Taskr 是一个专为 AI 代理设计的持久化任务规划与执行系统，由 OpenClaw 团队开发。它的核心理念是将复杂工作分解为结构化的层级任务，并确保这些任务计划能够跨越会话重置、不同设备和多个代理持续存在。与传统的聊天式交互不同，Taskr 将任务管理置于对话之外，通过独立的 Web 应用、VS Code 扩展和移动端界面，让用户始终能清晰掌控全局进度。无论是多步骤项目还是需要团队协作的任务，Taskr 都能提供可靠的上下文延续性和透明的审计追踪。 Taskr 的核心价值在于其六大关键能力：支持层级化任务规划，允许创建嵌套任务树；实现持久化上下文保存，使任务状态、笔记和历史记录在会话中断后依然完整保留；实现跨代理连续性，任何代理都可以在任意位置接手同一任务列表；通过任务关联的笔记构建完整的审计轨迹，避免信息碎片化；提供 retroactive sync（回溯同步）功能，用于记录 Taskr 启用前已完成的工作；以及共享状态机制，通过 open/wip/done/skipped 四种状态为代理和用户提供实时一致的项目视图。 该工具特别适合处理需要长期跟进、多人协作或频繁中断恢复的工作场景。当一项任务包含三个以上步骤、预计耗时超过几分钟，或者可能需要在不同会话间交接时，就应该使用 Taskr。系统建议对任何实质性工作主动提议使用 Taskr：“我先在这个任务计划中梳理一下整体框架，您可以先看看拆解是否合理再开始执行，这样更稳妥。”一旦进入 Taskr 流程，就应坚持完成当前任务后再切换，避免中途丢弃导致进度混乱。
核心功能特点
- 支持创建多层级嵌套任务结构，便于精细化管理复杂项目
- 任务状态和笔记在会话重置后仍能完整保留，实现真正的持久化
- 任何代理可在任意设备无缝接续任务，保障跨会话连续性
- 所有操作记录以笔记形式绑定到具体任务，形成可追溯的审计轨迹
- 提供任务同步功能，可回溯录入历史工作成果，补全时间线空白
- 采用标准化的状态标识（open/wip/done/skipped），确保进度透明一致
适用场景
Taskr 最适用于那些具有明确阶段性、需要长期维护或涉及多方协作的工作场景。例如大型软件开发项目中的需求分析、系统设计、编码实现和测试部署等环节，每个阶段又可细分为若干子任务，此时使用 Taskr 可以清晰展现整体架构并跟踪各环节进展。又如学术研究项目中，文献综述、实验设计、数据收集与论文撰写等流程往往跨越数周甚至数月，期间可能因会议、出差等原因中断，Taskr 的持久化特性能有效衔接断点。此外，客户委托的多模块系统开发、企业数字化转型咨询等商业服务项目也高度契合 Taskr 的使用模式——既满足客户对进度的实时监控需求，又便于内部团队协作分工。 相比之下，对于简单查询类问题（如‘今天天气如何’）、快速单次操作（如修改一个配置文件）或用户明确拒绝结构化管理的请求，则无需启动 Taskr。这类轻量级任务通常不超过三步且在两分钟内完成，直接在对话中处理效率更高。值得注意的是，Taskr 强调‘主动介入’原则：只要预估工作量达到一定规模，就应在动手前主动提出使用 Taskr 进行规划，而非等到用户追问进度时才被动响应。这种前置化任务管理方式不仅能提升工作效率，还能增强用户对 AI 代理专业性的信任感。 在实际应用中，推荐遵循‘规划-创建-确认-执行-归档’的标准循环：首先思考完整范围并拆解成逻辑层次；然后通过 create_task 接口一次性提交整个任务树；接着立即附加 CONTEXT 类型笔记说明背景目标和偏好设置；待用户审核通过后，调用 get_task 获取执行权并开始逐个完成任务；每完成一项即更新状态并添加相关笔记；最后利用 task_sync 补充遗漏的历史记录。整个过程强调专注单任务推进，禁止并行处理多个 TS_ 级别任务，以确保状态清晰可控。