Перейти к основному содержанию

​
Lobster

Lobster — это оболочка рабочих процессов, которая позволяет OpenClaw запускать многошаговые последовательности инструментов как одну детерминированную операцию с явными контрольными точками подтверждения.

​
Hook

Ваш ассистент может создавать инструменты, которые управляют им самим. Попросите рабочий процесс — и через 30 минут у вас есть CLI плюс конвейеры, которые выполняются одним вызовом. Lobster — недостающий элемент: детерминированные конвейеры, явные подтверждения и возобновляемое состояние.

​
Почему

Сегодня сложные рабочие процессы требуют множества возвратно-поступательных вызовов инструментов. Каждый вызов стоит токенов, и LLM должна оркестрировать каждый шаг. Lobster переносит эту оркестрацию в типизированную среду выполнения:
  • Один вызов вместо многих: OpenClaw выполняет один вызов инструмента Lobster и получает структурированный результат.
  • Подтверждения встроены: Побочные эффекты (отправка письма, публикация комментария) останавливают рабочий процесс до явного подтверждения.
  • Возобновляемость: Остановленные рабочие процессы возвращают токен; подтвердите и возобновите без повторного выполнения всего.

​
Почему DSL вместо обычных программ?

Lobster намеренно минималистичен. Цель — не «новый язык», а предсказуемая, дружественная к ИИ спецификация конвейеров с первоклассными подтверждениями и токенами возобновления.
  • Подтверждение/возобновление встроены: Обычная программа может запросить человека, но не может поставить на паузу и возобновить с долговечным токеном без самостоятельного изобретения такой среды выполнения.
  • Детерминизм + аудитируемость: Конвейеры — это данные, поэтому их легко логировать, сравнивать (diff), воспроизводить и проверять.
  • Ограниченная поверхность для ИИ: Минимальная грамматика + JSON‑передача уменьшают «креативные» пути выполнения кода и делают валидацию реалистичной.
  • Политики безопасности встроены: Тайм‑ауты, лимиты вывода, проверки sandbox и списки разрешённых применяются средой выполнения, а не каждым скриптом.
  • Всё ещё программируемо: Каждый шаг может вызывать любой CLI или скрипт. Если нужен JS/TS, генерируйте файлы .lobster из кода.

​
Как это работает

OpenClaw запускает локальный CLI lobster в режиме инструмента и разбирает JSON‑конверт из stdout. Если конвейер приостанавливается для подтверждения, инструмент возвращает resumeToken, чтобы вы могли продолжить позже.

​
Паттерн: небольшой CLI + JSON-конвейеры + согласования

Создавайте небольшие команды, которые говорят на JSON, затем связывайте их в один вызов Lobster. (Имена команд ниже — примеры; подставляйте свои.) 
inbox list --json
inbox categorize --json
inbox apply --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
}
Если конвейер запрашивает подтверждение, возобновите с токеном: 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}
ИИ инициирует рабочий процесс; Lobster выполняет шаги. Шлюзы подтверждений делают побочные эффекты явными и пригодными для аудита. Пример: сопоставление входных элементов с вызовами инструментов: 
gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \
  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

​
Шаги LLM только с JSON (llm-task)

Для рабочих процессов, которым нужен структурированный шаг LLM, включите необязательный плагин‑инструмент llm-task и вызывайте его из Lobster. Это сохраняет детерминизм рабочего процесса, позволяя при этом классифицировать/резюмировать/черновить с помощью модели. Включите инструмент: 
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  },
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}
Используйте его в конвейере: 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  "input": { "subject": "Hello", "body": "Can you help?" },
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "intent": { "type": "string" },
      "draft": { "type": "string" }
    },
    "required": ["intent", "draft"],
    "additionalProperties": false
  }
}'
Подробности и параметры конфигурации см. в LLM Task.

​
Файлы рабочих процессов (.lobster)

Lobster может выполнять файлы рабочих процессов YAML/JSON с полями name, args, steps, env, condition и approval. В вызовах инструментов OpenClaw установите pipeline в путь к файлу. 
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
Примечания:
  • stdin: $step.stdout и stdin: $step.json передают вывод предыдущего шага.
  • condition (или when) может ставить шаги на шлюз по $step.approved.

​
Install Lobster

Установите CLI Lobster на том же хосте, где работает Gateway (шлюз) OpenClaw (см. репозиторий Lobster), и убедитесь, что lobster находится в PATH. Если вы хотите использовать пользовательское расположение бинарника, передайте абсолютный lobsterPath в вызове инструмента.

