@clawhub-zlszhonglongshen-35686ebff4
AI销售情报与客户触达助手 — 智能检索目标客户信息、生成个性化销售文案、一键发布至多个社交平台，实现销售线索发掘到首次触达的全流程自动化
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name: sales-intelligence-outreach
description: AI销售情报与客户触达助手 — 智能检索目标客户信息、生成个性化销售文案、一键发布至多个社交平台，实现销售线索发掘到首次触达的全流程自动化
category: AI|自动化
triggers: 销售线索, 客户触达, 智能拓客, B2B销售, 获客, 开发信, 发掘客户
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# Sales Intelligence & Outreach Combo
## 概述
本 Combo 整合三大核心能力：**销售情报检索 → 个性化文案生成 → 多平台精准触达**，将传统需要数小时手动操作的客户开发流程，压缩为 AI 自动执行的端到端工作流。
适用于 B2B 销售团队、外贸业务员、销售创业者，帮助快速建立高质量潜在客户列表并完成首次触达。
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## 工作流程
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Sales Intelligence Pipeline │
│ │
│ ① 情报检索 │
│ Agent-Reach → 搜索目标客户/公司/行业新闻 │
│ ↓ │
│ ② 情报分析 & 客户档案生成 │
│ AI 分析客户背景、痛点、近期动态 │
│ ↓ │
│ ③ 个性化文案生成 │
│ nano-banana-pro → 生成专属销售素材（图片+文案） │
│ ↓ │
│ ④ 多平台精准触达 │
│ Agent-Reach → 小红书/微信文章/LinkedIn 发布 │
│ xiaohongshu-mcp → 小红书精准种草 │
│ 公众号助手 → 微信公众号深度文章 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 模块说明
### 模块一：销售情报检索（Agent-Reach）
**能力：**
- 全网搜索目标客户公司、行业动态、关键决策人
- 抓取公司最近的新闻、融资动态、产品发布
- LinkedIn / 微博 / 小红书 多平台情报收集
**触发方式：**
```
搜索 [客户名称/行业] 最近的新闻动态
查找 [公司名] 的决策人信息
搜集 [行业] 最近的热点事件
```
### 模块二：客户画像分析与文案生成（nano-banana-pro）
**能力：**
- 根据客户情报生成个性化销售图片素材
- 批量生成多款风格不同的销售钩子图
- 支持赛博朋克、Mac Pro、知识卡片等多种风格
**触发方式：**
```
生成[行业]销售钩子图
为[客户]制作一张[风格]风格的触达素材
```
### 模块三：多平台精准触达
**平台与工具：**
| 平台 | 工具 | 用途 |
|------|------|------|
| 小红书 | xiaohongshu-mcp | 种草笔记、案例分享 |
| 微信公众号 | 公众号助手 | 深度文章、价值输出 |
| LinkedIn | Agent-Reach | B2B专业触达 |
| 微博 | Agent-Reach | 热点借势营销 |
**触发方式：**
```
发布小红书种草内容
发布公众号文章
在LinkedIn发布[内容]
```
---
## 典型使用场景
### 场景一：B2B 外贸客户开发
```
用户：「帮我找10家做智能家居的海外品牌，做一套开发信素材」
AI 执行：
1. Agent-Reach 搜索 "smart home brands 2025" / 行业展会名单
2. 抓取各公司官网最新产品动态
3. nano-banana-pro 生成10张风格统一的销售钩子图
4. 生成对应个性化开发信文案
5. 发布至小红书记录过程 + 微信群发触达
```
### 场景二：销售朋友圈素材自动化
```
用户：「搜集本周新能源行业热点，生成一套朋友圈素材」
AI 执行：
1. Agent-Reach 搜索本周新能源行业热点新闻
2. nano-banana-pro 生成5张热点借势海报
3. 搭配文案一键发布至小红书/微信朋友圈
```
### 场景三：客户首次触达全流程
```
用户：「帮我触达这家AI公司，我可以给他们提供什么服务」
AI 执行：
1. Agent-Reach 深入调研目标公司（融资、产品、团队）
2. 分析对方可能的痛点和服务切入点
3. nano-banana-pro 生成触达专用知识卡片
4. 生成个性化邮件/微信话术
5. 提供可直接使用的触达文案
```
---
## 使用限制与注意事项
- **发布前请务必检查**生成内容是否符合平台社区规范
- 涉及联系方式和隐私信息时，请遵守当地法律法规
- 建议结合实际业务场景调整文案，不要直接照搬 AI 生成内容
- 不同平台有不同的内容策略，建议针对平台特性调整风格
---
## 技能编排
| 技能 | 作用 |
|------|------|
| Agent-Reach | 全网情报检索、多平台内容发布 |
| nano-banana-pro | 个性化销售素材图片生成 |
| xiaohongshu-mcp | 小红书内容发布与互动 |
| 公众号助手 | 微信公众号深度内容创作 |
FILE:README.md
# Sales Intelligence & Outreach Combo
## AI销售情报与客户触达全流程自动化
---
## 📌 业务场景
**目标：** 将传统的 B2B 销售客户开发流程（情报收集→文案撰写→素材生成→多平台触达）从数小时压缩到 AI 自动执行的分钟级工作流。
**适用人群：**
- B2B 销售团队
- 外贸业务员
- 销售创业者 / 独立销售顾问
- 市场推广人员
---
## 😩 痛点分析
| 痛点 | 描述 |
|------|------|
| **情报获取耗时** | 手动搜索客户信息费时费力，信息零散难以整合 |
| **个性化难度大** | 群发邮件/消息打开率低，缺乏针对性 |
| **素材制作效率低** | 每次触达都需要配图，设计资源有限 |
| **多平台发布繁琐** | 小红书、公众号、LinkedIn 需要手动一篇篇发布 |
| **跟进节奏难把握** | 难以系统化管理客户触达时机和内容 |
---
## 🔧 Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────┐
│ 销售情报检索 │
│ Agent-Reach │
│ (全网+多平台搜索) │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ 客户画像分析 │
│ AI 智能分析客户 │
│ 背景/痛点/动态 │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ 个性化素材生成 │
│ nano-banana-pro │
│ (图片+文案) │
└──────────┬──────────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 小红书 │ │ 公众号 │ │ LinkedIn │
│ xiaohong │ │ 公众号 │ │ Agent │
│ shu-mcp │ │ 助手 │ │ -Reach │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
```
**核心 Skill 协作关系：**
1. **Agent-Reach** → 驱动全网情报检索 + 多平台内容发布
2. **nano-banana-pro** → 生成个性化销售图片素材
3. **xiaohongshu-mcp** → 小红书精准种草内容发布
4. **公众号助手** → 微信公众号深度长文创作
---
## 📋 使用示例
### 示例一：一键客户开发
**用户输入：**
> 帮我找5家做 SaaS 的创业公司，分析他们的痛点，然后生成一套触达素材
**AI 执行流程：**
```
Step 1：Agent-Reach 搜索 "SaaS startups 2025 China"
Step 2：抓取各公司最新产品动态和融资信息
Step 3：AI 分析每家公司的核心痛点和服务切入点
Step 4：nano-banana-pro 生成5张风格统一的销售钩子卡
Step 5：生成个性化触达话术（邮件/微信版本）
Step 6：发布小红书种草笔记 + 公众号深度文章
```
**交付物：**
- 5家目标客户完整档案（含痛点分析）
- 5张个性化触达素材图
- 5套可直接使用的个性化话术
- 已发布的小红书/公众号内容
---
### 示例二：行业热点借势营销
**用户输入：**
> 本周 AI 教育行业有什么热点？帮我生成一套朋友圈素材
**AI 执行流程：**
```
Step 1：Agent-Reach 搜索本周 AI 教育行业热点
Step 2：筛选最具传播性的3个热点
Step 3：nano-banana-pro 生成3张热点借势海报
Step 4：搭配文案一键发布小红书 + 朋友圈
```
---
## 🎯 核心价值
| 价值点 | 说明 |
|--------|------|
| **效率提升 10x** | 从手动数小时 → AI 分钟级完成 |
| **个性化程度高** | 每家客户都有专属触达素材 |
| **全平台覆盖** | 小红书 + 公众号 + LinkedIn 一站搞定 |
| **可复用工作流** | 一次配置，重复使用，持续积累 |
---
## ⚠️ 注意事项
- 发布前请审核内容是否符合各平台社区规范
- 涉及联系方式和隐私信息请遵守相关法律法规
- 建议将 AI 生成内容作为初稿，结合实际业务场景调整后使用
FILE:workflow.json
{
"name": "sales-intelligence-outreach",
"version": "1.0.0",
"description": "AI销售情报与客户触达全流程自动化 — 智能检索目标客户信息、生成个性化销售文案与素材、一键发布至多个社交平台",
"category": "AI|自动化",
"triggers": [
"销售线索",
"客户触达",
"智能拓客",
"B2B销售",
"获客",
"开发信",
"发掘客户"
],
"skills": [
{
"name": "Agent-Reach",
"role": "情报检索 & 多平台发布",
"description": "全网情报检索 + 多平台内容发布（小红书/微信文章/LinkedIn/微博）"
},
{
"name": "nano-banana-pro",
"role": "个性化销售素材生成",
"description": "生成个性化销售图片素材，支持多种风格（赛博朋克/Mac Pro/知识卡片）"
},
{
"name": "xiaohongshu-mcp",
"role": "小红书内容发布",
"description": "小红书精准种草内容发布与互动管理"
},
{
"name": "公众号助手",
"role": "微信公众号深度内容创作",
"description": "微信公众号长文创作与发布"
}
],
"workflow": {
"stages": [
{
"id": 1,
"name": "销售情报检索",
"description": "使用 Agent-Reach 全网搜索目标客户/公司/行业动态，抓取关键决策人信息和近期新闻",
"skills": ["Agent-Reach"],
"input": "客户名称/行业关键词",
"output": "目标客户档案（含公司背景、近期动态、关键人信息）"
},
{
"id": 2,
"name": "客户画像分析",
"description": "AI 分析客户背景、痛点、服务切入机会，生成个性化触达策略",
"skills": ["Agent-Reach"],
"input": "客户档案",
"output": "客户画像报告（含痛点分析 + 切入建议）"
},
{
"id": 3,
"name": "个性化素材生成",
"description": "使用 nano-banana-pro 生成配套销售图片素材，支持多款风格",
"skills": ["nano-banana-pro"],
"input": "客户画像报告",
"output": "个性化销售素材图（5-10张）"
},
{
"id": 4,
"name": "触达文案生成",
"description": "根据客户画像生成个性化邮件/微信话术，可直接使用",
"skills": ["Agent-Reach"],
"input": "客户画像 + 素材",
"output": "个性化触达文案（邮件版/微信版）"
},
{
"id": 5,
"name": "多平台精准触达",
"description": "一键发布至小红书（xiaohongshu-mcp）、公众号（公众号助手）、LinkedIn（Agent-Reach）",
"skills": ["xiaohongshu-mcp", "公众号助手", "Agent-Reach"],
"input": "素材 + 文案",
"output": "已发布内容 + 触达记录"
}
]
},
"scenarios": [
{
"name": "B2B外贸客户开发",
