Справочник исполнителей

На этой странице подробно документированы все 5 типов исполнителей, включая их поля конфигурации, поведение и примеры.

openclaw

Отправляет уведомления через платформы обмена сообщениями (Signal, Telegram) с помощью инструмента CLI OpenClaw.

Принцип работы: Формирует shell-команду, которая вызывает бинарный файл OpenClaw с аргументами --channel, --target и --message.

Конфигурация:

toml

[[agents]]
id = "my-openclaw"
name = "Signal Notifier"
agent_type = "openclaw"
message_template = "[{project}] {key}: {title}"

[agents.openclaw]
command = "/usr/local/bin/openclaw"   # Путь к бинарному файлу OpenClaw
channel = "signal"                     # Канал: "signal" или "telegram"
target = "+1234567890"                 # Номер телефона, ID группы или имя канала

Поля:

Поле	Обязательное	Описание
`command`	Да	Путь к CLI-бинарному файлу OpenClaw
`channel`	Да	Канал обмена сообщениями (`signal`, `telegram`)
`target`	Да	Идентификатор получателя (номер телефона, ID группы и т.д.)

openprx

Отправляет сообщения через инфраструктуру обмена сообщениями OpenPRX. Поддерживает два режима: HTTP API (Signal daemon) или CLI-команда.

Режим 1: Signal API (предпочтительный)

Отправляет JSON POST на REST API daemon signal-cli:

toml

[[agents]]
id = "my-openprx"
name = "OpenPRX Signal"
agent_type = "openprx"

[agents.openprx]
signal_api = "http://127.0.0.1:8686"  # Базовый URL REST API signal-cli
account = "+1234567890"                 # Номер телефона отправителя
target = "+0987654321"                  # Номер телефона или UUID получателя
channel = "signal"                      # По умолчанию: "signal"

HTTP-запрос, отправляемый к Signal API:

POST {signal_api}/api/v1/send/{account}
Content-Type: application/json

{
  "recipients": ["{target}"],
  "message": "..."
}

Режим 2: CLI-команда

Откатывается к выполнению shell-команды, если signal_api не задан:

toml

[agents.openprx]
command = "openprx message send"
channel = "signal"
target = "+0987654321"

Поля:

Поле	Обязательное	Описание
`signal_api`	Нет	Базовый URL HTTP API Signal daemon
`account`	Нет	Номер телефона аккаунта (используется с `signal_api`)
`target`	Да	Номер телефона или UUID получателя
`channel`	Нет	Имя канала (по умолчанию: `signal`)
`command`	Нет	CLI-команда (откат, когда `signal_api` не задан)

Должно быть указано хотя бы одно из signal_api или command.

webhook

Пересылает полный webhook-payload как есть на HTTP-эндпоинт. Полезно для интеграции с Slack, Discord, пользовательскими API или цепочки к другому webhook-сервису.

Принцип работы: Отправляет JSON POST на настроенный URL с оригинальным payload. Опционально подписывает исходящие запросы с помощью HMAC-SHA256.

toml

[[agents]]
id = "slack-forward"
name = "Slack Forwarder"
agent_type = "webhook"

[agents.webhook]
url = "https://hooks.slack.com/services/T.../B.../xxx"
secret = "outbound-signing-secret"  # Опционально: подпись исходящих запросов

Поля:

Поле	Обязательное	Описание
`url`	Да	Целевой URL
`secret`	Нет	Секрет HMAC-SHA256 для исходящей подписи (отправляется как заголовок `X-Webhook-Signature`)

При установке secret, исходящий запрос включает заголовок X-Webhook-Signature: sha256=..., вычисленный над телом JSON, позволяя принимающей стороне проверить подлинность.

custom

Выполняет произвольную shell-команду, передавая отформатированное сообщение в качестве аргумента. Полезно для пользовательских интеграций, логирования или запуска внешних скриптов.

