学了个寂寞

Appearance

Lobster ​

Lobster 是一个工作流执行壳，让 OpenClaw 能把多步骤工具调用当作单次确定性操作来运行，并内置显式审批检查点。

核心理念 ​

你的龙虾可以自己构建管理自己的工具。告诉它你想要一个工作流，30 分钟后你就拥有了一套以单次调用运行的 CLI 加流水线。Lobster 正是缺失的那一环：确定性流水线、显式审批、可恢复状态。

为什么需要 Lobster ​

今天，复杂工作流需要大量来回的工具调用。每次调用都消耗 token，而 LLM 必须编排每一步。Lobster 把这种编排转移到类型化运行时中：

  • 一次调用代替多次：OpenClaw 执行一次 Lobster 工具调用，获得结构化结果。
  • 内置审批：有副作用的操作（发邮件、发评论）会暂停工作流，等待明确批准。
  • 可恢复：暂停的工作流返回一个令牌；批准后直接续跑，无需重新执行已完成的步骤。

为什么用 DSL 而不是普通程序？ ​

Lobster 刻意保持精简。目标不是"一门新语言"，而是一个可预测、对 AI 友好的流水线规范，内置审批与恢复令牌。

  • 审批/恢复内置：普通程序可以提示人工，但无法在不自己发明运行时的情况下，用持久令牌实现暂停与恢复。
  • 确定性 + 可审计：流水线是数据，便于记录、比较、回放和审查。
  • 对 AI 的受限表面：小型语法 + JSON 管道减少了"创意"代码路径，使验证切实可行。
  • 安全策略内置：超时、输出上限、沙箱检查和白名单由运行时统一执行，不依赖各脚本自行实现。
  • 仍可编程：每一步都可以调用任意 CLI 或脚本。如果你想用 JS/TS，可以用代码生成 .lobster 文件。

工作原理 ​

OpenClaw 以工具模式启动本地 lobster CLI，并从 stdout 解析 JSON 信封。 如果流水线因审批而暂停，工具会返回一个 resumeToken，让你稍后继续执行。

模式：小型 CLI + JSON 管道 + 审批 ​

构建能说 JSON 的小命令，然后把它们串成一次 Lobster 调用。（下面的命令名仅作示例，请替换为你自己的命令。）

bash
inbox list --json
inbox categorize --json
inbox apply --json
json
{
  "action": "run",
  "pipeline": "exec --json --shell 'inbox list --json' | exec --stdin json --shell 'inbox categorize --json' | exec --stdin json --shell 'inbox apply --json' | approve --preview-from-stdin --limit 5 --prompt 'Apply changes?'",
  "timeoutMs": 30000
}

如果流水线请求审批，用令牌续跑：

json
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

AI 触发工作流；Lobster 执行各步骤。审批门控让副作用保持显式和可审计。

示例：把输入项映射为工具调用：

bash
gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \
  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

纯 JSON LLM 步骤（llm-task） ​

对于需要结构化 LLM 步骤的工作流，启用可选的 llm-task 插件工具，并从 Lobster 中调用它。这样在保持工作流确定性的同时，仍可用模型进行分类/摘要/起草。

启用该工具：

json
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  },
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

在流水线中使用：

lobster
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  "thinking": "low",
  "input": { "subject": "Hello", "body": "Can you help?" },
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "intent": { "type": "string" },
      "draft": { "type": "string" }
    },
    "required": ["intent", "draft"],
    "additionalProperties": false
  }
}'

详见 LLM Task。

工作流文件（.lobster） ​

Lobster 可运行含 name、args、steps、env、condition 和 approval 字段的 YAML/JSON 工作流文件。在 OpenClaw 工具调用中，把 pipeline 设置为文件路径即可。

yaml
name: inbox-triage
args:
  tag:
    default: "family"
steps:
  - id: collect
    command: inbox list --json
  - id: categorize
    command: inbox categorize --json
    stdin: $collect.stdout
  - id: approve
    command: inbox apply --approve
    stdin: $categorize.stdout
    approval: required
  - id: execute
    command: inbox apply --execute
    stdin: $categorize.stdout
    condition: $approve.approved

注意：

  • stdin: $step.stdout 和 stdin: $step.json 传递前一步的输出。
  • condition（或 when）可根据 $step.approved 来决定步骤是否执行。