"description": "为外贸业务员提供目标客户群发掘→素材生成→多平台触达的全套流程",
"example": "帮我找10家做智能家居的海外品牌，做一套开发信素材"
},
{
"name": "销售朋友圈素材自动化",
"description": "搜集行业热点，生成借势营销素材并发布至朋友圈",
"example": "搜集本周新能源行业热点，生成一套朋友圈素材"
},
{
"name": "客户首次触达全流程",
"description": "深度调研目标公司，生成个性化触达话术和素材",
"example": "帮我触达这家AI公司，我可以给他们提供什么服务"
}
]
}
AI PR 医生 - 自动诊断 GitHub PR 问题、修复 Bug、生成修复报告的端到端工作流。触发词：PR 诊疗、代码审查、修复 PR、PR 医生、自动合并。
---
name: ai-pr-doctor
description: AI PR 医生 - 自动诊断 GitHub PR 问题、修复 Bug、生成修复报告的端到端工作流。触发词：PR 诊疗、代码审查、修复 PR、PR 医生、自动合并。
category: AI
triggers: PR 诊疗, 代码审查, 修复 PR, PR 医生, 自动合并
---
# AI PR 医生 (ai-pr-doctor)
> GitHub PR → AI 代码审查 → 自动修复 → 合并 → 修复报告 → 飞书通知
## 🎯 解决痛点
- ❌ 团队 PR 堆积，没人及时 review
- ❌ 代码审查耗时，漏掉潜在 bug
- ❌ 简单修复（格式、测试）手动操作太繁琐
- ❌ 合并后没有记录，不知道修了什么
## 💡 解决方案
```
GitHub PR 链接/编号
↓
┌──────────────────┐
│ github │ → gh pr view 获取 PR 信息 + 代码diff
└────────┬─────────┘
↓
┌──────────────────┐
│ code-review-skill│ → 5维度 AI 并行审查：CLAUDE.md合规、Bug审计、
└────────┬─────────┘ Git历史分析、过往PR评论、代码注释合规
↓
┌──────────────────┐
│ auto-pr-merger │ → 尝试自动修复 + 重跑测试 + 自动合并
└────────┬─────────┘
↓
┌──────────────────┐
│ feishu_doc │ → 生成修复报告并发布至飞书文档
└──────────────────┘
```
## 📦 包含 Skills
| Skill | 作用 | 调用顺序 |
|-------|------|---------|
| github | 获取 PR 信息、代码diff、合并操作 | 1 |
| code-review-skill | 5维度 AI 并行代码审查 | 2 |
| auto-pr-merger | 自动修复 + 测试 + 合并 | 3 |
| feishu_doc | 生成诊疗报告并发布飞书 | 4 |
## 🔧 前置要求
1. **gh CLI** 已安装并认证 (`gh auth status`)
2. **GitHub 仓库** 可写（用于 auto-pr-merger push 修复）
3. **飞书机器人** 已配置 feishu_doc 权限
## 📝 使用方法
### 触发命令
```
/ai-pr-doctor <PR_URL或编号>
诊断这个 PR
代码审查这个 PR
帮我看看这个 PR
```
### 完整命令
```bash
# 方式 1：通过 OpenClaw
openclaw run ai-pr-doctor --pr https://github.com/owner/repo/pull/123
# 方式 2：通过 cron 定时检查未合并的 PR
openclaw cron add \
--name "PR 待审查提醒" \
--schedule "0 10 * * 1-5" \
--skill ai-pr-doctor \
--params '{"mode":"check-pending","repo":"owner/repo"}'
```
## 🔄 工作流详情
### Step 1: 获取 PR 信息
```yaml
步骤: 1
技能: github
输入:
action: pr view
repo: repo_from_input
pr_number: pr_number
output: json
输出:
pr_title: title
pr_body: body
pr_state: state
changed_files: files
diff_url: diff_url
author: user.login
```
### Step 2: AI 代码审查
```yaml
步骤: 2
技能: code-review-skill
输入:
pr_url: pr_url
review_dimensions:
- CLAUDE.md 合规性审查
- 浅层 Bug 扫描
- Git 历史上下文分析
- 过往 PR 评论对照
- 代码注释合规检查
output_format: structured_json
输出:
issues: issue_list
severity_scores: scores
review_summary: summary
```
### Step 3: 自动修复与合并
```yaml
步骤: 3
技能: auto-pr-merger
输入:
pr: pr_url
test: "npm test" # 可自定义测试命令
retries: 2
auto_merge_if_passed: true
输出:
fixed_files: files_modified
test_results: test_output
merge_result: merge_state
```
### Step 4: 生成修复报告
```yaml
步骤: 4
技能: feishu_doc
输入:
action: create
title: "🔬 PR 诊疗报告 #pr_number | pr_title"
content: report_markdown
输出:
doc_url: docUrl
doc_id: docId
```
## 📊 输出示例：PR 诊疗报告
```markdown
# 🔬 PR 诊疗报告 #123 | feat: 新增用户认证功能
**仓库**: owner/repo | **PR 链接**: https://github.com/owner/repo/pull/123
**作者**: @zhangsan | **审查时间**: 2026-04-25
---
## 📋 PR 概览
| 字段 | 值 |
|------|-----|
| 状态 | ✅ 已合并 |
| 文件变更 | +127 / -43 |
| 审查轮次 | 1 |
| 自动修复 | 2 处 |
---
## 🩺 AI 审查结果
### 🔴 严重问题 (2)
| # | 文件 | 行号 | 问题描述 |
|---|------|------|---------|
| 1 | src/auth/login.ts | L45 | SQL 注入风险：未使用参数化查询 |
| 2 | src/middleware/logger.ts | L12 | 敏感信息日志外泄 |
### 🟡 中等问题 (3)
| # | 文件 | 问题描述 |
|---|------|---------|
| 1 | src/auth/token.ts | Token 过期时间过长（30天，建议7天）|
| 2 | tests/login.test.ts | 测试覆盖率仅 45%，建议提升至 80% |
### 🟢 低优先级 (1)
| # | 问题 |
|---|------|
| 1 | 缺少 JSDoc 注释 |
---
## 🔧 自动修复记录
| 文件 | 修复内容 | 状态 |
|------|---------|------|
| src/utils/format.ts | Prettier 格式化 | ✅ |
| tests/login.test.ts | Jest 配置修复 | ✅ |
| src/auth/token.ts | Token 过期时间调整 | ⏭️ 跳过（需人工确认）|
---
## ✅ 合并结果
- **自动合并**: 成功
- **CI 状态**: 通过 🟢
- **审查通过**: 2/2 检查项
- **合并时间**: 2026-04-25 20:15 UTC
---
*由 AI PR Doctor 自动生成*
```
## ⚙️ 自定义配置
### 修改测试命令
编辑 `workflow.json` 中的 auto-pr-merger 配置：
```json
{
"steps": [
{
"id": "step3_merge",
"skill": "auto-pr-merger",
"input": {
"test": "pytest tests/ -v",
"retries": 3
}
}
]
}
```
### 修改审查维度
```json
{
"code_review": {
"dimensions": [
"security",
"performance",
"maintainability",
"test_coverage"
],
"severity_threshold": 50
}
}
```
## ⚠️ 注意事项
1. **权限要求**: auto-pr-merger 需要对仓库有写权限才能 push 修复
2. **测试命令**: 请根据实际项目修改测试命令，默认 `npm test`
3. **安全审查**: 涉及安全的 PR 建议人工二次确认
4. **CI 依赖**: 依赖 GitHub Actions 状态，建议开启 required checks
## 📞 故障排除
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|------|------|---------|
| gh auth 失败 | 未登录 | 运行 `gh auth login` |
| 自动修复失败 | 代码冲突 | 手动解决冲突后重试 |
| PR 已被合并 | 无需处理 | 跳过此 PR |
| CI 未通过 | 测试失败 | 查看详细日志，手动修复 |
FILE:README.md
# AI PR 医生 (ai-pr-doctor) - README
## 业务场景
开发者团队在日常协作中，经常面临 PR（Pull Request）堆积、审查效率低、简单 Bug 漏掉等问题。当一个 PR 提上来，团队需要花大量时间做代码审查，而很多简单问题（格式、测试配置）其实可以自动化修复。**AI PR 医生**就是为解决这个痛点而设计的自动化工作流。
## 痛点分析
| 痛点 | 影响 |
|------|------|
| PR 堆积，无人 review | 开发周期拉长，功能上线延迟 |
| 人工审查耗时 | 高优工程师时间浪费在简单格式问题 |
| 简单修复（格式、测试）手动操作繁琐 | 重复劳动，效率低下 |
| 合并记录缺失 | 问题溯源困难，团队知识流失 |
| CI 失败时需要手动排查 | 调试周期长，影响迭代速度 |
## Skill 编排图谱
```
GitHub PR 链接/编号
│
▼
┌─────────────┐
│ github │ ← 获取 PR 信息 + diff + 变更文件
└──────┬──────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ code-review-skill │ ← 5维度 AI 并行审查
│ ┌───────────────┐ │ ① CLAUDE.md 合规
│ │ Agent #1 │ │ ② 浅层 Bug 扫描
│ ├───────────────┤ │ ③ Git 历史分析
│ │ Agent #2 │ │ ④ 过往 PR 评论对照
│ ├───────────────┤ │ ⑤ 代码注释合规
│ │ Agent #3-5 │ │
│ └───────────────┘ │
└──────┬───────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ auto-pr-merger │ ← 自动修复 + 测试 + 合并
└──────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ feishu_doc │ ← 生成修复报告 → 飞书文档
└─────────────┘
```
## 核心价值
1. **5维度 AI 并行审查** - 比人工审查更全面，涵盖 CLAUDE.md 合规、历史上下文等维度
2. **自动修复 + 测试** - 简单格式/配置问题自动修复，无需人工介入
3. **合并后生成完整报告** - 记录所有发现的问题和修复动作，形成团队知识沉淀
4. **飞书通知** - 开发者直接在飞书查看诊疗结果，无需切换工具
## 使用示例
### 场景 1：诊断单个 PR
```
用户：帮我看看这个 PR https://github.com/owner/repo/pull/123
AI PR 医生：
1. 获取 PR 信息（标题、作者、变更文件）
2. 5维度 AI 审查（30秒完成）
3. 自动修复格式问题 + 重跑测试
4. 报告：🔴 2个严重问题，🟡 3个中等问题，🟢 1个低优先级
5. 如测试通过 → 自动合并
6. 发布飞书诊疗报告
```
### 场景 2：定时检查未合并 PR
```bash
# 每天早上 10:00 检查团队未合并的 PR
openclaw cron add \
--name "PR 待审查提醒" \
--schedule "0 10 * * 1-5" \
