核心用法
STP（Structured Task Planning）提供两种任务执行模式：
文件模式：用户预先将任务拆解为Markdown格式的步骤文档，通过 /stp /path/to/task.md 触发执行。系统自动创建 task-{ID} 专属目录，生成标准化步骤文件与执行日志，主Agent按文档逐行执行并更新状态标记。
自然语言模式（推荐）：用户直接用日常语言描述需求，如 /stp 查询腾讯、贵州茅台、Meta股价。系统自动分析意图、拆解步骤、生成标准计划书，经用户确认（输入"ok"）后保存至 ~/.openclaw/workspace/task-list/ 并启动执行。
执行过程遵循严格的原方案优先原则——必须按任务文档定义的工具、API、技术路线执行，禁止擅自替换实现方式。每个步骤作为独立子任务运行，附带明确的成功判断标准。
显著优点
- 双模式灵活入口：既支持精细化预规划（文件模式），也支持零门槛自然语言启动（NL模式），降低使用成本
- 标准化交付物：自动生成任务目录、步骤文档、执行日志三位一体的产出，便于审计与复现
- 状态可视化：通过
[ ]/✓/✗标记实时呈现进度，失败原因明确记录 - 确认机制防误操作：NL模式下计划书需用户确认后才执行，避免AI误解意图导致资源浪费
潜在局限
- 快速失败双刃剑：步骤失败立即终止全链，不提供自动重试或降级方案，对不稳定环境容忍度低
- 子任务隔离成本：每个步骤作为独立子任务执行，频繁切换可能带来上下文重建开销
- 计划书质量依赖：NL模式下任务拆解质量取决于AI分析能力，复杂跨领域任务可能需要人工干预调整
适合人群
- 需要可审计、可复现执行过程的自动化运维、数据采集团队
- 追求确定性执行而非灵活兜底**的严肃生产场景
- 希望将自然语言需求结构化落地的产品、运营人员
常规风险
- 方案僵化风险：原方案优先原则在目标API失效时会导致任务失败，需人工介入调整计划书
- 日志敏感信息：执行日志完整记录命令与输出，若任务涉及密钥、Token可能泄露，建议配合环境变量或密钥管理工具
- 目录权限问题：自动创建
~/.openclaw/workspace/下的任务目录，需确保运行用户具备相应写入权限 - 计数器并发冲突：
.task_counter自增ID在极高并发场景下可能存在竞态条件，需外部协调避免重复ID