开源项目：https://github.com/YaBoom/taskclaw-zyt

如果你觉得有用，请点个 ⭐ 支持一下！

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痛点场景：你是不是也这样？

每天早上到公司，先打开邮箱筛选重要邮件，整理成待办清单… 然后打开新闻网站，浏览行业动态… 再打开 GitHub 看看有什么新的开源项目…

1小时过去了，你还没开始真正的工作。

这就是我每天的写照。直到我发现，这些重复性工作完全可以交给 AI 自动完成。

但问题是：现有的 AI Agent 工具要么太重（像 OpenClaw 需要专门的服务器），要么太复杂（需要写代码），要么太贵（按调用收费）。

我想要的是一个简单、轻量、易用的工具 —— 几行配置就能跑起来。

于是，TaskClaw 诞生了。

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什么是 TaskClaw？

TaskClaw 是一个轻量级 AI 任务自动化框架，核心特点：

• ✅ YAML 配置：不用写代码，10 行配置搞定一个工作流
• ✅ 内置工具箱：LLM调用、文件操作、HTTP请求、网页搜索、命令执行
• ✅ 开源免费：MIT 协议，可自由使用和修改
• ✅ Python 实现：简单易懂，方便二次开发

一句话概括：TaskClaw = IFTTT/Zapier 的 AI 增强版，但完全开源自主可控。

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5 分钟快速上手

1. 安装

pip install taskclaw

2. 配置 API 密钥

export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"
# 或
export OPENAI_API_KEY="your-key"

3. 编写第一个工作流

创建 daily_news.yaml：

name: 每日新闻摘要
version: "1.0"

steps:
  - name: 搜索新闻
    tool: web_search
    input:
      query: "AI人工智能 最新动态"
      max_results: 5
    output: news_results

  - name: 生成摘要
    tool: llm
    input:
      model: deepseek-chat
      prompt: "请分析以下新闻并生成摘要：{{news_results}}"
    output: summary

  - name: 保存报告
    tool: file_write
    input:
      path: "daily_report_{{date}}.md"
      content: "{{summary}}"

4. 运行

taskclaw run daily_news.yaml

完成！ 你的第一份 AI 自动报告已经生成。

喜欢这个项目？欢迎去 GitHub 点个 ⭐！

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核心设计：为什么用 YAML？

你可能好奇：为什么用 YAML 而不是 Python 代码？

答案是：降低使用门槛。

不是每个人都是程序员。用 YAML 配置的好处：

1. 可读性强：即使不懂编程也能看懂
2. 易于分享：工作流配置文件可以直接分享给同事
3. 版本友好：Git 管理配置变更，回溯方便
4. 热更新：修改配置无需重启服务

看看这个对比：

YAML 配置（TaskClaw）：

steps:
  - name: 读取文件
    tool: file_read
    input:
      path: "data.txt"
    output: content

Python 代码（传统方式）：

with open('data.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

YAML 版虽然多几行，但意图更清晰，而且支持变量替换、条件执行等高级功能。

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实战案例：我如何用 TaskClaw 提效

案例 1：GitHub Trending 监控

作为技术博主，我需要紧跟开源社区动态。以前每天手动刷 GitHub，现在用 TaskClaw 自动监控：

steps:
  - name: 获取 Trending
    tool: http_request
    input:
      url: "https://api.github.com/search/repositories"
      params:
        q: "language:python stars:>100 pushed:>2026-03-01"
        sort: stars
    output: repos

  - name: AI项目筛选
    tool: llm
    input:
      prompt: "筛选AI相关项目：{{repos}}"
    output: ai_projects

  - name: 发送通知
    tool: http_request
    input:
      method: POST
      url: "{{webhook_url}}"
      json:
        text: "今日AI热门：{{ai_projects}}"

节省的时间：30分钟/天

案例 2：会议纪要自动生成

开完会，录音转文字后，直接丢给 TaskClaw：

steps:
  - name: 提取要点
    tool: llm
    input:
      prompt: |
        从以下会议记录提取：
        1. 决议事项
        2. 行动项（负责人+截止日期）
        3. 待跟进问题
        
        会议记录：{{transcript}}
    output: summary

  - name: 生成文档
    tool: file_write
    input:
      path: "meeting_notes_{{date}}.md"
      content: "{{summary}}"