--skill ai-pr-doctor \
--params '{"mode":"check-pending","repo":"my-team/repo"}'
```
### 场景 3：批量处理多个 PR
```
用户：帮我检查这周所有未合并的 PR
AI PR 医生：
→ 获取过去 7 天所有 open 状态的 PR
→ 逐个执行 AI 审查 + 自动修复
→ 生成汇总报告
→ 对严重问题标记人工复核
```
## 适用团队
- **开发者团队**：希望提升 Code Review 效率，减少堆积
- **开源项目维护者**：处理大量 PR，自动化分类优先级
- **DevOps 团队**：确保 CI/CD 流程顺畅，减少人工干预
## 技术栈
- **github** - PR 信息获取、合并操作
- **code-review-skill** - 5维度 AI 代码审查
- **auto-pr-merger** - 自动修复 + 测试 + 合并
- **feishu_doc** - 飞书文档发布
## 扩展方向
- 接入 `github-issues-skill` 自动创建 Issue 跟踪未解决问题
- 接入 `agentic-devops` 在修复前后做 Docker 环境检查
- 支持企业微信通知（wecom-doc/wecom-edit-todo）
FILE:workflow.json
{
"name": "AI PR 医生",
"version": "1.0.0",
"description": "GitHub PR → AI 5维度审查 → 自动修复 → 合并 → 飞书诊疗报告",
"combo_id": "ai-pr-doctor",
"inputs": {
"pr": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "PR 链接或编号，格式：https://github.com/owner/repo/pull/123 或 123"
},
"repo": {
"type": "string",
"required": false,
"description": "仓库名称，格式：owner/repo（从 PR URL 自动提取，可手动指定）"
},
"test_command": {
"type": "string",
"default": "npm test",
"description": "测试命令，用于 auto-pr-merger 重跑测试"
},
"auto_merge": {
"type": "boolean",
"default": true,
"description": "测试通过后是否自动合并"
},
"notify_feishu": {
"type": "boolean",
"default": true,
"description": "完成后是否发布飞书诊疗报告"
},
"feishu_folder": {
"type": "string",
"default": "",
"description": "飞书目标文件夹 token（可选）"
},
"severity_threshold": {
"type": "number",
"default": 50,
"description": "严重问题阈值分数（0-100），超过此分数的问题需人工复核"
}
},
"steps": [
{
"id": "step1_fetch_pr",
"name": "获取 PR 信息",
"skill": "github",
"input": {
"action": "pr view",
"pr": "inputs.pr",
"repo": "inputs.repo",
"json": true
},
"output": {
"pr_title": "step1.title",
"pr_body": "step1.body",
"pr_state": "step1.state",
"pr_author": "step1.user.login",
"changed_files": "step1.changed_files",
"additions": "step1.additions",
"deletions": "step1.deletions",
"head_ref": "step1.head.ref",
"base_ref": "step1.base.ref"
}
},
{
"id": "step2_code_review",
"name": "AI 5维度代码审查",
"skill": "code-review-skill",
"input": {
"pr_url": "inputs.pr",
"review_dimensions": [
"CLAUDE.md 合规性审查",
"浅层 Bug 扫描",
"Git 历史上下文分析",
"过往 PR 评论对照",
"代码注释合规检查"
],
"severity_threshold": "inputs.severity_threshold",
"output_format": "structured_json"
},
"output": {
"critical_issues": "step2.critical",
"medium_issues": "step2.medium",
"low_issues": "step2.low",
"review_summary": "step2.summary",
"false_positive_count": "step2.false_positives"
}
},
{
"id": "step3_auto_fix",
"name": "自动修复 + 测试 + 合并",
"skill": "auto-pr-merger",
"condition": "inputs.auto_merge AND step2.critical == 0",
"input": {
"pr": "inputs.pr",
"test": "inputs.test_command",
"retries": 2,
"auto_merge_if_passed": true
},
"output": {
"fixed_files": "step3.fixed",
"test_passed": "step3.test_passed",
"merge_result": "step3.merge_state",
"retry_count": "step3.retries_used"
}
},
{
"id": "step4_report",
"name": "生成飞书诊疗报告",
"skill": "feishu_doc",
"condition": "inputs.notify_feishu",
"input": {
"action": "create",
"title": "🔬 PR 诊疗报告 | step1.pr_title",
"content": "report_markdown",
"folder_token": "inputs.feishu_folder",
"grant_to_requester": true
},
"output": {
"doc_url": "step4.docUrl",
"doc_id": "step4.docId"
}
}
],
"report_template": {
"title": "🔬 PR 诊疗报告 | {{pr_title}}",
"sections": [
{
"name": "概览",
"fields": ["仓库", "作者", "状态", "文件变更", "审查时间"]
},
{
"name": "AI 审查结果",
"subsections": [
{ "name": "严重问题", "severity": "critical", "icon": "🔴" },
{ "name": "中等问题", "severity": "medium", "icon": "🟡" },
{ "name": "低优先级", "severity": "low", "icon": "🟢" }
]
},
{
"name": "自动修复记录",
"fields": ["文件", "修复内容", "状态"]
},
{
"name": "合并结果",
"fields": ["自动合并", "CI状态", "审查轮次", "合并时间"]
}
]
},
"output": {
"doc_url": "step4.doc_url",
"doc_id": "step4.doc_id",
"pr_title": "step1.pr_title",
"pr_state": "step3.merge_result",
"critical_issues_count": "step2.critical_count",
"fixed_files_count": "step3.fixed_count",
"review_summary": "step2.review_summary"
},
"error_handling": {
"retry": {
"max_attempts": 2,
"delay_ms": 5000
},
"fallback": {
"step1": "返回错误：PR 信息获取失败，请检查 URL 格式",
"step2": "跳过 AI 审查，直接进入自动修复步骤",
"step3": "标记需要人工审查，生成报告时注明",
"step4": "输出 markdown 内容到终端，不发布飞书"
}
},
"metadata": {
"author": "openclaw-agent",
"created": "2026-04-25",
"tags": ["github", "code-review", "pr", "automation", "ai-review", "feishu"],
"category": "AI",
"skills_count": 4,
"skills": ["github", "code-review-skill", "auto-pr-merger", "feishu_doc"]
}
}AI辅助无障碍合规守护者 — 自动化检测网页/移动端H5的无障碍问题，生成修复建议并出具合规报告
---
name: ai-a11y-guardian
description: AI辅助无障碍合规守护者 — 自动化检测网页/移动端H5的无障碍问题，生成修复建议并出具合规报告
category: AI|开发|自动化
triggers: 无障碍检测, accessibility, a11y, WCAG合规, 网页无障碍, 移动端无障碍, 读屏兼容, 色盲友好, 合规报告
version: 1.0.0
author: OpenClaw Agent
tags:
- accessibility
- wcag
- web
- compliance
- automation
- mobile
- inclusive-design
- audit
dependencies:
- agent-browser
- summarize
- card-renderer
---
# AI 无障碍合规守护者 (AI A11y Guardian)
一键检测网页 / H5 页面的无障碍（Accessibility）问题，对照 WCAG 2.1 / 2.2 标准出具修复建议，并生成可视化合规报告。
## 业务场景
政务平台、教育类应用、电商购物车、银行保险等涉及公共服务的 Web / H5 产品，必须满足国家《信息技术 无障碍设计规范》与 WCAG 国际标准。传统人工审查效率低、覆盖窄，且难以覆盖动态渲染的 SPA 页面。
本 Combo 编排 agent-browser、summarize、card-renderer 三个专业 Skill，一次完成页面扫描 → AI 分析 → 报告生成的全链路。
## 痛点
- 开发者不了解 WCAG 细节，代码埋下无障碍隐患
- 人工审查无法覆盖动态渲染的 JavaScript SPA 页面
- 测试报告缺乏可操作的修复指导
- 合规认证需要第三方报告，手动整理费时费力
## 工作流程
```
[输入 URL / HTML 源码 / 截图]
↓
agent-browser → 深度渲染页面（含 JS 执行），截图 + 提取 DOM 结构
↓
summarize → AI 对照 WCAG 2.1 AA 标准逐一分析，输出结构化问题清单
↓
card-renderer → 将严重问题渲染为可视化违规卡片，生成合规摘要图
↓
[交付物] 问题清单 + 修复建议 + 合规报告卡片
```
## 核心功能
- **全自动页面渲染**：使用真实 Chromium 浏览器完整执行 JS，捕获 Shadow DOM、懒加载内容
- **多层级问题识别**：色彩对比度不足（AA/AAA）、键盘陷阱、缺少 ARIA 标签、图片缺少 alt、表单标签缺失、焦点顺序混乱等
- **可操作的修复建议**：每个问题附修复代码片段（HTML/CSS/ARIA），无需猜测
- **可视化合规报告**：生成违规卡片图，适合提交给合规团队或客户
- **批量 URL 扫描**：支持多个页面一次性检测，汇总成综合报告
## 使用方法
### 触发词
- `无障碍检测 <URL>`
- `a11y 检查 <URL>`
- `WCAG 合规报告 <URL>`
- `网页无障碍问题`
- `生成无障碍报告`
### 输入
提供以下任一：
- **URL**：完整网页地址（自动渲染）
- **HTML 源码**：粘贴 HTML 内容（静态分析）
- **截图文件路径**：已有页面截图（辅助分析）
### 可选参数
- `--level AA|AAA` 指定合规等级（默认 AA）
- `--format card|list` 报告格式（默认 card）
### 示例对话
**用户**：`检测 https://example.com 的无障碍问题`
**AI**：
> 🧩 Step 1: 渲染页面中...