Принцип работы: Запускает sh -c '{command} "{message}"', где {message} — отрисованный шаблон со специальными экранированными символами.

toml

[[agents]]
id = "custom-logger"
name = "Log to File"
agent_type = "custom"
message_template = "{event} | {key} | {title}"

[agents.custom]
command = "/usr/local/bin/log-event.sh"
args = ["--format", "json"]  # Опциональные дополнительные аргументы

Поля:

Поле	Обязательное	Описание
`command`	Да	Путь к исполняемому файлу или shell-команда
`args`	Нет	Дополнительные аргументы командной строки

Примечание по безопасности: Пользовательский исполнитель запускает shell-команды. Убедитесь, что путь к команде надёжен и не контролируется пользователем.

cli

Выполняет AI-кодирующие агенты для обработки задач. Это наиболее мощный тип исполнителя, предназначенный для автоматической генерации кода и решения задач.

Требует: features.cli_enabled = true в конфигурации. Блокируется при OPENPR_WEBHOOK_SAFE_MODE=1.

Поддерживаемые исполнители (белый список):

Исполнитель	Бинарный	Паттерн команды
`codex`	`codex`	`codex exec --full-auto "{prompt}"`
`claude-code`	`claude`	`claude --print --permission-mode bypassPermissions [--mcp-config path] "{prompt}"`
`opencode`	`opencode`	`opencode run "{prompt}"`

Любой исполнитель, не входящий в этот белый список, будет отклонён.

Конфигурация:

toml

[features]
cli_enabled = true
callback_enabled = true  # Требуется для переходов состояний

[[agents]]
id = "my-coder"
name = "Code Agent"
agent_type = "cli"

[agents.cli]
executor = "claude-code"               # Один из: codex, claude-code, opencode
workdir = "/opt/projects/backend"      # Рабочая директория для CLI-инструмента
timeout_secs = 900                     # Таймаут в секундах (по умолчанию: 900)
max_output_chars = 12000               # Макс. символов для захвата из stdout/stderr (по умолчанию: 12000)
prompt_template = "Fix issue {issue_id}: {title}\nContext: {reason}"

# Переходы состояний (требует callback_enabled)
update_state_on_start = "in_progress"  # Установить состояние задачи при запуске
update_state_on_success = "done"       # Установить состояние задачи при успехе
update_state_on_fail = "todo"          # Установить состояние задачи при ошибке/таймауте

# Конфигурация обратного вызова
callback = "mcp"                       # Режим обратного вызова: "mcp" или "api"
callback_url = "http://127.0.0.1:8090/mcp/rpc"
callback_token = "bearer-token"        # Опциональный Bearer-токен для обратного вызова

# MCP closed-loop (v0.3.0+)
skip_callback_state = true             # Пропустить обновления состояния через callback (AI управляет через MCP)
# mcp_instructions = "..."            # Пользовательские инструкции MCP-инструмента (переопределяет стандартные)
# mcp_config_path = "/path/to/mcp.json"  # Путь к конфигурации MCP для claude-code --mcp-config

# Переменные окружения для агента
[agents.cli.env_vars]
OPENPR_API_URL = "http://localhost:3000"
OPENPR_BOT_TOKEN = "opr_xxx"
OPENPR_WORKSPACE_ID = "e5166fd1-..."

Поля:

Поле	Обязательное	По умолчанию	Описание
`executor`	Да	—	Имя CLI-инструмента (`codex`, `claude-code`, `opencode`)
`workdir`	Нет	—	Рабочая директория
`timeout_secs`	Нет	900	Таймаут процесса
`max_output_chars`	Нет	12000	Лимит захвата хвоста вывода
`prompt_template`	Нет	`Fix issue {issue_id}: {title}\nContext: {reason}`	Промпт, отправляемый CLI-инструменту
`update_state_on_start`	Нет	—	Состояние задачи при запуске
`update_state_on_success`	Нет	—	Состояние задачи при успехе
`update_state_on_fail`	Нет	—	Состояние задачи при ошибке или таймауте
`callback`	Нет	`mcp`	Протокол обратного вызова (`mcp` или `api`)
`callback_url`	Нет	—	URL для отправки обратных вызовов
`callback_token`	Нет	—	Bearer-токен для аутентификации обратного вызова
`skip_callback_state`	Нет	`false`	Пропустить обновления состояния в обратных вызовах (когда AI управляет состоянием через MCP)
`mcp_instructions`	Нет	встроенные	Пользовательские инструкции MCP-инструмента, добавляемые к промпту
`mcp_config_path`	Нет	—	Путь к файлу конфигурации MCP (передаётся в claude-code через `--mcp-config`)
`env_vars`	Нет	`{}`	Дополнительные переменные окружения, внедряемые в subprocess исполнителя

