1
5. 全部完成后 $DIRECTOR wrap  → 杀青

失败处理

1. $DIRECTOR action          → 获取 shot
2. Agent 执行,失败了
3. $DIRECTOR result --id xxx --outcome ng --output "报错信息"
4. $DIRECTOR action          → 自动识别有 fallback,返回备选方案
5. Agent 执行备选方案
6. $DIRECTOR result --id xxx --outcome done --fallback --output "..."

状态流转

draft → approved → filming → wrapped
                ↘ cut → filming

Shot 状态:

pending → running → done / ng → fallback (if available) → done
                            ↘ skipped

目录结构

task-director/
├── SKILL.md              # 本文件
├── scripts/
│   └── director.py       # CLI 工具
└── templates/
    └── example-scenes.json  # 示例剧本

数据存储

剧本保存在 ~/.openclaw/memory/movies/,每个剧本一个 JSON 文件。

设计哲学

  • 电影隐喻:用直觉化的概念降低理解成本
  • 先规划后执行:让用户有掌控感
  • 备选方案:不是只有一条路
  • 随时喊卡:可以暂停、跳过、重来
  • 全程可视化:进度条 + 状态图标一目了然

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.4%
按下载量换算1,019

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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