> 🔍 Step 2: WCAG 分析中...
> 📊 Step 3: 生成合规报告中...
**检测结果示例**：
| 问题 | 严重性 | WCAG条款 | 修复难度 |
|------|--------|----------|----------|
| 图片缺少 alt 属性 | 🔴 高 | 1.1.1 Non-text Content | 🟢 易 |
| 按钮缺少可访问名称 | 🔴 高 | 4.1.2 Name, Role, Value | 🟢 易 |
| 色彩对比度不足 (5.2:1) | 🟡 中 | 1.4.3 Contrast | 🟡 中 |
| 键盘无法聚焦模态框 | 🔴 高 | 2.1.2 No Keyboard Trap | 🟡 中 |
| 表单缺少 label 标签 | 🟡 中 | 3.3.2 Labels or Instructions | 🟢 易 |
**合规摘要**：
- 总体评分：68/100
- 致命问题：2 项 | 中等问题：3 项 | 提示：7 项
- 预估修复时间：2 小时
## 输出示例
```
📋 无障碍合规报告 - example.com
生成时间：2026-04-24 19:40 UTC
🚨 致命问题 (2)
❌ 图片 logo.png 缺少 alt 属性 → WCAG 1.1.1
修复：<img src="logo.png" alt="公司Logo">
❌ 登录按钮无名称 → WCAG 4.1.2
修复：<button aria-label="登录">
⚠️ 中等问题 (3)
⚡ 搜索框对比度 3.2:1（需≥4.5:1）→ WCAG 1.4.3
⚡ 弹出框无法键盘关闭 → WCAG 2.1.2
⚡ 表单缺少必填项标记 → WCAG 3.3.2
💡 优化提示 (7)
建议为所有图标按钮添加 aria-label...
建议为日期选择器添加 aria-describedby...
🖼️ [合规报告卡片图片]
```
## 依赖说明
### agent-browser
用于完整渲染页面（含 JavaScript 执行）。支持等待动态内容加载，捕获 Shadow DOM、iframe 内内容，提取完整 DOM 树用于分析。
### summarize
调用 AI（MiniMax）对照 WCAG 2.1 / 2.2 标准条款，对提取的 DOM 结构进行逐条分析，输出带严重性评级的结构化问题清单，并附修复建议。
### card-renderer
将严重问题列表和高评分问题渲染为知识卡片风格的违规汇总图，图片可分享给团队或用于合规存档。
## 注意事项
- 页面需要公开可访问（内网页面请提供 HTML 源码）
- 检测基于截图 + DOM 结构，无法替代真实读屏软件测试
- 涉及登录态页面的检测请提前告知 AI 以获取测试账号
- 合规报告图片默认使用 Mac Pro 风格，可通过参数切换赛博朋克风格
FILE:README.md
# AI 无障碍合规守护者 (AI A11y Guardian)
一键检测网页 / H5 页面的无障碍（Accessibility）问题，对照 WCAG 2.1 / 2.2 标准出具修复建议，并生成可视化合规报告。
## 业务场景
政务平台、教育类应用、电商购物车、银行保险等涉及公共服务的 Web / H5 产品，必须满足国家《信息技术 无障碍设计规范》（GB/T 37608-2019）与 WCAG 国际标准。传统人工审查效率低、覆盖窄，且难以覆盖动态渲染的 SPA 页面。
## 痛点分析
1. **盲区多**：开发者不了解 WCAG 细节，代码天然埋下无障碍隐患，发布后才发现合规问题
2. **动态页面难覆盖**：纯静态分析工具无法处理 JavaScript 渲染的 SPA、懒加载内容、Shadow DOM
3. **报告无操作指导**：普通检测工具只报问题不附修复代码，团队需要额外时间研究方案
4. **认证材料难整理**：第三方合规认证需要格式化的报告，手动整理费时且容易出错
## Skill 编排图谱
```
[用户输入 URL / HTML 截图]
│
▼
┌─────────────────┐
│ agent-browser │ ← 完整浏览器渲染（含 JS 执行）
│ 真实 Chromium │ 截图 + 提取完整 DOM 树
└────────┬────────┘ 捕获 Shadow DOM / iframe 内容
│
▼
┌─────────────────┐
│ summarize │ ← AI 对照 WCAG 2.1/2.2 AA 标准
│ MiniMax LLM │ 逐条分析 DOM，输出结构化问题清单
└────────┬────────┘ 附严重性评级 + 修复代码片段
│
▼
┌─────────────────┐
│ card-renderer │ ← 生成可视化违规汇总卡片
│ Mac Pro 风格 │ 图片可分享、可存档
└────────┬────────┘
│
▼
[交付物] 问题清单 + 修复建议 + 合规报告卡片
```
### 各 Skill 职责
| Skill | 职责 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| agent-browser | 页面深度渲染 + DOM 提取 | URL | 截图、DOM 结构、页面截图 |
| summarize | WCAG AI 分析 | DOM + 截图 | 问题清单、修复建议、严重性评级 |
| card-renderer | 可视化报告生成 | 问题列表 | 违规汇总卡片图片 |
## 使用示例
### 示例 1：网页无障碍检测
**用户**：`检测 https://gov.example.com 的无障碍问题，生成报告`
**AI 执行流程**：
1. 调用 `agent-browser` → 使用 Chromium 完整加载页面（含 JS 执行），截图 + 提取 DOM
2. 调用 `summarize` → AI 对照 WCAG 2.1 AA 标准逐条分析，输出问题清单
3. 调用 `card-renderer` → 将 2 个致命问题渲染为可视化合规卡片
**输出**：
- 问题清单（按严重性排序）
- 每个问题附 WCAG 条款 + 修复代码片段
- 合规摘要图（可分享）
---
### 示例 2：H5 移动端检测
**用户**：`检查这个 H5 页面 a11y a.html`
**AI**：直接对 HTML 源码进行静态分析，输出问题清单后调用 `card-renderer` 生成报告。
---
### 示例 3：批量页面检测
**用户**：`批量检测这几个页面的无障碍问题：url1, url2, url3`
**AI**：依次对每个 URL 执行完整流程，最终汇总所有问题生成一张综合合规报告卡片。
## 输出说明
| 内容 | 说明 |
|------|------|
| 致命问题（红色） | WCAG A 级违规，必须修复，可能导致部分用户完全无法使用 |
| 中等问题（橙色） | WCAG AA 级违规，影响主要功能，建议修复 |
| 优化提示（灰色） | 最佳实践建议，提升体验而非合规必须 |
| 修复代码 | 每个问题附可直接使用的 HTML/CSS/ARIA 修复片段 |
| 合规卡片 | 知识卡片风格的违规汇总图，适合分享或存档 |
## 适用场景
- 🏛️ **政务平台**：必须满足 GB/T 37608-2019 无障碍设计规范
- 🎓 **在线教育**：保障视障、听障用户正常访问
- 🛒 **电商平台**：购物车、结算页无障碍直接影响转化率
- 🏦 **金融保险**：合规报告是监管检查的必备材料
- 📱 **H5 活动页**：快速检测营销页是否存在无障碍死角
FILE:workflow.json
{
"name": "ai-a11y-guardian",
"version": "1.0.0",
"description": "AI辅助无障碍合规守护者 — 自动化检测网页/H5的无障碍问题，生成修复建议并出具合规报告",
"category": "AI|开发|自动化",
"triggers": [
"无障碍检测",
"a11y 检查",
"WCAG 合规报告",
"网页无障碍问题",
"生成无障碍报告",
"accessibility",
"色盲友好",
"读屏兼容"
],
"steps": [
{
"order": 1,
"name": "页面渲染与DOM提取",
"skill": "agent-browser",
"input": {
"url": "INPUT_URL",
"action": "snapshot",
"wait": 3000,
"extract": "dom"
},
"output": {
"dom": "DOM_CONTENT",
"screenshot": "PAGE_SCREENSHOT",
"title": "PAGE_TITLE",
"links": "PAGE_LINKS"
},
"description": "使用真实 Chromium 浏览器完整渲染页面（含 JS 执行），截图并提取完整 DOM 结构。捕获 Shadow DOM、懒加载内容、iframe 内内容。"
},
{
"order": 2,
"name": "WCAG合规AI分析",
"skill": "summarize",
"input": {
"source": "DOM_CONTENT",
"mode": "wcag-analysis",
"level": "-AA",
"standard": "WCAG 2.1",
"checks": [
"1.1.1 Non-text Content (images without alt)",
"1.3.1 Info and Relationships (semantic structure)",
"1.4.3 Contrast (minimum 4.5:1)",
"1.4.4 Resize text",
"2.1.1 Keyboard (keyboard accessibility)",
"2.1.2 No Keyboard Trap",
"2.4.1 Bypass Blocks",
"2.4.2 Page Titled",
"2.4.3 Focus Order",
"2.4.4 Link Purpose",
"2.4.6 Headings and Labels",
"2.4.7 Focus Visible",
"3.1.1 Language of Page",
"3.2.1 On Focus",
"3.2.2 On Input",
"3.3.1 Error Identification",
"3.3.2 Labels or Instructions",
"4.1.1 Parsing",
"4.1.2 Name, Role, Value"
]
},
"output": {
"critical_issues": "CRITICAL",
"major_issues": "MAJOR",
"minor_issues": "MINOR",
"score": "A11Y_SCORE",
"summary": "SUMMARY"
},
"description": "调用 AI 对照 WCAG 2.1 AA 标准逐条分析 DOM 结构，输出带严重性评级的结构化问题清单，每个问题附 WCAG 条款编号和修复代码片段。"
},
{
"order": 3,
"name": "可视化合规报告生成",
"skill": "card-renderer",
"input": {
"title": "无障碍合规报告",
"score": "A11Y_SCORE",
"critical": "CRITICAL",
"major": "MAJOR",
"minor": "MINOR",
"url": "INPUT_URL",
"style": "mac-pro",
"format": "card"
},
"output": {
"card_image": "REPORT_CARD_PATH"
},
"description": "将 WCAG 分析结果渲染为知识卡片风格的违规汇总图。包含总体评分、致命问题列表、合规等级标注。图片可分享给团队或用于合规存档。"
}
],
"dependencies": {
"agent-browser": {
"purpose": "页面完整浏览器渲染（含 JS 执行），截图 + 提取 DOM",
"version": ">=1.0.0"
},
"summarize": {
"purpose": "AI WCAG 合规分析，输出问题清单 + 修复建议",
"version": ">=1.0.0"
},
"card-renderer": {
"purpose": "生成可视化无障碍合规报告卡片",
"version": ">=1.0.0"
}
},
"metadata": {
"author": "OpenClaw Agent",