节省的时间：20分钟/次会议

案例 3：竞品价格监控

电商场景下，监控竞品价格变化：

steps:
  - name: 抓取竞品页面
    tool: http_request
    input:
      url: "{{competitor_url}}"
    output: html

  - name: 提取价格
    tool: llm
    input:
      prompt: "从HTML中提取价格：{{html}}"
    output: price_info

  - name: 对比历史
    tool: file_read
    input:
      path: "price_history.json"
    output: history

  - name: 保存更新
    tool: file_write
    input:
      path: "price_history.json"
      content: "{{price_info}}"

节省的时间：1小时/天（自动化的价值）

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技术架构解析

TaskClaw 的架构很简单，核心就三个模块：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Workflow (YAML Parser)                                 │
│  - 解析配置、变量替换、模板渲染                           │
└──────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│  WorkflowExecutor                                       │
│  - 顺序执行、条件判断、错误处理                           │
└──────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│  ToolRegistry                                           │
│  - LLM Tool                                             │
│  - File Tool (read/write/exists)                        │
│  - HTTP Tool                                            │
│  - Command Tool                                         │
│  - Web Search Tool                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

为什么这么设计？

1. 单一职责：每个模块只做一件事
2. 可扩展：新增工具只需继承 BaseTool
3. 无状态：工作流执行不依赖外部状态，便于调试

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内置工具详解

TaskClaw 目前提供 7 个内置工具：

工具	功能	使用场景
llm	调用大模型	文本分析、摘要生成、数据提取
file_read	读取文件	读取配置、日志、数据文件
file_write	写入文件	生成报告、保存结果
file_exists	检查文件	条件判断、流程控制
http_request	HTTP 请求	API 调用、网页抓取
web_search	网页搜索	信息收集、竞品监控
command	执行命令	系统操作、脚本执行

扩展新工具很简单，只需：

class MyTool(BaseTool):
    @property
    def name(self):
        return "my_tool"
    
    def execute(self, params):
        # 实现工具逻辑
        return result

然后注册到 ToolRegistry 即可。

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进阶功能

条件执行

steps:
  - name: 检查文件
    tool: file_exists
    input:
      path: "data.txt"
    output: exists

  - name: 处理数据
    tool: llm
    condition: "{{exists}}"  # 只有文件存在才执行
    input:
      prompt: "分析：{{content}}"

变量传递

steps:
  - name: 步骤1
    tool: llm
    input:
      prompt: "生成标题"
    output: title  # 保存到上下文

  - name: 步骤2
    tool: file_write
    input:
      content: "{{title}}"  # 使用步骤1的输出

预定义变量

TaskClaw 自动提供以下变量：

• {{date}} - 当前日期 (YYYY-MM-DD)
• {{datetime}} - 当前时间
• {{time}} - 当前时刻

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对比其他工具

工具	类型	易用性	自主性	成本
OpenClaw	AI Agent	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	免费(自托管)
Zapier	自动化	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	付费
IFTTT	自动化	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	付费
n8n	自动化	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	免费/付费
TaskClaw	AI工作流	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	免费

TaskClaw 的定位：介于传统自动化工具和 AI Agent 之间，既有 AI 能力，又保持简单易用。

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项目现状与路线图

TaskClaw 目前处于 v0.1.0 Alpha 阶段，已实现：

• ✅ 核心工作流引擎
• ✅ 7 个内置工具
• ✅ 条件执行
• ✅ CLI 界面
• ✅ 5 个示例工作流

下一步计划：

• Web UI 可视化编辑器
• 定时任务调度 (Cron)
• 插件系统
• 多 Agent 协作
• 云端托管版本

有想法？欢迎提 Issue 或 PR！

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写在最后

TaskClaw 的灵感来自 OpenClaw，但走的是另一条路：

• OpenClaw：全能 AI Agent，需要专门环境
• TaskClaw：轻量工作流框架，开箱即用

它不是要替代 OpenClaw，而是给普通人一个更低门槛的选择。

如果你也被重复性工作困扰，不妨试试 TaskClaw。

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⭐ 如何支持这个项目

1. 点 Star：去 GitHub 点个 ⭐，让更多人发现它
2. 提 Issue：遇到问题或有新想法，欢迎反馈
3. 提 PR：欢迎贡献代码，一起完善

每一个 Star 都是对开源社区的贡献！

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项目地址：https://github.com/YaBoom/taskclaw-zyt

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