安装 Lobster ​

在运行 OpenClaw Gateway 的同一主机上安装 Lobster CLI（参见 Lobster 仓库），并确保 lobster 在 PATH 中。

启用工具 ​

Lobster 是可选插件工具（默认不启用）。

推荐方式（叠加，安全）：

json
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["lobster"]
  }
}

或按 agent 配置：

json
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": {
          "alsoAllow": ["lobster"]
        }
      }
    ]
  }
}

除非你打算以限制性白名单模式运行，否则不要使用 tools.allow: ["lobster"]。

注意：白名单对可选插件采用"选入"模式。如果你的白名单只列出了插件工具（比如 lobster），OpenClaw 会保持核心工具启用。要限制核心工具，还需在白名单中列出你想保留的核心工具或工具组。

示例：邮件分类处理 ​

不使用 Lobster 时：

用户："帮我查邮件，起草回复"
→ openclaw 调用 gmail.list
→ LLM 汇总
→ 用户："给第 2、5 封起草回复"
→ LLM 起草
→ 用户："发第 2 封"
→ openclaw 调用 gmail.send
（每天重复，没有已分类的记忆）

使用 Lobster 时：

json
{
  "action": "run",
  "pipeline": "email.triage --limit 20",
  "timeoutMs": 30000
}

返回 JSON 信封（已截断）：

json
{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 封需要回复，2 封需要处理" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "发送 2 封草稿回复？",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}

用户批准后续跑：

json
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

一次工作流。确定性。安全。

工具参数 ​

run ​

以工具模式运行流水线。

json
{
  "action": "run",
  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",
  "cwd": "workspace",
  "timeoutMs": 30000,
  "maxStdoutBytes": 512000
}

传参数运行工作流文件：

json
{
  "action": "run",
  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",
  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"
}

resume ​

批准后继续已暂停的工作流。

json
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

可选输入 ​

  • cwd：流水线的相对工作目录（必须在当前进程工作目录内）。
  • timeoutMs：超过此时长则终止子进程（默认：20000）。
  • maxStdoutBytes：stdout 超过此大小则终止子进程（默认：512000）。
  • argsJson：传给 lobster run --args-json 的 JSON 字符串（仅工作流文件）。

输出信封 ​

Lobster 返回含三种状态之一的 JSON 信封：

  • ok → 成功完成
  • needs_approval → 已暂停；需要 requiresApproval.resumeToken 才能恢复
  • cancelled → 明确拒绝或取消

工具在 content（美化 JSON）和 details（原始对象）中均返回该信封。

审批 ​

如果 requiresApproval 存在，检查提示并决定：

  • approve: true → 恢复并继续执行副作用
  • approve: false → 取消并终结工作流

使用 approve --preview-from-stdin --limit N 可将 JSON 预览附加到审批请求中，无需自定义 jq/heredoc 胶水代码。恢复令牌现在已经很紧凑：Lobster 把工作流恢复状态存储在其状态目录下，只返回一个小令牌键。

OpenProse ​

OpenProse 与 Lobster 配合良好：用 /prose 编排多智能体准备工作，然后运行 Lobster 流水线进行确定性审批。如果 Prose 程序需要 Lobster，通过 tools.subagents.tools 为子代理允许 lobster 工具。参见 OpenProse。

安全性 ​

  • 仅本地子进程 — 插件本身不发起网络调用。
  • 无密钥管理 — Lobster 不管理 OAuth；它调用 OpenClaw 工具来完成认证。
  • 沙箱感知 — 当工具上下文为沙箱模式时禁用。
  • 已加固 — 固定可执行文件名（lobster）在 PATH 上；强制执行超时和输出上限。

故障排查 ​

  • lobster subprocess timed out → 增大 timeoutMs，或拆分较长的流水线。
  • lobster output exceeded maxStdoutBytes → 提高 maxStdoutBytes 或减少输出大小。
  • lobster returned invalid JSON → 确保流水线以工具模式运行，且只输出 JSON。
  • lobster failed (code …) → 在终端中运行相同的流水线来检查 stderr。

延伸阅读 ​

案例：社区工作流 ​

一个公开案例："第二大脑" CLI + Lobster 流水线，管理三个 Markdown 知识库（个人、伴侣、共享）。CLI 为统计、收件箱列表和陈旧扫描输出 JSON；Lobster 把这些命令串成 weekly-review、inbox-triage、memory-consolidation、shared-task-sync 等工作流，每个都有审批门控。AI 在可用时处理判断性任务（分类），不可用时回退到确定性规则。

友情链接： 能跑吗 · 打工算 · 车主算 · 开发工具 · 人工不智能

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