OpenClaw Lobster: Workflows mit Genehmigung automatisieren

Lobster

Lobster ist eine Workflow-Shell, mit der OpenClaw mehrstufige Tool-Sequenzen als eine einzige, deterministische Operation mit expliziten Checkpoints für Approvals ausführen kann.

Lobster ist eine Authoring-Ebene über der entkoppelten Hintergrundarbeit. Wenn du auf die ältere ClawFlow-Terminologie stößt, betrachte sie als historischen Namen für denselben aufgabenorientierten Runtime-Bereich; die aktuelle CLI-Oberfläche für Operator ist openclaw tasks.

Kennst du das Problem? Du baust komplexe Workflows für deine AI, aber die Koordination der einzelnen Schritte fühlt sich mühsam an. Jedes Mal, wenn eine Entscheidung oder eine Freigabe nötig ist, bricht der Prozess ab oder verliert den Kontext. Lobster löst genau das: Es bietet dir deterministische Pipelines, bei denen du die volle Kontrolle behältst.

Hook

Dein Assistent kann die Tools bauen, die ihn selbst verwalten. Frag nach einem Workflow, und 30 Minuten später hast du eine CLI plus Pipelines, die mit einem einzigen Aufruf laufen. Lobster ist das fehlende Puzzleteil: deterministische Pipelines, explizite Approvals und ein Zustand, der jederzeit fortgesetzt werden kann.

Warum Lobster?

Heutzutage erfordern komplexe Workflows viele Hin-und-Her-Aufrufe von Tools. Jeder Aufruf kostet Token, und das LLM muss jeden Schritt einzeln orchestrieren. Lobster verlagert diese Orchestrierung in eine typisierte Runtime:

Ein Aufruf statt vieler: OpenClaw führt einen einzigen Lobster-Tool-Aufruf aus und erhält ein strukturiertes Ergebnis.
Integrierte Approvals: Nebenwirkungen (E-Mail senden, Kommentar posten) stoppen den Workflow, bis sie explizit genehmigt werden.
Fortsetzbar: Angehaltene Workflows geben ein Token zurück; du kannst sie genehmigen und fortsetzen, ohne alles neu ausführen zu müssen.

Warum eine DSL statt normaler Programme?

Lobster ist absichtlich klein gehalten. Das Ziel ist keine “neue Sprache”, sondern eine vorhersehbare, AI-freundliche Pipeline-Spezifikation mit erstklassigen Approvals und Resume-Tokens.

Approve/Resume ist eingebaut: Ein normales Programm kann einen Menschen um Input bitten, aber es kann nicht einfach pausieren und mit einem dauerhaften Token fortfahren, ohne dass du diese Runtime selbst erfindest.
Determinismus + Auditierbarkeit: Pipelines sind Daten. Das macht es einfach, sie zu loggen, zu diffen, zu replayen und zu reviewen.
Eingeschränkte Oberfläche für AI: Eine winzige Grammatik + JSON-Piping reduziert “kreative” Codepfade und macht die Validierung realistisch.
Eingebaute Sicherheitsrichtlinien: Timeouts, Output-Limits, Sandbox-Checks und Allowlists werden von der Runtime erzwungen, nicht von jedem einzelnen Script.
Trotzdem programmierbar: Jeder Schritt kann jede CLI oder jedes Script aufrufen. Wenn du JS/TS bevorzugst, generiere einfach .lobster-Dateien aus deinem Code.

Wie es funktioniert

OpenClaw startet die lokale lobster CLI im Tool-Modus und parst einen JSON-Envelope von stdout. Wenn die Pipeline für ein Approval pausiert, gibt das Tool ein resumeToken zurück, damit du später fortfahren kannst.

Pattern: Kleine CLI + JSON Pipes + Approvals

Baue winzige Befehle, die JSON sprechen, und verkette sie dann zu einem einzigen Lobster-Aufruf. (Beispielnamen unten – nutze einfach deine eigenen.)

inbox list --json
inbox categorize --json
inbox apply --json

{
  "action": "run",
  "pipeline": "exec --json --shell 'inbox list --json' | exec --stdin json --shell 'inbox categorize --json' | exec --stdin json --shell 'inbox apply --json' | approve --preview-from-stdin --limit 5 --prompt 'Apply changes?'",
  "timeoutMs": 30000
}

Wenn die Pipeline ein Approval anfordert, setze sie mit dem Token fort:

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

Die AI triggert den Workflow; Lobster führt die Schritte aus. Approval-Gates sorgen dafür, dass Nebenwirkungen explizit und prüfbar bleiben.

Beispiel: Input-Items in Tool-Aufrufe mappen:

gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \
  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

JSON-only LLM Steps (llm-task)

Für Workflows, die einen strukturierten LLM-Schritt benötigen, aktiviere das optionale llm-task Plugin-Tool und rufe es aus Lobster heraus auf. So bleibt der Workflow deterministisch, während du trotzdem mit einem Modell klassifizieren, zusammenfassen oder entwerfen kannst.

Aktiviere das Tool:

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  },
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

Nutze es in einer Pipeline:

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
  }
}'

Details und Konfigurationsoptionen findest du unter LLM Task.

