Requirements
- Target platform
- OpenClaw
- Install method
- Manual import
- Extraction
- Extract archive
- Prerequisites
- OpenClaw
- Primary doc
- SKILL.md
使 Abby 能主动从任务队列获取并执行任务,自主管理任务状态,持续推进工作至完成或资源限制。
使 Abby 能主动从任务队列获取并执行任务,自主管理任务状态,持续推进工作至完成或资源限制。
Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.
I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.
I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.
自主任务执行系统 - 让 从被动 Abby变主动
让 Abby 从"被动等待"变成"主动工作"! 当前问题: Heartbeat 只检查"有没有需要处理的" 空闲时说 "HEARTBEAT_OK" 等待爸爸指令才能工作 改进后: 主动从任务队列拿任务做 持续工作直到限制 自主推进任务
Abby 记忆中记录当前任务状态: { "current_task": "回测 MA 策略", "task_status": "running", "estimated_completion": "20:15", "progress": "50%", "started_at": "20:05" }
功能说明读取队列从文件读取任务列表拿任务取最高优先级任务更新队列标记完成/进行中/阻塞记录进度写回记忆
检查说明任务状态有没有正在执行的任务?紧急事项人类消息?系统错误?资源限制Token 快用完?时间到?
步骤说明1. 检查有紧急事项?2. 检查有正在执行的任务?3. 读取从队列拿任务4. 执行开始工作5. 记录标记状态6. 等待直到限制或完成
任务说明回测运行策略回测下载下载历史数据研究分析市场数据优化优化交易参数
状态说明等待爸爸确认需要人工决策等待系统资源资源不足等待外部数据API 不可用
每3分钟: 1. 检查紧急事项 2. 检查当前任务状态 3. 如果空闲 → 拿任务做 4. 完成后更新队列
abby-autonomy/ ├── SKILL.md # 技能文档 ├── tasks/ │ └── QUEUE.md # 任务队列模板 ├── scripts/ │ ├── __init__.py │ ├── queue.py # 队列管理 │ ├── status.py # 状态检查 │ ├── heartbeat.py # 主动心跳 │ └── executor.py # 任务执行 └── memory/ └── task_state.json # 任务状态
Ready → In Progress → Done Today ↘ Blocked In Progress → Done Today (完成) → Ready (暂停) → Blocked (阻塞)
❌ 被动 Heartbeat:说 "HEARTBEAT_OK" 浪费机会 ❌ 没有任务队列:不知道该做什么 ❌ 重复执行:同一个任务做多次 ✅ 主动 Heartbeat:从队列拿任务 ✅ 任务队列:永远有工作可做 ✅ 状态追踪:避免重复执行
long-term-memory skill (用于状态追踪) cron job (定时检查)
agent-autonomy-kit skill long-term-memory skill HEARTBEAT.md 创建于 2026-02-15
Agent frameworks, memory systems, reasoning layers, and model-native orchestration.
Largest current source with strong distribution and engagement signals.