"created": "2026-04-24",
"stage": "production",
"use_cases": [
"政务平台无障碍合规检测",
"H5移动端无障碍审查",
"WCAG认证材料准备",
"开发阶段无障碍问题预防",
"第三方合规报告生成"
]
}
}AI创业MVP快造工厂 — 从需求分析到小程序上线的全链路自动化，每周即可完成一个MVP验证
---
name: ai-startup-mvp-launcher
description: AI创业MVP快造工厂 — 从需求分析到小程序上线的全链路自动化，每周即可完成一个MVP验证
category: AI|开发|自动化
triggers: 创业, MVP, 产品原型, 小程序开发, 快速验证, 副业项目, 从0到1, 产品构思, 商业构思
---
# AI创业MVP快造工厂
从0到1，一周完成MVP验证的自动化流水线。
## 概述
将一个创业想法在**7天内**转化为可验证的MVP产品。全流程由AI驱动，自动编排4个专业Skill协同工作，大幅降低创业初期的试错成本。
**解决问题**：
- 有想法但不知道怎么开始
- 缺乏技术能力，无法快速验证
- 预算有限，不想一上来就招人开发
- 想快速验证市场需求，避免闭门造车
## 工作流程
```
[创业想法描述]
↓
miniapp-daily-generator → 生成小程序完整产品方案
↓
project-mode → 拆解任务 + 调度开发者 + 进度管理
↓
card-renderer → 生成产品封面、品牌素材、推广卡片
↓
content-trend-weapon → 自动追踪同类竞品 + 生成内容运营方案
↓
[交付物] 产品文档 + 代码框架 + 品牌素材 + 运营计划
```
## 使用方法
### 第一步：描述你的创业想法
告诉AI你遇到了什么问题，想做什么产品，目标用户是谁。
**示例输入**：
> 我想做一个小程序，帮助年轻人管理订阅服务，避免被自动续费套路。用户主要是25-35岁的都市白领。
### 第二步：AI自动生成完整MVP方案
系统自动调用 `miniapp-daily-generator`，输出：
- 产品功能架构
- 页面设计
- 技术选型
- 代码生成（带项目结构）
### 第三步：项目启动与任务管理
调用 `project-mode`：
- 自动拆解开发任务
- 调度虚拟开发团队执行
- 追踪进度，生成周报
### 第四步：品牌与运营素材
`card-renderer` 生成：
- 产品封面图
- 功能介绍卡片
- 社交媒体推广素材
### 第五步：市场调研与竞品分析
`content-trend-weapon` 自动：
- 搜索同类产品
- 分析竞品优缺点
- 生成内容运营方案
## 交付物清单
| 交付物 | 说明 |
|--------|------|
| 产品需求文档 | 功能清单、页面结构、用户旅程 |
| 小程序代码框架 | 完整项目结构，可直接运行 |
| 品牌素材包 | 封面图、图标、推广卡片 |
| 竞品分析报告 | 市场现状、差异化建议 |
| 运营计划 | 内容选题、推广节奏 |
## 适用场景
- 创业者快速验证想法
- 副业项目冷启动
- 产品经理快速出原型
- 学生创业项目
- 内部创新项目立项
## 限制说明
- 代码框架基于小程序（适合轻量工具类应用）
- AI生成代码需人工review后使用
- 部分API需要自己申请（微信支付、地图等）
FILE:README.md
# AI创业MVP快造工厂
从0到1，一周完成MVP验证的自动化流水线。
## 业务场景
张明是一个上班族，业余时间想做一个小程序来解决"订阅服务管理"的需求——帮助像他一样的人追踪自动续费、避免损失。但他没有技术背景，不知道从哪里开始，也不知道市场需求是否真实。
他花了几分钟描述了自己的想法，AI自动帮他：
1. 生成了完整的产品方案
2. 搭建了可运行的小程序代码框架
3. 制作了品牌封面和推广素材
4. 输出了竞品分析和运营计划
**整个过程不到2小时，成本接近于零。**
## 痛点分析
| 痛点 | 传统方案 | 本Combo |
|------|---------|---------|
| 不知道怎么开始 | 找外包，几万块起步 | AI自动生成方案，免费 |
| 技术能力缺失 | 学习编程，周期长 | 零门槛，AI生成代码框架 |
| 需求不明确 | 拍脑袋，做出来没人用 | 系统化分析 + 数据验证 |
| 运营无从下手 | 随便发，效果差 | 竞品分析 + 选题方案 |
## Skill编排图谱
```
┌──────────────────────┐
│ miniapp-daily-generator │
│ 产品需求 + 功能架构 │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ project-mode │
│ 任务拆解 + 开发调度 │
└──────────┬───────────┘
│
┌────────────────┴────────────────┐
▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ card-renderer │ │ content-trend-weapon │
│ 品牌封面 + 素材 │ │ 竞品分析 + 运营方案 │
└──────────────────┘ └──────────────────────┘
```
### 各Skill角色
- **miniapp-daily-generator** — 核心产品引擎：根据用户痛点生成完整小程序方案（含功能列表、页面设计、技术选型）
- **project-mode** — 开发执行引擎：拆解任务为可执行步骤，调度虚拟开发者，追踪进度
- **card-renderer** — 品牌视觉引擎：生成产品封面、功能卡片、社交推广素材
- **content-trend-weapon** — 市场洞察引擎：追踪同类产品趋势，输出竞品分析报告和运营选题
## 使用示例
### 示例1：验证一个想法
```
用户：我想做一个"情绪日记"小程序，帮助上班族记录情绪、找到规律。
AI自动执行：
1. miniapp-daily-generator 生成完整产品方案
2. project-mode 拆解任务，生成开发路线图
3. card-renderer 生成产品封面图和推广素材
4. content-trend-weapon 搜索"情绪记录"类竞品，输出分析报告
交付：产品文档 + 代码框架 + 品牌素材 + 竞品报告
```
### 示例2：快速产出MVP原型
```
用户：我发现很多人有"睡前拖延"的问题，想做个小程序干预。
AI自动执行：
1-4同上
额外：project-mode 生成详细开发任务列表（可交给开发者执行）
```
### 示例3：副业项目冷启动
```
用户：我想做副业，但不知道做什么，你帮我看看有什么机会。
AI：
→ content-trend-weapon 分析当前热门赛道
→ miniapp-daily-generator 生成多个创意方案
→ 用户选择方向后，继续执行完整流程
```
## 适用人群
- 有想法但缺乏技术能力的创业者
- 想快速验证市场需求的产品经理
- 想做副业但时间有限的职场人士
- 学生创业团队
- 企业内部创新项目负责人
## 局限性
- 代码框架基于微信小程序（适合轻量工具类应用）
- AI生成代码需人工review后使用
- 涉及支付、地图等能力需自行申请API
FILE:workflow.json
{
"name": "AI创业MVP快造工厂",
"version": "1.0.0",
"description": "从创业想法到小程序MVP上线的全链路自动化，一周完成验证",
"category": "AI|开发|自动化",
"skills": [
{
"name": "miniapp-daily-generator",
"role": "产品方案生成",
"description": "根据用户痛点和需求，生成完整小程序产品方案（含功能列表、页面设计、技术选型）"
},
{
"name": "project-mode",
"role": "任务拆解与开发调度",
"description": "将产品方案拆解为可执行开发任务，调度虚拟开发团队，追踪进度"
},
{
"name": "card-renderer",
"role": "品牌视觉素材",
"description": "生成产品封面图、功能亮点卡、社交推广素材"
},
{
"name": "content-trend-weapon",
"role": "市场调研与竞品分析",
"description": "搜索同类产品，输出竞品分析报告、内容运营选题方案"
}
],
"flow": [
{
"step": 1,
"skill": "miniapp-daily-generator",
"input": "用户的创业想法描述（痛点、目标用户、核心功能）",
"output": "产品需求文档（功能清单、页面结构、用户旅程、技术选型）",
"action": "generate"
},
{
"step": 2,
"skill": "project-mode",
"input": "产品需求文档",
"output": "开发任务列表、里程碑计划、进度追踪看板",
"action": "plan"
},
{
"step": 3,
"skill": "card-renderer",
"input": "产品名称、核心功能、目标用户画像",
"output": "产品封面图、功能介绍卡片、社交媒体素材（3-5张）",
"action": "render"
},
{
"step": 4,
"skill": "content-trend-weapon",
"input": "产品关键词、目标赛道",
"output": "竞品分析报告、市场热度趋势、内容运营选题（10+）",
"action": "analyze"
}
],
"triggers": [
"创业",
"MVP",
"产品原型",
"小程序开发",
"快速验证",
"副业项目",
"从0到1",
"产品构思"
]
}AI 医学报告解读助手 — 上传检验报告 PDF，AI 自动解读关键指标，查询最新医学文献，生成结构化健康解读报告并支持一键发布。
---
name: ai-pr-medical-report
description: AI 医学报告解读助手 — 上传检验报告 PDF，AI 自动解读关键指标，查询最新医学文献，生成结构化健康解读报告并支持一键发布。
category: AI|医疗|自动化
triggers: 解读报告, 医学分析, 检验报告, 指标解读, 健康分析
---
# AI-PR-医学报告解读助手
## 功能概述
上传检验报告（血液、尿液、影像等），AI 自动识别关键指标，对比医学参考范围，查询最新医学文献，生成通俗易懂的结构化健康解读报告。
## 适用场景
- 拿到体检报告看不懂指标含义
- 需要了解指标异常的可能原因和最新治疗方案
- 希望生成可视化健康报告分享给家人
## 工作流程
```
[上传 PDF 检验报告]
↓
[nano-pdf 提取报告文本]
↓
[AI 分析关键指标 + 标注异常项]
↓
[brave-search 查询最新医学文献]
↓
[AI 生成结构化健康解读报告]
↓
[card-renderer 生成可视化知识卡片]
↓
[可选：公众号助手/小红书内容发布]
```
## 使用方法
### 第一步：上传报告并解读
用户提供检验报告 PDF，助手自动：
1. 使用 nano-pdf 提取报告文本内容
2. 识别检验项目、指标数值、单位、参考范围
3. 标注异常项目（↑升高/↓降低）
4. 生成通俗易懂的结构化报告
### 第二步：查询医学文献（如需要）
使用 brave-search 查询：
- 某指标异常的医学解释
- 最新临床指南
- 治疗/调理建议
### 第三步：生成可视化输出
- 使用 card-renderer 生成健康知识卡片
- 可选发布到公众号/小红书
## 输出示例
```
【血常规报告解读】
✅ 正常指标：血红蛋白、血小板计数、白细胞计数
⚠️ 异常指标：
• 甘油三酯 2.8 mmol/L ↑（参考值 <1.7）
→ 可能提示代谢综合征风险，建议低脂饮食
• 幽门螺杆菌抗体 阳性 (+)
→ 建议消化科门诊随访，幽门螺杆菌感染与胃炎、胃溃疡相关
📚 最新医学文献：
• 2024年《中国血脂管理指南》：甘油三酯>2.3需干预
• 研究显示幽门螺杆菌根除治疗可降低胃癌风险
💡 建议：挂内分泌科复查，日常减少油腻饮食
```
## 注意事项
- 本工具仅供健康信息参考，不构成医疗诊断
- 具体诊疗请遵医嘱
- 文献检索结果代表当前医学共识，可能随研究进展更新
FILE:README.md
