Lobster

Lobster es un shell de flujo de trabajo que permite a OpenClaw ejecutar secuencias de herramientas de varios pasos como una única operación determinista con puntos de control de aprobación explícitos.

Lobster es una capa de autorización por encima del trabajo en segundo plano desacoplado. Si te encuentras con una terminología antigua de ClawFlow, trátala como una nomenclatura histórica sobre la misma área de tiempo de ejecución orientada a tareas; la superficie de CLI actual orientada al operador es openclaw tasks.

Gancho

Tu asistente puede construir las herramientas que se gestionan a sí mismas. Pide un flujo de trabajo y 30 minutos después tendrás una CLI más canalizaciones que se ejecutan en una sola llamada. Lobster es la pieza que faltaba: canalizaciones deterministas, aprobaciones explícitas y estado reanudable.

Por qué

Hoy en día, los flujos de trabajo complejos requieren muchas llamadas a herramientas de ida y vuelta. Cada llamada cuesta tokens y el LLM tiene que orquestar cada paso. Lobster traslada esa orquestación a un tiempo de ejecución tipado:

Una llamada en lugar de muchas: OpenClaw ejecuta una llamada a la herramienta Lobster y obtiene un resultado estructurado.
Aprobaciones integradas: Los efectos secundarios (enviar correo, publicar comentario) detienen el flujo de trabajo hasta que se aprueben explícitamente.
Reanudable: Los flujos de trabajo detenidos devuelven un token; aprueba y reanuda sin volver a ejecutar todo.

¿Por qué un DSL en lugar de programas simples?

Lobster es intencionalmente pequeño. El objetivo no es “un nuevo lenguaje”, es una especificación de canalización predecible y amigable para la IA con aprobaciones y tokens de reanudación de primera clase.

Aprobar/reanudar está integrado: Un programa normal puede solicitar a un humano, pero no puede pausar y reanudar con un token duradero sin que inventes ese tiempo de ejecución tú mismo.
Determinismo + auditoría: Las canalizaciones son datos, por lo que son fáciles de registrar, comparar, reproducir y revisar.
Superficie restringida para la IA: Una gramática tiny + tuberías JSON reduce las rutas de código “creativas” y hace que la validación sea realista.
Política de seguridad integrada: Los tiempos de espera, los límites de salida, las comprobaciones de sandbox y las listas de permitidos son impuestas por el tiempo de ejecución, no por cada script.
Todavía programable: Cada paso puede llamar a cualquier CLI o script. Si quieres JS/TS, genera archivos .lobster desde el código.

Cómo funciona

OpenClaw lanza la CLI local de lobster en modo de herramienta y analiza un sobre JSON desde stdout. Si la canalización se pausa para aprobación, la herramienta devuelve un resumeToken para que puedas continuar más tarde.

Patrón: pequeña CLI + tuberías JSON + aprobaciones

Construye pequeños comandos que hablen JSON, luego encadénalos en una sola llamada a Lobster. (Nombres de comandos de ejemplo a continuación — sustitúyelos por los tuyos).

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
}

Si la canalización solicita aprobación, reanuda con el token:

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

La IA activa el flujo de trabajo; Lobster ejecuta los pasos. Las puertas de aprobación mantienen los efectos secundarios explícitos y auditables.

Ejemplo: mapear elementos de entrada en llamadas a herramientas:

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

Pasos de LLM solo JSON (llm-task)

Para los flujos de trabajo que necesitan un paso de LLM estructurado, habilita la herramienta de complemento opcional llm-task y llámala desde Lobster. Esto mantiene el flujo de trabajo determinista mientras te permite clasificar/resumir/borrar con un modelo.

Habilita la herramienta:

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

Úsala en una canalización:

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
  }
}'

Consulte LLM Task para obtener detalles y opciones de configuración.

Archivos de flujo de trabajo (.lobster)

Lobster puede ejecutar archivos de flujo de trabajo YAML/JSON con los campos name, args, steps, env, condition y approval. En las llamadas a herramientas de OpenClaw, establece pipeline en la ruta del archivo.

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

Notas:

stdin: $step.stdout y stdin: $step.json pasan la salida de un paso anterior.
condition (o when) pueden bloquear pasos en $step.approved.

Instalar Lobster

Instale la CLI de Lobster en el mismo host que ejecuta OpenClaw Gateway (consulte el repositorio de Lobster) y asegúrese de que lobster esté en PATH.

