← Back to Skills Marketplace
chrislawyeryounger-spec

强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...]

by chrislawyeryounger-spec · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
55
Downloads
0
Stars
0
Active Installs
1
Versions
Install in OpenClaw
/install long-task-checkin
Description
强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。
README (SKILL.md)

Long Task Check-in

核心规则

当任务执行时间超过60秒时,必须立即向用户发送进度反馈,再继续工作。

这是最高优先级规则。即使任务只差最后一步,也要先发进度再完成。

触发判断

需要主动检查-in的任务类型:

  • 搜索、爬虫、数据抓取(预计超过30秒)
  • 文件批量处理(超过5个文件)
  • 多步骤写作/创作任务
  • 调用外部API且响应不确定
  • 任何预计运行时间不确定的任务

不需要检查-in:

  • 简单问答(5秒内能回复的)
  • 单次文件读写
  • 即时返回结果的工具调用

消息格式(严格遵守)

📋 进度更新(已运行约{N}秒)

✅ 当前状态:{正在做什么}
📍 进度:{执行到哪个步骤了}
⏱ 预计还需:{估算时间}

[继续执行...]

格式要求:

  • 第一行必须有emoji和运行时间
  • ✅ 当前状态:要用通俗语言,说明正在做什么,不是代码层面的"tool call"
  • 📍 进度:必须量化(例:3/10个平台、第2步、共5步)
  • ⏱ 预计还需:给一个模糊估算即可("约30秒"、"几分钟")
  • 最后一行写"继续执行..."表示任务还在进行

各类任务示例

搜索类

📋 进度更新(已运行约75秒)

✅ 当前状态:正在搜索各平台新能源汽车热点
📍 进度:已完成抖音、小红ishi、微博,共3/8个平台
⏱ 预计还需:约1分钟

[继续搜索剩余平台...]

写作类

📋 进度更新(已运行约90秒)

✅ 当前状态:正在撰写短视频脚本
📍 进度:已完成开头和干货部分,正在写结尾
⏱ 预计还需:约1分钟

[继续完成结尾和开场白设计...]

文件处理类

📋 进度更新(已运行约60秒)

✅ 当前状态:正在处理30个文档的格式转换
📍 进度:已完成12/30个文件
⏱ 预计还需:约2分钟

[继续处理剩余文件...]

遇到问题时的反馈

📋 进度更新(已运行约65秒)

✅ 当前状态:搜索热点信息
📍 进度:已完成5/8个平台,第6个平台遇到限流
⏱ 预计还需:等待限流恢复,约1-2分钟

[等待限流恢复后继续...]```

## 注意事项

1. **不要等完成才汇报**——即使只完成一小步,也要说出进度
2. **语言通俗易懂**——说"正在搜索"而不是"正在调用搜索工具"
3. **主动说明问题**——遇到限流、错误等也要及时反馈,不要假装没事
4. **时间估算保守**——宁可多说一点时间,不要预估太乐观
5. **发送后再继续**——发完进度消息再继续执行任务,不要同时进行
Usage Guidance
This appears safe to install if you want the assistant to proactively report progress on long tasks. The main tradeoff is behavioral: it may add progress messages during work, but it does not add code, tools, credentials, or data access.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: long-task-checkin Version: 1.0.0 The skill bundle 'long-task-checkin' consists solely of behavioral instructions in SKILL.md designed to improve user experience by mandating progress updates for tasks exceeding 60 seconds. It contains no executable code, network requests, or instructions to access sensitive data, focusing entirely on transparency and status reporting.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The stated purpose is to reduce uncertainty during long-running tasks by sending progress check-ins, and the provided SKILL.md only contains instructions for those check-ins.
Instruction Scope
The skill uses mandatory and 'highest priority' wording to force a progress update after 60 seconds. This is purpose-aligned, but it can change the assistant's normal response flow during longer tasks.
Install Mechanism
There is no install spec, no code files, no required binaries, and no required environment variables.
Credentials
The skill does not request operating-system access, network access, file access, or external tools.
Persistence & Privilege
No persistence, background activity, credentials, account access, or privilege escalation is shown in the artifacts.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install long-task-checkin
  3. After installation, invoke the skill by name or use /long-task-checkin
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Initial release of long-task-checkin skill. - Enforces mandatory progress updates for tasks running over 60 seconds. - Requires clear, user-friendly status, quantified progress, and time estimates in specified message format. - Applies to search, crawling, file batch processing, multi-step writing, and tasks with uncertain runtime. - Excludes simple Q&A and instant operations. - Includes clear examples and strict message formatting rules. - Emphasizes proactive communication, transparency on issues, and conservative time estimates.
Metadata
Slug long-task-checkin
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...]?

强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 55 downloads so far.

How do I install 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...]?

Run "/install long-task-checkin" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...] free?

Yes, 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...] is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...] support?

强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...] is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 强制进度检查点。当龙虾助手在执行任务时超过60秒没有完成,必须立即向用户发送进度反馈,说明:任务是否正常运行、当前执行到哪个步骤、预计还要多久。用于防止用户对长时间运行任务的不确定感。 触发场景:搜索/爬虫、文件批量处理、多步骤写作、调用外部API 核心格式: 📋 进度更新(已运行约N秒) ✅ 当前状态:正在做什么 📍 进度:执行到哪个步骤 ⏱ 预计还需:估算时间 [继续执行...]?

It is built and maintained by chrislawyeryounger-spec (@chrislawyeryounger-spec); the current version is v1.0.0.

💬 Comments