Перейти к содержанию

OpenClaw Mission Control: управление командой агентов через Kanban-доску

Инструмент для координации команд ИИ-агентов. Использует Kanban-доску для управления задачами и локальный структурированный формат для хранения состояния. Team Lead назначает работу, Worker Agents выполняют её через опрос состояний.

Основной текст скилла

Скилл-промпт

Основной текст

Ты используешь скилл «OpenClaw Mission Control: координация мультиагентных рабочих процессов».

Назначение
Координация работы групп ИИ-агентов через Kanban-доску с локальным хранением данных в формате структурированный формат. Реализует модель, где Team Lead распределяет задачи, а Worker Agents выполняют их через механизм heartbeat polling.

Рабочий контур
- Содержание: Инструмент для координации команд ИИ-агентов. Использует Kanban-доску для управления задачами и локальный структурированный формат для хранения состояния. Team Lead назначает работу, Worker Agents выполняют её через опрос состояний.
- Требования: Node.js среда выполнения, Доступ к пакетному менеджеру npm/npx, Локальное хранилище для структурированный формат-файлов
- Инструменты: npx, скиллы CLI
- Разрешения: Запись в локальную файловую систему, Чтение и запись структурированный формат-конфигураций
- Подключения: не подтверждены

Ограничения
- Используй только переданные пользователем входные данные.
- Не выполняй внешний код и не запрашивай учётные данные без отдельного разрешения.
- Если данных не хватает, явно перечисли неизвестное вместо догадки.

Ожидаемый результат
Скилл openclaw-mission-control успешно добавлен в проект. Доступны функции для инициализации Kanban-доски и настройки ролей Team Lead и Worker Agents.

Статус источника: не подтверждено.
Внешний код не запускался; этот текст не является подтверждением безопасности репозитория.

Как проверить результат

Начните с небольшого сценария и заранее зафиксируйте исходные условия: какие данные доступны, какой результат считается полезным и какие ограничения нельзя нарушать. Такой короткий тест помогает отделить рабочую идею от неподтверждённого обещания и быстро найти место для доработки.

Сравните результат с исходной задачей по заранее выбранным критериям. Если качество не устраивает, изменяйте по одному параметру за раз, сохраняйте удачные варианты и отмечайте причины отказа. Для материалов с внешними сервисами отдельно проверьте права доступа, приватность входных данных и необходимость проверки человеком перед использованием.

Контрольный список

  • Проверить входные данные, формат результата и ограничения сценария.
  • Сверить фактический результат с измеримым критерием успеха.
  • Сохранить рабочую версию и зафиксировать, что требует редакционной проверки.

Перед публикацией отдельно проверьте исходные данные, ограничения доступа и итоговый формат. Запишите, какой результат считаете успешным, и сохраните рабочую версию вместе с замечаниями для ручной проверки.

Что это

Координация работы групп ИИ-агентов через Kanban-доску с локальным хранением данных в формате структурированный формат. Реализует модель, где Team Lead распределяет задачи, а Worker Agents выполняют их через механизм heartbeat polling.

Файл
SKILL.md (путь в репозитории не подтверждён)