Заполнители шаблона промпта (специфичные для cli):

Заполнитель	Источник
`{issue_id}`	`payload.data.issue.id`
`{title}`	`payload.data.issue.title`
`{reason}`	`payload.bot_context.trigger_reason`

Payload обратного вызова (режим MCP):

При callback = "mcp", сервис отправляет JSON-RPC-подобный POST на callback_url:

json

{
  "method": "issue.comment",
  "params": {
    "issue_id": "42",
    "run_id": "run-1711234567890",
    "executor": "claude-code",
    "status": "success",
    "summary": "cli execution completed",
    "exit_code": 0,
    "duration_ms": 45000,
    "stdout_tail": "...",
    "stderr_tail": "...",
    "state": "done"
  }
}

Жизненный цикл перехода состояний:

Событие получено
    |
    v
[update_state_on_start] --> состояние задачи = "in_progress"
    |
    v
CLI-инструмент запущен (до timeout_secs)
    |
    +-- успех --> [update_state_on_success] --> состояние задачи = "done"
    |
    +-- ошибка --> [update_state_on_fail] --> состояние задачи = "todo"
    |
    +-- таймаут --> [update_state_on_fail] --> состояние задачи = "todo"

При skip_callback_state = true все переходы состояний выше подавляются — ожидается, что AI-агент будет управлять состоянием задачи напрямую через MCP-инструменты.

MCP Closed-Loop Автоматизация

Когда AI-агент имеет доступ к MCP-инструментам OpenPR, он может автономно читать полный контекст задачи, исправить проблему и записать результаты обратно — формируя полный замкнутый цикл.

Принцип работы:

openpr-webhook получает webhook-событие bot-задачи
Формирует промпт из prompt_template и добавляет MCP-инструкции (стандартные или пользовательские)
CLI-исполнитель запускается с внедрёнными env_vars (например, OPENPR_BOT_TOKEN)
AI-агент использует MCP-инструменты для чтения деталей задачи, исправления кода, публикации комментариев и обновления состояния
Обратный вызов сообщает метаданные выполнения (длительность, код выхода), но пропускает обновления состояния

Стандартные MCP-инструкции (добавляются автоматически при наличии mcp_instructions, mcp_config_path или env_vars):

1. Вызвать work_items.get с work_item_id="{issue_id}" для чтения полных деталей задачи
2. Вызвать comments.list с work_item_id="{issue_id}" для чтения всех комментариев
3. Вызвать work_items.list_labels с work_item_id="{issue_id}" для чтения меток
4. После завершения исправления вызвать comments.create для публикации резюме
5. Вызвать work_items.update для установки состояния "done" при успехе

Эти инструкции можно переопределить через поле mcp_instructions.

Переменные окружения (env_vars):

Внедряйте переменные окружения для каждого агента в subprocess исполнителя. Полезно для предоставления разных API URL, токенов или ID рабочих пространств разным агентам:

toml

[agents.cli.env_vars]
OPENPR_API_URL = "http://localhost:3000"
OPENPR_BOT_TOKEN = "opr_bot_token_here"
OPENPR_WORKSPACE_ID = "e5166fd1-..."

Путь конфигурации MCP (mcp_config_path):

Для исполнителя claude-code, если агенту нужна не глобальная конфигурация MCP, укажите путь:

toml

mcp_config_path = "/etc/openpr-webhook/mcp-config.json"

Это добавляет --mcp-config /etc/openpr-webhook/mcp-config.json к команде claude.

Справочник исполнителей ​

openclaw ​

openprx ​

webhook ​

custom ​

cli ​

MCP Closed-Loop Автоматизация ​

Справочник исполнителей

openclaw

openprx

webhook

custom

cli

MCP Closed-Loop Автоматизация