# AI-PR-医学报告解读助手
## 业务场景
张女士收到年度体检报告，看到"甘油三酯 2.8 mmol/L ↑"、"幽门螺杆菌抗体 阳性"等字样，完全不知道这些指标意味着什么。挂门诊号要等3天，自己上网搜到的信息又杂又旧。她只需要：快速读懂报告 → 了解指标含义 → 知道下一步该怎么做。
## 痛点分析
| 痛点 | 解决方案 |
|------|----------|
| 检验报告专业术语看不懂 | AI 自动识别并通俗化解释 |
| 不知道异常指标是否严重 | 对比参考范围 + 标注严重程度 |
| 网上医学信息陈旧/不准确 | brave-search 查询最新文献 |
| 报告文字太多，家人难理解 | card-renderer 生成可视化知识卡片 |
| 想分享给家人但不会整理 | 一键生成结构化报告 |
## Skill 编排图谱
```
用户上传 PDF 报告
↓
┌─────────────────────────────────┐
│ nano-pdf ──提取报告文本──→ │
└─────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ AI (模型) ──识别指标│对比参考│标注异常 │→ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓ 异常指标查询
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ brave-search ──查询最新医学文献│临床指南│ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ AI (模型) ──生成结构化健康解读报告│建议│ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓ 可选：生成可视化卡片
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ card-renderer ──生成健康知识卡片图 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓ 可选：发布内容
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 公众号助手 / 小红书内容发布 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
```
## 涉及的 Skills
| Skill | 用途 | 调用方式 |
|-------|------|----------|
| nano-pdf | 提取 PDF 检验报告文本 | 使用 nano-pdf skill 解析上传的报告 |
| brave-search | 查询最新医学文献和临床指南 | 搜索指标名 + 相关疾病最新研究 |
| card-renderer | 生成可视化健康知识卡片 | 将报告关键信息渲染成图片 |
| 公众号助手（可选） | 生成公众号深度健康文章 | 参考刘润风格生成3000字解读 |
| 小红书内容发布（可选） | 发布体检科普笔记 | 配合 card-renderer 输出做内容分发 |
## 使用示例
### 完整工作流示例
```
用户：上传了我的体检报告，帮我解读一下
助手：
1. 调用 nano-pdf 提取报告内容
2. 识别异常指标：甘油三酯↑、幽门螺杆菌抗体+
3. 标注参考范围和偏离程度
4. 调用 brave-search 查询相关医学信息
5. 生成结构化报告：
- 项目名称 | 结果 | 参考值 | 状态
- 医学解释（通俗语言）
- 最新文献依据
- 下一步建议
6. 调用 card-renderer 生成知识卡片
```
### 分步使用
**仅解读报告：**
> "帮我解读这份血液检查报告" + 上传 PDF
**深度查询：**
> "甘油三酯偏高是什么原因？最近有什么新研究？"
**生成科普内容：**
> "把这份报告解读发成小红书科普帖子"
## 技术说明
- PDF 提取：使用 nano-pdf CLI，支持扫描件和文字版报告
- 医学文献：brave-search 查询英文/中文医学数据库
- 可视化：card-renderer 生成多风格知识卡片（Mac Pro风/赛博朋克等）
- 准确性：AI 基于参考范围标注，最终诊断以医院为准
## 限制与免责
⚠️ 本技能仅供健康信息参考，不构成医疗诊断
⚠️ 具体诊疗请遵医嘱，医学信息可能随研究进展更新
⚠️ AI 解读可能存在偏差，重要指标异常请及时就医
FILE:workflow.json
{
"name": "AI医学报告解读助手",
"version": "1.0.0",
"description": "上传检验报告 PDF，AI 自动解读关键指标，查询最新医学文献，生成结构化健康解读报告并支持可视化输出",
"category": "AI|医疗|自动化",
"skills": [
"nano-pdf",
"brave-search",
"card-renderer",
"公众号助手",
"xiaohongshu"
],
"workflow": [
{
"step": 1,
"name": "PDF 文本提取",
"skill": "nano-pdf",
"input": "用户上传的检验报告 PDF",
"output": "报告文本内容（检验项目、指标数值、单位、参考范围）",
"action": "extract"
},
{
"step": 2,
"name": "AI 指标识别与异常标注",
"skill": "ai-analysis",
"input": "报告文本",
"output": "结构化指标列表（正常/异常标注，偏离程度）",
"action": "analyze"
},
{
"step": 3,
"name": "医学文献查询",
"skill": "brave-search",
"input": "异常指标列表",
"output": "最新医学文献、临床指南、治疗建议",
"action": "search"
},
{
"step": 4,
"name": "生成结构化健康报告",
"skill": "ai-report",
"input": "指标分析结果 + 医学文献",
"output": "通俗易懂的健康解读报告（含建议）",
"action": "generate"
},
{
"step": 5,
"name": "生成可视化知识卡片",
"skill": "card-renderer",
"input": "报告核心摘要",
"output": "健康知识卡片图片（可选风格：Mac Pro/赛博朋克/包豪斯）",
"action": "render"
},
{
"step": 6,
"name": "内容发布（可选）",
"skill": "公众号助手/xiaohongshu",
"input": "健康报告 + 知识卡片",
"output": "发布到微信公众号或小红书",
"action": "publish"
}
],
"metadata": {
"author": "OpenClaw AI Assistant",
"created": "2026-04-22",
"tags": ["医疗", "健康", "报告解读", "AI助手", "知识卡片"]
}
}GitHub 项目健康度诊断 — 输入仓库地址，AI 自动分析 Issues、代码质量、CI状态，生成诊断报告并发布到飞书 Wiki。
---
name: github-health-diagnosis
description: GitHub 项目健康度诊断 — 输入仓库地址，AI 自动分析 Issues、代码质量、CI状态，生成诊断报告并发布到飞书 Wiki。
category: 开发
triggers: 项目诊断, GitHub健康度, 代码质量报告, 仓库诊断, 项目报告, 质量评估
version: 1.0.0
author: OpenClaw Agent
tags:
- github
- code-review
- feishu-wiki
- card-renderer
- devops
- health-check
- automation
combo: true
channels:
- feishu
dependencies:
- github
- code-review-skill
- card-renderer
- feishu-wiki
---
# GitHub 项目健康度诊断助手
一条命令完成：**仓库数据抓取 → Issues 分析 → 代码质量审查 → CI/CD 状态检查 → 诊断报告卡片生成 → 飞书 Wiki 发布**。
## 核心价值
- **一键诊断**：只需提供一个 GitHub 仓库地址，5分钟内生成完整健康度报告
- **AI 代码审查**：集成专业代码审查 Skill，多维度评估代码质量
- **可视化呈现**：生成诊断卡片，团队一眼看懂项目健康状态
- **知识沉淀**：诊断报告自动发布到飞书 Wiki，便于存档和分享
## 适用场景
- 技术负责人接新项目，快速了解代码库健康状况
- 团队代码质量管理，定期生成健康度报告
- 开源项目维护者定期自检
- 尽职调查 / Due Diligence 场景下的代码质量评估
- CI/CD 流水线异常后的根因分析辅助
## 工作流程（5步）
```
Step 1 → github
│ 获取仓库基本信息（Stars、Fork、Watch、开放 Issues 数量）
│ 获取最近 30 条 Issues 和 PR 列表
│ 获取最新 Commits 和贡献者信息
↓
Step 2 → github (代码审查)
│ 对仓库主要代码文件进行语法/逻辑分析
│ 通过 code-review-skill 执行多维度审查
↓
Step 3 → code-review-skill
│ 输出：代码质量评分 / 问题列表 / 安全风险 / 性能建议
│ 汇总为结构化诊断数据
↓
Step 4 → card-renderer
│ 生成诊断摘要封面卡（雷达图式健康度展示）
│ 生成详情页卡片（分维度评分 + 问题列表）
↓
Step 5 → feishu-wiki
│ 将诊断报告发布为飞书 Wiki 页面
│ 包含：项目概览 / 健康度评分 / 问题详情 / 修复建议
```
## 使用方法
### 触发词
```
"诊断项目健康度 [仓库地址]"
"帮我看看这个GitHub项目的质量"
"仓库健康检查 [owner/repo]"
"生成项目诊断报告"
"这个项目代码质量怎么样"
"GitHub项目健康度分析"
```
### 输入格式
```
诊断项目健康度 https://github.com/owner/repo
或
诊断项目健康度 owner/repo
```
### 输出
- **飞书 Wiki 页面链接**：完整诊断报告（含评分、问题列表、修复建议）
- **诊断卡片图片**：封面卡 + 详情卡，可直接分享
## 诊断维度（5大维度，满分100）
| 维度 | 权重 | 评估内容 |
|------|------|---------|
| 代码质量 | 30% | 规范遵循、复杂度、注释覆盖率 |
| Issue 活跃度 | 20% | Issue 响应速度、Open Issues 积压量 |
| CI/CD 状态 | 20% | Workflow 通过率、测试覆盖率 |
| 社区活跃度 | 15% | Stars 增长、PR 合并速度、贡献者数量 |
| 安全风险 | 15% | 依赖漏洞、敏感信息泄露风险 |
## 健康度评级
- 🟢 **90-100**：优秀 — 项目运行良好
- 🟡 **70-89**：良好 — 有少量可改进项
- 🟠 **50-69**：一般 — 存在较多问题需关注
- 🔴 **0-49**：危险 — 需立即介入处理
## 示例报告结构
```
📊 GitHub 项目健康度诊断报告
仓库：facebook/react
诊断时间：2026-04-21
🏆 综合评分：92/100 🟢 优秀
各维度评分：
代码质量 ████████████ 95/100
Issue 活跃度 █████████░░░ 85/100
CI/CD 状态 ████████████ 98/100
社区活跃度 ████████████ 96/100
安全风险 █████████░░░ 88/100
📋 主要问题：
1. [中等] 部分组件缺少 TypeScript 类型定义
2. [低] 少数工具函数缺少 JSDoc 注释
💡 改进建议：
1. 建议补充 Props 的 PropTypes 或 TypeScript 类型
2. 建议对核心工具函数添加 JSDoc 注释提升可维护性
```
FILE:README.md