Habilitar la herramienta

Lobster es una herramienta de complemento opcional (no habilitada por defecto).

Recomendado (aditivo, seguro):

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

O por agente:

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

Evite usar tools.allow: ["lobster"] a menos que tenga la intención de ejecutarse en modo de lista de permitidos restrictiva.

Nota: las listas de permitidos son optativas para complementos opcionales. Si su lista de permitidos solo nombra herramientas de complemento (como lobster), OpenClaw mantiene las herramientas principales habilitadas. Para restringir las herramientas principales, incluya también las herramientas principales o grupos que desee en la lista de permitidos.

Ejemplo: triaje de correo electrónico

Sin 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)

Con Lobster:

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

Devuelve un sobre JSON (truncado):

{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "Send 2 draft replies?",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}

El usuario aprueba → reanudar:

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

Un flujo de trabajo. Determinista. Seguro.

Parámetros de la herramienta

`run`

Ejecuta una canalización en modo de herramienta.

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

Ejecuta un archivo de flujo de trabajo con argumentos:

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

`resume`

Continúa un flujo de trabajo detenido después de la aprobación.

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

Entradas opcionales

cwd: Directorio de trabajo relativo para la canalización (debe mantenerse dentro del directorio de trabajo del proceso actual).
timeoutMs: Matar el subproceso si excede esta duración (predeterminado: 20000).
maxStdoutBytes: Matar el subproceso si la salida estándar excede este tamaño (predeterminado: 512000).
argsJson: Cadena JSON pasada a lobster run --args-json (solo archivos de flujo de trabajo).

Sobre de salida

Lobster devuelve un sobre JSON con uno de tres estados:

ok → finalizado correctamente
needs_approval → en pausa; se requiere requiresApproval.resumeToken para reanudar
cancelled → denegado explícitamente o cancelado

La herramienta expone el sobre tanto en content (JSON bonito) como en details (objeto sin procesar).

Aprobaciones

Si requiresApproval está presente, inspeccione el mensaje y decida:

approve: true → reanudar y continuar los efectos secundarios
approve: false → cancelar y finalizar el flujo de trabajo

Use approve --preview-from-stdin --limit N para adjuntar una vista previa JSON a las solicitudes de aprobación sin necesidad de pegamento personalizado de jq/heredoc. Los tokens de reanudación ahora son compactos: Lobster almacena el estado de reanudación del flujo de trabajo en su directorio de estado y devuelve una pequeña clave de token.

OpenProse

OpenProse se combina bien con Lobster: use /prose para orquestar la preparación multiagente, luego ejecute una canalización Lobster para aprobaciones deterministas. Si un programa Prose necesita Lobster, permita la herramienta lobster para subagentes a través de tools.subagents.tools. Consulte OpenProse.

Seguridad

Solo subproceso local — sin llamadas a la red desde el complemento en sí.
Sin secretos — Lobster no gestiona OAuth; llama a herramientas de OpenClaw que sí lo hacen.
Consciente del entorno limitado (sandbox) — deshabilitado cuando el contexto de la herramienta está en un entorno limitado.
Endurecido — nombre de ejecutable fijo (lobster) en PATH; se aplican tiempos de espera y límites de salida.

Solución de problemas

lobster subprocess timed out → aumenta timeoutMs o divide una canalización larga.
lobster output exceeded maxStdoutBytes → aumenta maxStdoutBytes o reduce el tamaño de la salida.
lobster returned invalid JSON → asegúrate de que la canalización se ejecute en modo herramienta e imprima solo JSON.
lobster failed (code …) → ejecuta la misma canalización en una terminal para inspeccionar stderr.

Más información

Estudio de caso: flujos de trabajo de la comunidad

Un ejemplo público: una CLI de “segundo cerebro” + canalizaciones de Lobster que gestionan tres bóvedas de Markdown (personal, pareja, compartida). La CLI emite JSON para estadísticas, listados de bandeja de entrada y escaneos de elementos obsoletos; Lobster encadena esos comandos en flujos de trabajo como weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation y shared-task-sync, cada uno con puertas de aprobación. La IA maneja el juicio (categorización) cuando está disponible y recurre a reglas deterministas cuando no.

Hilo: https://x.com/plattenschieber/status/2014508656335770033
Repositorio: https://github.com/bloomedai/brain-cli

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