什么是task-progress-stream
task-progress-stream 是一个专为 OpenClaw 聊天界面设计的实时任务进度推送工具，旨在解决用户在执行长时间运行任务时无法直观查看进展的问题。该工具通过智能解析标准输出和错误流，自动识别训练、评估或推理过程中常见的关键指标，并将其以结构化摘要的形式注入到聊天对话中，让用户无需切换窗口即可掌握任务动态。无论是模型训练、数据预处理还是基准测试，它都能显著提升开发体验的连贯性与透明度。 该工具支持两种核心工作模式：run 模式用于启动新命令并实时捕获其输出流；tail 模式则适用于监控已有日志文件，特别适合在远程服务器上追踪已启动但无法直接交互的任务。通过灵活的参数配置，用户可以为不同会话设置独立标签、指定工作目录，并自定义进度摘要的更新频率，从而适配多样化的工作流需求。 与传统的后台任务管理方式不同，task-progress-stream 将系统级监控无缝集成到自然语言交互环境中，使开发者能够在与 AI 助手对话的同时持续关注任务状态。这种设计不仅减少了上下文切换成本，还增强了人机协作的效率，尤其适合需要频繁反馈迭代的研究与开发场景。
核心功能特点
- 实时解析 stdout/stderr 流，自动提取训练过程中的关键指标如 epoch、loss、学习率等
- 支持 run 和 tail 两种模式，可启动新任务或监控现有日志文件
- 将进度摘要定期注入 OpenClaw 聊天界面，保持对话上下文连续性
- 可配置更新间隔（如每20秒）、会话标签和工作目录，适配多任务环境
- 兼容常见深度学习框架输出格式，自动识别 ETA、验证集指标等字段
适用场景
task-progress-stream 最典型的应用场景是机器学习模型的训练过程监控。当用户在终端中启动一个耗时的 PyTorch 或 TensorFlow 训练脚本时，传统方式下必须不断切换回命令行查看日志。而借助此工具，系统会自动捕获 python src/train.py 的执行输出，识别出当前 epoch、损失值、验证准确率等关键信息，并以简洁摘要形式同步到 OpenClaw 聊天窗口。这使得研究人员可以在等待模型收敛的同时，继续向 AI 助手咨询超参调整建议或代码优化方案。 另一个高频使用场景是在分布式训练或多节点实验中管理多个并行任务。例如，在 Kubernetes 集群上同时运行多个 benchmark 实例时，每个 pod 都会生成独立的日志流。通过为不同任务分配唯一 session 和 label，用户可以轻松区分各训练进程的状态，避免混淆。此外，对于需要长期运行的 shell 作业（如数据清洗管道或大规模推理服务），tail 模式允许用户事后接入历史日志进行进度回溯分析，极大提升了运维效率。 该工具还特别适用于教育演示和团队协作环境。教师可以在课堂上展示模型训练全过程，学生则能在聊天界面实时看到 loss 曲线下降趋势；团队成员之间也能共享任务进展，减少重复询问‘跑完了吗’这类低效沟通。由于其轻量级实现不依赖额外基础设施，无论是本地笔记本还是云端服务器均可快速部署，真正实现了从个人开发到企业级协作的无缝覆盖。