# GitHub 项目健康度诊断助手
> 一条命令，完成 GitHub 仓库的全面"体检"——代码质量、Issue 状态、CI/CD、社区活跃度、安全风险，5分钟生成诊断报告并发布到飞书 Wiki。
## 🔍 业务场景
### 痛点
- **接新项目时**：面对一个陌生的 GitHub 仓库，如何快速判断它的"健康程度"？代码规范吗？Issue 积压多吗？CI/CD 正常吗？
- **技术管理时**：团队有多个项目，手动检查每个仓库的健康状态费时费力
- **尽职调查时**：评估一个开源项目或外包代码的技术质量，需要客观数据支撑
- **CI/CD 报警后**：流水线失败了，但不知道是代码问题还是配置问题，需要综合诊断
### 现有方案的不足
- GitHub 本身只有基础的 Insights 数据，不包含代码质量分析
- 市面上的代码质量工具大多是付费 SaaS，配置复杂
- 缺乏一个将多维度数据汇总为"一目了然"报告的方案
## ⚙️ Skill 编排图谱
```
用户输入
[仓库地址 owner/repo]
│
▼
┌─────────────────┐
│ github │ Step 1: 数据采集
│ 获取仓库基础信息 │ · Stars / Forks / Watchers
│ Issues / PRs │ · 最近 30 天 Issues 和 PR
│ Commits / 贡献者 │ · 最新 Commits 信息
└────────┬────────┘
│ raw_data.json
▼
┌─────────────────┐
│ code-review- │ Step 2: 代码质量分析
│ skill │ · 正确性 / 安全性 / 可维护性
│ 多维度代码审查 │ · 性能 / 依赖风险评估
└────────┬────────┘
│ review_report.json
▼
┌─────────────────┐
│ card-renderer │ Step 3: 可视化报告生成
│ 生成诊断卡片 │ · 健康度封面卡（雷达图风格）
└────────┬────────┘ · 详情页卡片（分维度评分）
│ health_card.png
▼
┌─────────────────┐
│ feishu-wiki │ Step 4: 发布到知识库
│ 发布 Wiki 页面 │ · 创建/更新诊断报告 Wiki
└─────────────────┘ · 包含评分 + 问题列表 + 修复建议
```
## 📦 依赖 Skill 详解
| Skill | 用途 | 调用方式 |
|-------|------|---------|
| `github` | 采集仓库原始数据（Issues、PRs、Commits、贡献者） | `gh issue list`, `gh pr list`, `gh repo view` |
| `code-review-skill` | 对代码进行多维度 AI 审查（正确性/安全性/可维护性/性能） | 输入代码片段，输出问题列表 + 评分 |
| `card-renderer` | 将诊断结果渲染为可视化图片卡片 | 输入 JSON 数据，输出封面卡 + 详情卡 |
| `feishu-wiki` | 在飞书知识库创建诊断报告页面 | 创建 Wiki 节点，写入报告内容 |
## 🚀 使用示例
### 完整工作流
```
用户：帮我诊断一下 https://github.com/facebook/react 这个项目
AI 执行流程：
1. 调用 github 获取仓库基础信息和最近 Issues/PRs
2. 对关键代码文件调用 code-review-skill 进行分析
3. 将所有结果汇总为 health_data.json
4. 调用 card-renderer 生成诊断卡片
5. 调用 feishu-wiki 创建诊断报告 Wiki 页面
6. 返回 Wiki 链接 + 诊断卡片图片给用户
```
### 单步调用
```bash
# 只生成诊断卡片（已有数据）
card-renderer --input health_data.json --styles radar --output health_card.png
# 只发布到飞书 Wiki
feishu-wiki create --title "项目健康度报告" --content "$(cat report.md)"
```
## 📊 诊断维度详解
| 维度 | 权重 | 数据来源 | 评估逻辑 |
|------|------|---------|---------|
| **代码质量** | 30% | code-review-skill 输出 | 正确性×0.3 + 可维护性×0.3 + 安全性×0.2 + 性能×0.2 |
| **Issue 活跃度** | 20% | github Issues 数据 | 响应率×0.5 + 处理速度×0.3 + 积压量×0.2 |
| **CI/CD 状态** | 20% | github Actions / Workflows | 通过率×0.6 + 覆盖率×0.4 |
| **社区活跃度** | 15% | github Stars/PRs/Commits | Stars 增长×0.4 + PR 合并率×0.3 + 贡献者数×0.3 |
| **安全风险** | 15% | code-review-skill 安全评分 + 依赖分析 | 安全漏洞数×(-0.5) + 依赖健康度×0.5 |
## 🎯 典型使用场景
1. **新项目接手评估**：拿到一个仓库，先跑一遍诊断，5分钟了解整体质量
2. **定期团队审计**：每月对团队项目做一次健康度检查，生成报告存档
3. **开源贡献评估**：评估一个开源项目是否值得依赖或贡献
4. **外包代码验收**：验收阶段对外包代码做质量诊断，有客观依据
5. **技术选型参考**：选型时对比多个库的代码质量，做数据化决策
## 📁 输出产物
- **飞书 Wiki 页面**：完整诊断报告，可分享、可存档
- **诊断卡片图片**：封面卡（雷达图风格）+ 详情页卡片，适合直接粘贴到文档或分享
FILE:workflow.json
{
"name": "github-health-diagnosis",
"version": "1.0.0",
"description": "GitHub 项目健康度诊断 — 输入仓库地址，AI 自动分析 Issues、代码质量、CI状态，生成诊断报告并发布到飞书 Wiki",
"combo": true,
"channels": ["feishu"],
"workflow": {
"steps": [
{
"step": 1,
"name": "数据采集",
"skill": "github",
"action": "repo_diagnosis",
"inputs": {
"repo": "{{input_repo}}",
"time_range_days": 30
},
"outputs": [
"repo_info",
"issues_list",
"prs_list",
"recent_commits",
"contributors_count",
"workflows_status"
],
"next_step": 2,
"on_error": "abort"
},
{
"step": 2,
"name": "代码质量分析",
"skill": "code-review-skill",
"action": "review_code",
"inputs": {
"repo": "{{input_repo}}",
"language": "{{step1.detected_language}}",
"dimensions": ["correctness", "security", "maintainability", "performance"],
"max_files": 10
},
"outputs": [
"quality_score",
"security_score",
"maintainability_score",
"performance_score",
"issues_list",
"risk_level"
],
"next_step": 3,
"on_error": "skip_and_continue"
},
{
"step": 3,
"name": "多维度评分计算",
"skill": "internal",
"action": "calculate_health_score",
"inputs": {
"repo_info": "{{step1.repo_info}}",
"issues_list": "{{step1.issues_list}}",
"prs_list": "{{step1.prs_list}}",
"workflows_status": "{{step1.workflows_status}}",
"code_quality": "{{step2.quality_score}}",
"code_security": "{{step2.security_score}}",
"code_maintainability": "{{step2.maintainability_score}}",
"code_performance": "{{step2.performance_score}}"
},
"scoring": {
"code_quality_weight": 0.30,
"issue_activity_weight": 0.20,
"ci_cd_status_weight": 0.20,
"community_activity_weight": 0.15,
"security_risk_weight": 0.15
},
"outputs": [
"overall_score",
"health_rating",
"dimension_scores",
"diagnostic_summary"
],
"next_step": 4,
"on_error": "abort"
},
{
"step": 4,
"name": "生成诊断卡片",
"skill": "card-renderer",
"action": "render_health_card",
"inputs": {
"repo_name": "{{step1.repo_info.name}}",
"overall_score": "{{step3.overall_score}}",
"health_rating": "{{step3.health_rating}}",
"dimension_scores": "{{step3.dimension_scores}}",
"top_issues": "{{step2.issues_list}}",
"diagnostic_summary": "{{step3.diagnostic_summary}}",
"styles": ["radar", "mac_pro"],
"aspect_ratio": "16:9",
"template": "health_report"
},
"outputs": [
"cover_card",
"detail_card"
],
"next_step": 5,
"on_error": "skip_and_continue"
},
{
"step": 5,
"name": "发布到飞书 Wiki",
"skill": "feishu-wiki",
"action": "create",
"inputs": {
"title": "📊 GitHub 项目健康度诊断报告 - {{step1.repo_info.name}}",
"space_id": "{{input.wiki_space_id}}",
"parent_node_token": "{{input.wiki_parent_token}}",
"content": {
"repo_name": "{{step1.repo_info.name}}",
"repo_url": "{{step1.repo_info.url}}",
"diagnosis_date": "{{system.current_date}}",
"overall_score": "{{step3.overall_score}}",
"health_rating": "{{step3.health_rating}}",
"dimension_scores": "{{step3.dimension_scores}}",
"code_issues": "{{step2.issues_list}}",
"diagnostic_summary": "{{step3.diagnostic_summary}}",
"cover_card_url": "{{step4.cover_card}}",
"detail_card_url": "{{step4.detail_card}}"
},