Workflow-Dateien (.lobster)

Lobster kann YAML/JSON-Workflow-Dateien mit den Feldern name, args, steps, env, condition und approval ausführen. Setze in OpenClaw-Tool-Calls die pipeline einfach auf den Dateipfad.

name: inbox-triage
args:
  tag:
    default: "family"
steps:
  - id: collect
    command: inbox list --json
  - id: categorize
    command: inbox categorize --json
    stdin: $collect.stdout
  - id: approve
    command: inbox apply --approve
    stdin: $categorize.stdout
    approval: required
  - id: execute
    command: inbox apply --execute
    stdin: $categorize.stdout
    condition: $approve.approved

Hinweise:

stdin: $step.stdout und stdin: $step.json übergeben den Output eines vorherigen Schritts.
condition (oder when) kann Schritte basierend auf $step.approved steuern.

Lobster installieren

Installiere die Lobster CLI auf demselben Host, auf dem auch das OpenClaw Gateway läuft (siehe Lobster Repo), und stelle sicher, dass lobster im PATH liegt.

Das Tool aktivieren

Lobster ist ein optionales Plugin-Tool (standardmäßig nicht aktiviert).

Beispiel: E-Mail-Triage

Ohne Lobster:

User: "Check my email and draft replies"
→ openclaw calls gmail.list
→ LLM summarizes
→ User: "draft replies to #2 and #5"
→ LLM drafts
→ User: "send #2"
→ openclaw calls gmail.send
(repeat daily, no memory of what was triaged)

Mit Lobster:

{
  "action": "run",
  "pipeline": "email.triage --limit 20",
  "timeoutMs": 30000
}

Gibt einen JSON-Envelope zurück (gekürzt):

{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "Send 2 draft replies?",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}

User genehmigt → Fortsetzen:

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

Ein Workflow. Deterministisch. Sicher.

Tool-Parameter

`run`

Führt eine Pipeline im Tool-Modus aus.

{
  "action": "run",
  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",
  "cwd": "workspace",
  "timeoutMs": 30000,
  "maxStdoutBytes": 512000
}

Workflow-Datei mit Argumenten ausführen:

{
  "action": "run",
  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",
  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"
}

`resume`

Setzt einen angehaltenen Workflow nach einem Approval fort.

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

Optionale Inputs

cwd: Relatives Arbeitsverzeichnis für die Pipeline (muss innerhalb des aktuellen Prozessverzeichnisses bleiben).
timeoutMs: Beendet den Subprozess, wenn er diese Dauer überschreitet (Default: 20000).
maxStdoutBytes: Beendet den Subprozess, wenn stdout diese Größe überschreitet (Default: 512000).
argsJson: JSON-String, der an lobster run --args-json übergeben wird (nur für Workflow-Dateien).

Output Envelope

Lobster gibt einen JSON-Envelope mit einem von drei Status zurück:

ok → erfolgreich abgeschlossen
needs_approval → pausiert; requiresApproval.resumeToken wird zum Fortsetzen benötigt
cancelled → explizit abgelehnt oder abgebrochen

Das Tool zeigt den Envelope sowohl in content (formatiertes JSON) als auch in details (rohes Objekt) an.

Approvals

Wenn requiresApproval vorhanden ist, prüfe den Prompt und entscheide:

approve: true → fortsetzen und Nebenwirkungen ausführen
approve: false → abbrechen und den Workflow beenden

Nutze approve --preview-from-stdin --limit N, um eine JSON-Vorschau an Approval-Requests anzuhängen, ohne mühsames jq-Gefummel. Resume-Tokens sind jetzt kompakt: Lobster speichert den Status im eigenen Verzeichnis und gibt nur einen kleinen Token-Key zurück.

OpenProse

OpenProse lässt sich hervorragend mit Lobster kombinieren: Nutze /prose für die Multi-Agent-Vorbereitung und führe dann eine Lobster-Pipeline für deterministische Approvals aus. Wenn ein Prose-Programm Lobster benötigt, erlaube das lobster Tool für Sub-Agenten via tools.subagents.tools. Siehe OpenProse.

Sicherheit

Nur lokale Subprozesse — keine Netzwerkaufrufe direkt aus dem Plugin.
Keine Secrets — Lobster verwaltet kein OAuth; es ruft OpenClaw-Tools auf, die das übernehmen.
Sandbox-aware — deaktiviert, wenn der Tool-Kontext in einer Sandbox läuft.
Gehärtet — fester Executable-Name (lobster) im PATH; Timeouts und Output-Limits werden erzwungen.

Fehlerbehebung

lobster subprocess timed out → Erhöhe timeoutMs oder teile eine lange Pipeline auf.
lobster output exceeded maxStdoutBytes → Erhöhe maxStdoutBytes oder reduziere die Output-Größe.
lobster returned invalid JSON → Stelle sicher, dass die Pipeline im Tool-Modus läuft und nur JSON ausgibt.
lobster failed (code …) → Führe dieselbe Pipeline im Terminal aus, um stderr zu prüfen.

Mehr erfahren

Case Study: Community-Workflows

Ein öffentliches Beispiel: Eine “Second Brain” CLI + Lobster-Pipelines, die drei Markdown-Vaults verwalten (privat, Partner, geteilt). Die CLI liefert JSON für Statistiken, Inbox-Listen und Scans; Lobster verkettet diese Befehle zu Workflows wie weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation und shared-task-sync, jeweils mit Approval-Gates. Die AI übernimmt die Bewertung (Kategorisierung), wenn verfügbar, und fällt auf deterministische Regeln zurück, wenn nicht.

Noch festgefahren?

Wenn diese Seite nicht hilft, frage OpenClaw Expert nach Schritt-fuer-Schritt-Loesungen.