在Airflow中，可以使用BranchPythonOperator和ShortCircuitOperator来实现只有在第一个任务的结果为真时才执行第二个任务的逻辑。

下面是一个示例代码：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.branch_operator import BranchPythonOperator
from airflow.operators.short_circuit_operator import ShortCircuitOperator

def check_first_task_result():
    # 检查第一个任务的结果
    result = True # 假设第一个任务的结果为真
    return result

def execute_second_task(**context):
    # 执行第二个任务
    print("Executing second task")

# 定义DAG
dag = DAG(
    'conditional_execution',
    description='Example DAG for conditional execution',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

# 第一个任务
first_task = DummyOperator(task_id='first_task', dag=dag)

# 检查第一个任务的结果，决定下一步执行的任务
check_result_task = ShortCircuitOperator(
    task_id='check_result_task',
    python_callable=check_first_task_result,
    dag=dag
)

# 第二个任务
second_task = PythonOperator(
    task_id='second_task',
    python_callable=execute_second_task,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

# 设置任务的依赖关系
first_task >> check_result_task
check_result_task >> second_task

在上面的示例中，首先定义了三个任务：first_task、check_result_task和second_task。first_task是一个占位符任务，不做任何操作。check_result_task使用ShortCircuitOperator来调用check_first_task_result函数，检查第一个任务的结果。如果结果为真，则返回True，继续执行下一个任务；如果结果为假，则返回False，跳过下一个任务。

最后，通过设置任务的依赖关系，将这三个任务连接起来。first_task执行完后，会进入check_result_task，根据其返回值决定是否执行second_task。

需要注意的是，为了使check_result_task能够传递上下文给second_task，在定义second_task时，设置了provide_context=True。这样，在execute_second_task函数中就可以通过context参数访问运行时的上下文信息。

希望以上示例能帮助到您！