Agent Task Logger

# Agent Task Logger - Agent 任务日志系统

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "Agent Task Logger" with this command: npx skills add gerald-luo/agent-task-logger

Agent Task Logger - Agent 任务日志系统

一个类似 Tomcat catalina.out 的实时任务日志系统,自动检测 Agent 工作空间,用于记录和展示 Agent 执行任务的进度。

🚀 快速使用

1. 初始化日志系统(自动检测工作空间)

初始化日志系统

2. 初始化日志系统(手动指定工作空间)

初始化日志系统 workspace=/path/to/workspace

2. 记录任务开始

记录任务开始 task-id=task-001 task-name="停止 Tomcat 8" estimated-time=5s

3. 记录执行命令

记录执行命令 task-id=task-001 command="cd /path && ./shutdown.sh"

4. 记录任务状态

记录任务状态 task-id=task-001 status="成功" actual-time=3.5s

5. 查看实时日志

tail -f /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task.log

📋 参数说明

初始化日志系统

参数必填默认值说明
workspace自动检测工作空间根目录(可选,自动检测)
log-dirlogs日志目录(相对于 workspace)
log-fileagent-task.log日志文件名

工作空间自动检测

Skill 会自动检测 Agent 的工作空间位置,检测顺序:

  1. WORKSPACE 环境变量
  2. OPENCLAW_WORKSPACE 环境变量
  3. 脚本所在目录的父目录
  4. ~/.openclaw/workspace
  5. 当前目录

无需手动指定工作空间,开箱即用!

记录任务开始

参数必填说明
task-id任务唯一标识
task-name任务描述
estimated-time预估处理时间

记录执行命令

参数必填说明
task-id关联的任务 ID
command执行的 shell 命令

记录任务状态

参数必填说明
task-id关联的任务 ID
status任务状态(成功/失败/等待中)
actual-time实际处理时间

💡 触发词

  • 初始化日志系统
  • 记录任务开始
  • 记录执行命令
  • 记录任务状态
  • 记录任务完成
  • 记录错误信息
  • 查看任务日志

📝 日志格式

参考 Tomcat catalina.out 格式,中文显示:

04-3 月 -2026 17:38:00.000 INFO [agent-task-1] com.openclaw.agent.TaskExecutor.execute 任务:停止 Tomcat 8
04-3 月 -2026 17:38:00.100 INFO [agent-task-1] com.openclaw.agent.TaskExecutor.execute 执行命令:cd /path && ./shutdown.sh
04-3 月 -2026 17:38:03.500 INFO [agent-task-1] com.openclaw.agent.TaskExecutor.execute 状态:Tomcat 8 关闭完成
04-3 月 -2026 17:38:03.600 INFO [agent-task-1] com.openclaw.agent.TaskExecutor.execute 预估时间:5 秒 | 实际时间:3.5 秒
04-3 月 -2026 17:38:03.700 INFO [agent-task-1] com.openclaw.agent.TaskExecutor.execute 结果:成功

🔧 使用示例

示例 1:完整任务流程(自动检测工作空间)

# 1. 初始化(自动检测工作空间)
初始化日志系统

# 2. 开始任务
记录任务开始 task-id=deploy-001 task-name="部署 Java 项目" estimated-time=60s

# 3. 执行命令
记录执行命令 task-id=deploy-001 command="mvn clean package"

# 4. 记录状态
记录任务状态 task-id=deploy-001 status="成功" actual-time=45s

# 5. 完成任务
记录任务完成 task-id=deploy-001

示例 2:多任务并行

# 任务 1:编译后端
记录任务开始 task-id=backend-compile task-name="编译后端项目" estimated-time=30s
记录执行命令 task-id=backend-compile command="mvn compile"
记录任务状态 task-id=backend-compile status="成功" actual-time=25s

# 任务 2:打包前端
记录任务开始 task-id=frontend-build task-name="打包前端项目" estimated-time=45s
记录执行命令 task-id=frontend-build command="npm run build"
记录任务状态 task-id=frontend-build status="成功" actual-time=40s

示例 3:错误处理

记录任务开始 task-id=deploy-app task-name="部署应用" estimated-time=30s
记录执行命令 task-id=deploy-app command="./deploy.sh"
记录错误信息 task-id=deploy-app error="权限不足,需要 sudo"
记录任务状态 task-id=deploy-app status="失败" actual-time=5s

📊 日志级别

级别说明使用场景
INFO普通信息任务开始、命令执行、状态更新
WARN警告信息非致命错误、性能警告
ERROR错误信息任务失败、异常
DEBUG调试信息详细调试输出

🛠️ 高级功能

查看任务统计

# 查看所有任务状态
grep "结果:" /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task.log

# 查看失败任务
grep "结果:失败" /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task.log

# 查看任务耗时
grep "实际时间:" /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task.log

日志轮转

# 按日期归档日志
mv /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task.log \
   /Users/openclaw/.openclaw/workspace/logs/agent-task-$(date +%Y%m%d).log

⚠️ 注意事项

  1. 日志文件权限:确保日志目录可写
  2. 日志大小:建议定期归档,避免文件过大
  3. 并发写入:支持多任务并发记录
  4. 时间格式:使用 24 小时制,精确到毫秒

📁 文件结构

workspace/
├── logs/
│   ├── agent-task.log          # 主日志文件
│   ├── agent-task-20260304.log # 归档日志
│   └── ...
└── skills/
    └── agent-task-logger/
        ├── SKILL.md            # 技能说明
        └── scripts/
            └── logger.sh       # 日志工具脚本

🔄 更新日志

  • v1.0 - 初始版本,支持基本任务记录
  • v1.1 - 添加中文支持
  • v1.2 - 添加任务统计功能

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

Related Skills

Related by shared tags or category signals.

Automation

S2-DaoKernel: Agent Safety & Ethics Rules for SOUL.md

Ensures AI agents uphold the Three Laws of Silicon Intelligence within the Taohuayuan physical context for safe, ethical, and identity-anchored behavior.

Registry SourceRecently Updated
Automation

Turing Pyramid

Prioritized action selection for AI agents. 10 needs with tension scoring, execution-gate tracking, optional continuity scripts, and an opt-in watchdog. Use...

Registry SourceRecently Updated
Automation

AI保险顾问

中国大陆保险AI助手。当用户询问以下内容时使用:保险配置、保险方案、产品对比、重疾险/医疗险/寿险/意外险/储蓄险推荐、保费计算、保障缺口分析、需求分析、核保合规、理赔、朋友圈文案、培训话术、代理人展业支持。

Registry SourceRecently Updated
Automation

DomainKits - domain name data and insights

Check availability. Search related domains. Find more possibilities. Explore connections. Turn AI into your domain agent.

Registry SourceRecently Updated