OpenProse: KI-Workflows mit Markdown orchestrieren

Kennst du das? Du versuchst, komplexe Aufgaben mit KI zu lösen, aber das manuelle Hin-und-Herspringen zwischen verschiedenen Prompts und Agenten wird schnell unübersichtlich. Die Ergebnisse verschiedener Sessions händisch zusammenzuführen kostet Zeit und ist fehleranfällig, besonders wenn du reproduzierbare Ergebnisse brauchst.

Statt dich mit manuellem Copy-Paste abzumühen, bietet OpenProse ein portables, Markdown-basiertes Format, um KI-Sessions zu orchestrieren. Es ist als Plugin für OpenClaw verfügbar und ermöglicht es dir, Programme in .prose-Dateien zu schreiben, die Sub-Agenten mit explizitem Control Flow steuern. Ich empfehle diesen Ansatz, wenn du Wert auf wiederholbare Workflows legst.

Voraussetzungen

• OpenClaw Installation
• Zugriff auf das Gateway
• Installiertes OpenProse Plugin

Schnellstart

In weniger als fünf Minuten hast du deinen ersten automatisierten Workflow am Laufen. Folge diesen Schritten:

1. Plugin aktivieren: Gib folgenden Befehl in dein Terminal ein:

   openclaw plugins enable open-prose

2. Gateway neu starten: Nachdem du das Plugin aktiviert hast, musst du das Gateway neu starten, damit die Änderungen wirksam werden.

3. Befehle testen: Verwende den Slash-Command, um die Hilfe aufzurufen:

   /prose help

4. Erstes Programm ausführen: Erstelle eine Datei namens example.prose mit dem untenstehenden Code und starte sie:

   /prose run example.prose

Beispiel: Eine einfache .prose Datei

Dieses Beispiel zeigt, wie zwei Agenten parallel arbeiten und ihre Ergebnisse zusammengeführt werden:

# Research + synthesis with two agents running in parallel.

input topic: "What should we research?"

agent researcher:
  model: sonnet
  prompt: "You research thoroughly and cite sources."

agent writer:
  model: opus
  prompt: "You write a concise summary."

parallel:
  findings = session: researcher
    prompt: "Research {topic}."
  draft = session: writer
    prompt: "Summarize {topic}."

session "Merge the findings + draft into a final answer."
context: { findings, draft }

Features und Details

OpenProse registriert /prose als Skill-Command. Intern werden die Anweisungen an die OpenProse VM geroutet, die OpenClaw Tools nutzt.

State Modes

OpenProse speichert den Zustand standardmäßig im Dateisystem unter .prose/runs/. Du kannst aber auch andere Backends wählen:

• filesystem: Standard (lokale Speicherung)
• in-context: Flüchtig, gut für kleine Programme
• sqlite: Experimentell, benötigt sqlite3 Binary
• postgres: Experimentell, benötigt psql und einen Connection String

Remote Programs

Du kannst Programme direkt über URLs oder Slugs ausführen. Der Befehl /prose run <handle/slug> wird zu https://p.prose.md/<handle>/<slug> aufgelöst. Dabei kommt das web_fetch Tool zum Einsatz.

Sicherheit

Behandle .prose-Dateien wie ausführbaren Code. Prüfe sie vor der Ausführung genau. Nutze die OpenClaw Tool-Allowlists und Approval-Gates, um unerwünschte Nebenwirkungen zu kontrollieren.

Fehlerbehebung

• Programm schlägt fehl: Prüfe deine Skills-Konfiguration. Wenn deine Allowlist Tools wie sessions_spawn, read, write oder web_fetch blockiert, kann OpenProse nicht korrekt arbeiten.
• Sicherheit bei Postgres: Wenn du das experimentelle Postgres-Backend nutzt, achte darauf, eine dedizierte DB mit minimalen Rechten zu verwenden. Credentials können in den Logs der Sub-Agenten auftauchen.

Hast du Fragen zur Einrichtung oder brauchst Hilfe bei den Befehlen? Nutze den AI Setup Assistant.

Nächste Schritte

• Plugins
• Plugin manifest
• Skills
• Lobster (für deterministische Workflows)