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LLM 任務
llm-task 是一個選用外掛工具，會執行僅限 JSON 的 LLM 任務，並
傳回結構化輸出（可選擇依 JSON Schema 驗證）。
這很適合 Lobster 這類工作流程引擎：你可以加入單一 LLM 步驟， 而不必為每個工作流程撰寫自訂 OpenClaw 程式碼。
啟用外掛
- 啟用外掛：
{ "plugins": { "entries": { "llm-task": { "enabled": true } } }}- 允許選用工具：
{ "tools": { "alsoAllow": ["llm-task"] }}只有在你想使用限制性允許清單模式時，才使用 tools.allow。
設定（選用）
{ "plugins": { "entries": { "llm-task": { "enabled": true, "config": { "defaultProvider": "openai", "defaultModel": "gpt-5.5", "defaultAuthProfileId": "main", "allowedModels": ["openai/gpt-5.5"], "maxTokens": 800, "timeoutMs": 30000 } } } }}allowedModels 是 provider/model 字串的允許清單。如果有設定，任何
不在清單中的請求都會被拒絕。
工具參數
prompt（字串，必填）input（任意，選填）schema（物件，選填 JSON Schema）provider（字串，選填）model（字串，選填）thinking（字串，選填）authProfileId（字串，選填）temperature（數字，選填）maxTokens（數字，選填）timeoutMs（數字，選填）
thinking 接受標準 OpenClaw 推理預設，例如 low 或 medium。
輸出
傳回包含已剖析 JSON 的 details.json（並在提供 schema 時依其驗證）。
範例：Lobster 工作流程步驟
重要限制
以下範例假設獨立 Lobster 命令列介面是在 openclaw.invoke 已具備正確閘道 URL/驗證內容的環境中執行。
對於 OpenClaw 內建的嵌入式 Lobster 執行器，這種巢狀命令列介面模式目前並不可靠：
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'在嵌入式 Lobster 尚未為此流程提供受支援的橋接之前，請優先使用以下任一方式：
- 在 Lobster 外部直接呼叫
llm-task工具，或 - 使用不依賴巢狀
openclaw.invoke呼叫的 Lobster 步驟。
獨立 Lobster 命令列介面範例：
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 }}'安全注意事項
- 此工具僅限 JSON，並指示模型只輸出 JSON（不含 程式碼圍欄、無評論）。
- 這次執行不會向模型公開任何工具。
- 除非你使用
schema驗證，否則應將輸出視為不受信任。 - 在任何具副作用的步驟（send、post、exec）之前放置核准。
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