​
Enable the tool

Lobster — необязательный плагин‑инструмент (по умолчанию отключён). Рекомендуется (аддитивно, безопасно): 
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["lobster"]
  }
}
Или для каждого агента: 
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": {
          "alsoAllow": ["lobster"]
        }
      }
    ]
  }
}
Избегайте использования tools.allow: ["lobster"], если вы не намерены работать в ограничительном режиме списка разрешённых. Примечание: списки разрешённых являются opt‑in для необязательных плагинов. Если ваш список разрешённых содержит только плагин‑инструменты (например, lobster), OpenClaw оставляет основные инструменты включёнными. Чтобы ограничить основные инструменты, включите в список разрешённых также нужные основные инструменты или группы.

​
Example: Email triage

Без Lobster: 
User: "Check my email and draft replies"
→ openclaw calls gmail.list
→ LLM summarizes
→ User: "draft replies to #2 and #5"
→ LLM drafts
→ User: "send #2"
→ openclaw calls gmail.send
(repeat daily, no memory of what was triaged)
С Lobster: 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "email.triage --limit 20",
  "timeoutMs": 30000
}
Возвращает JSON‑конверт (усечённый): 
{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "Send 2 draft replies?",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}
Пользователь подтверждает → возобновление: 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}
Один рабочий процесс. Детерминированный. Безопасный.

​
Tool parameters

​
run

Запуск конвейера в режиме инструмента. 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",
  "cwd": "/path/to/workspace",
  "timeoutMs": 30000,
  "maxStdoutBytes": 512000
}
Запуск файла рабочего процесса с аргументами: 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",
  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"
}

​
resume

Продолжение остановленного рабочего процесса после подтверждения. 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

​
Optional inputs

  • lobsterPath: Абсолютный путь к бинарнику Lobster (не указывайте, чтобы использовать PATH).
  • cwd: Рабочий каталог для конвейера (по умолчанию — текущий рабочий каталог процесса).
  • timeoutMs: Принудительно завершить подпроцесс, если он превышает эту длительность (по умолчанию: 20000).
  • maxStdoutBytes: Принудительно завершить подпроцесс, если stdout превышает этот размер (по умолчанию: 512000).
  • argsJson: JSON‑строка, передаваемая в lobster run --args-json (только для файлов рабочих процессов).

​
Output envelope

Lobster возвращает JSON‑конверт с одним из трёх статусов:
  • ok → успешно завершено
  • needs_approval → приостановлено; для возобновления требуется requiresApproval.resumeToken
  • cancelled → явно отклонено или отменено
Инструмент выводит конверт как в content (красиво отформатированный JSON), так и в details (сырой объект).

​
Approvals

Если присутствует requiresApproval, просмотрите запрос и примите решение:
  • approve: true → возобновить и продолжить побочные эффекты
  • approve: false → отменить и завершить рабочий процесс
Используйте approve --preview-from-stdin --limit N, чтобы прикреплять JSON‑превью к запросам подтверждения без пользовательского jq/heredoc‑клея. Токены возобновления теперь компактны: Lobster хранит состояние возобновления рабочего процесса в своём каталоге состояния и возвращает небольшой ключ‑токен.

​
OpenProse

OpenProse хорошо сочетается с Lobster: используйте /prose для оркестрации подготовки несколькими агентами, затем запускайте конвейер Lobster для детерминированных подтверждений. Если программе Prose нужен Lobster, разрешите инструмент lobster для подагентов через tools.subagents.tools. См. OpenProse.

​
Safety

  • Только локальные подпроцессы — сам плагин не выполняет сетевых вызовов.
  • Без секретов — Lobster не управляет OAuth; он вызывает инструменты OpenClaw, которые это делают.
  • Совместим с sandbox — отключён, когда контекст инструмента находится в sandbox.
  • Укреплённая безопасность — если указан, lobsterPath должен быть абсолютным; тайм‑ауты и лимиты вывода принудительно применяются.

​
Troubleshooting

  • lobster subprocess timed out → увеличьте timeoutMs или разбейте длинный конвейер.
  • lobster output exceeded maxStdoutBytes → увеличьте maxStdoutBytes или уменьшите размер вывода.
  • lobster returned invalid JSON → убедитесь, что конвейер запускается в режиме инструмента и печатает только JSON.
  • lobster failed (code …) → запустите тот же конвейер в терминале, чтобы проверить stderr.

​
Learn more

​
Case study: community workflows

Один публичный пример: CLI «second brain» + конвейеры Lobster, которые управляют тремя хранилищами Markdown (личное, партнёрское, общее). CLI выдаёт JSON со статистикой, списками входящих и сканированием устаревших записей; Lobster связывает эти команды в рабочие процессы вроде weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation и shared-task-sync, каждый со шлюзами подтверждений. ИИ выполняет оценочные задачи (категоризация), когда доступен, и возвращается к детерминированным правилам, когда нет.