"content_format": "markdown"
},
"outputs": [
"wiki_page_url",
"wiki_node_token"
],
"next_step": null,
"on_error": "notify_only"
}
],
"input_schema": {
"type": "object",
"required": ["repo"],
"properties": {
"repo": {
"type": "string",
"description": "GitHub 仓库地址，支持格式：owner/repo 或完整 URL",
"examples": [
"facebook/react",
"https://github.com/torvalds/linux"
]
},
"wiki_space_id": {
"type": "string",
"description": "飞书 Wiki 空间 ID（可选，不填则使用默认空间）",
"required": false
},
"wiki_parent_token": {
"type": "string",
"description": "飞书 Wiki 父节点 token（可选，不填则在根目录创建）",
"required": false
},
"time_range_days": {
"type": "integer",
"description": "分析的时间范围（天），默认 30",
"default": 30,
"required": false
}
}
},
"output_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"wiki_page_url": {
"type": "string",
"description": "飞书 Wiki 报告页面链接"
},
"cover_card": {
"type": "string",
"description": "诊断封面卡片图片路径"
},
"detail_card": {
"type": "string",
"description": "诊断详情卡片图片路径"
},
"overall_score": {
"type": "integer",
"description": "综合健康度评分（0-100）"
},
"health_rating": {
"type": "string",
"description": "健康度评级：优秀/良好/一般/危险"
},
"dimension_scores": {
"type": "object",
"description": "各维度详细评分"
}
}
}
},
"health_rating_rules": {
"excellent": {"min": 90, "max": 100, "emoji": "🟢", "label": "优秀"},
"good": {"min": 70, "max": 89, "emoji": "🟡", "label": "良好"},
"fair": {"min": 50, "max": 69, "emoji": "🟠", "label": "一般"},
"critical": {"min": 0, "max": 49, "emoji": "🔴", "label": "危险"}
},
"dependencies": {
"github": "获取仓库基础数据（Stars、Issues、PRs、Workflows）",
"code-review-skill": "执行多维度代码质量审查（正确性/安全性/可维护性/性能）",
"card-renderer": "生成可视化诊断卡片（封面卡 + 详情页）",
"feishu-wiki": "将诊断报告发布为飞书 Wiki 页面"
},
"tags": ["github", "code-review", "feishu-wiki", "card-renderer", "devops", "health-check", "automation"],
"author": "OpenClaw Agent",
"created": "2026-04-21"
}
PR全流程质量医生 — 自动化代码审查、测试分析、问题追踪和持续改进的完整流水线
---
name: pr-doctor
description: PR全流程质量医生 — 自动化代码审查、测试分析、问题追踪和持续改进的完整流水线
category: 开发
triggers: 审查PR, PR质量检查, 代码审查, 代码质量报告, PR健康检查, review PR, 检查我的PR, 代码审查流水线
---
# PR Doctor - PR全流程质量医生
## 概述
PR Doctor 是一个完整的 Pull Request 质量保障流水线，同时调用多个专业 Skill 完成从代码审查到问题追踪的全流程。
**解决问题**：开发者花费大量时间手动审查 PR，人工追踪问题和跟进效率低下。
## 核心工作流
```
[PR URL/Repo]
│
├─→ code-review-skill (代码审查 + 质量评分)
│
├─→ testing-patterns (测试覆盖分析 + 建议)
│
├─→ github-issues-skill (自动创建跟进issue)
│
└─→ self-improvement (记录学习，持续改进)
│
▼
[综合审查报告]
```
## 使用方法
### 触发词
- `审查PR <PR_URL>`
- `PR质量检查 <owner/repo> <PR号>`
- `检查我的PR`
- `PR健康检查`
### 输入
提供以下任一信息：
- PR URL，例如：`https://github.com/owner/repo/pull/123`
- 或提供：`owner/repo` + PR 编号
### 执行流程
**Step 1: 代码审查**
调用 `code-review-skill`，使用 `gh pr diff` 获取 PR 差异，逐文件审查：
- 代码逻辑问题
- 安全漏洞
- 性能隐患
- 代码风格
- 边界条件
**Step 2: 测试覆盖分析**
调用 `testing-patterns`，分析：
- 新增代码的测试覆盖情况
- 是否有测试缺失的关键路径
- 是否违反 TDD 原则
- 测试命名和结构质量
**Step 3: 创建跟进 Issue**
调用 `github-issues-skill`，对于每个发现的问题：
- 按严重程度分级（critical/major/minor）
- 自动创建 GitHub Issue 描述问题
- 添加适当的标签（bug, security, performance, style）
- 关联到原始 PR
**Step 4: 持续改进**
调用 `self-improvement`：
- 记录本次审查中发现的新型问题模式
- 更新质量检查清单
- 促进后续审查效率提升
### 输出
综合审查报告，包含：
- PR 总体质量评分（1-10）
- 问题清单（按严重程度排序）
- 测试覆盖评估
- 建议行动项
- 相关 GitHub Issue 链接
## 质量评分标准
| 评分 | 等级 | 说明 |
|------|------|------|
| 9-10 | 🟢 Excellent | 可直接合并 |
| 7-8 | 🔵 Good | 小问题修复后可合并 |
| 4-6 | 🟡 Needs Work | 需要重大修改 |
| 1-3 | 🔴 Poor | 建议重新设计 |
## 审查维度
### 代码审查 (code-review-skill)
- ✅ 逻辑正确性
- ✅ 安全漏洞检测
- ✅ 性能影响评估
- ✅ 错误处理完整性
- ✅ 代码可读性
- ✅ 边界条件覆盖
### 测试分析 (testing-patterns)
- ✅ 测试覆盖率
- ✅ 边界条件测试
- ✅ Mock/Stub 使用合理性
- ✅ 测试命名描述性
- ✅ 测试结构（AAA模式）
- ✅ 回归测试完整性
## 示例对话
**用户**：`审查这个PR: https://github.com/owner/project/pull/42`
**AI**：正在启动 PR Doctor 流水线...
> 🔍 Step 1: 代码审查中...
> 📊 Step 2: 测试覆盖分析中...
> 📋 Step 3: 创建跟进Issue中...
> 📚 Step 4: 记录学习点...
> ✅ 审查完成！
**综合报告**：
- 质量评分：7.5/10 🟢
- 发现问题：3个（1个Critical, 2个Minor）
- 测试覆盖：良好，缺失边界测试
- 已创建Issue：#143, #144
- 建议：修复 Critical 问题后合并
## 注意事项
- 使用 `gh` CLI 进行 GitHub API 调用，需要先完成 `gh auth login`
- 代码审查为辅助性质，最终决策由人工做出
- 创建 Issue 前先搜索是否已有重复问题
- self-improvement 日志保存在 `.learnings/` 目录
FILE:README.md
# PR Doctor - PR全流程质量医生
> 自动化代码审查 + 测试覆盖分析 + Issue追踪 + 持续改进的完整流水线
## 业务场景
**痛点**：开发团队在 Code Review 上花费大量时间，但：
1. 审查标准不一致，质量参差不齐
2. 测试覆盖靠人工判断，容易遗漏
3. 发现的问题需要手动创建 Issue，容易丢失
4. 相似的错误反复出现，没有形成知识积累
**PR Doctor** 将四个专业 Skill 串联成完整流水线，一次输入获得全面审查报告。
---
## Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PR Doctor Pipeline │
│ │
│ [用户输入: PR URL / owner/repo + PR#] │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ code-review-skill │ │
│ │ 逐文件代码审查 + 质量评分 │ │
│ │ • 逻辑/安全/性能/风格 │ │
│ └──────────────┬───────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ testing-patterns │ │
│ │ 测试覆盖分析 + 建议 │ │
│ │ • 覆盖率/边界/回归 │ │
│ └──────────────┬───────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ github-issues-skill │ │
│ │ 自动创建分级 Issue │ │
│ │ • critical/major/minor │ │
│ └──────────────┬───────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ self-improvement │ │
│ │ 记录学习点 + 持续改进 │ │
│ │ • 问题模式/最佳实践 │ │
│ └──────────────┬───────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ [综合审查报告 + Issue链接] │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 涉及的 Skill
| Skill | 职责 | 调用方式 |
|-------|------|---------|
| `code-review-skill` | 代码审查，质量评分 | 读取 PR diff，逐文件分析 |
| `testing-patterns` | 测试覆盖分析 | 分析测试文件与新增代码比例 |
| `github-issues-skill` | 创建追踪 Issue | `gh api` 创建 Issue 并关联 PR |
| `self-improvement` | 记录学习点 | 写入 `.learnings/` Markdown 文件 |
---
## 使用示例
### 场景1：审查一个 PR
```
用户：审查这个PR: https://github.com/owner/project/pull/42
AI：
🔍 Step 1: 代码审查中...
发现问题：空指针风险（auth/user.ts:23）
📊 Step 2: 测试覆盖分析中...
覆盖率：73%，缺失边界条件测试
📋 Step 3: 创建跟进Issue中...
✓ 已创建 Issue #143（Critical）、#144（Minor）
📚 Step 4: 记录学习点...
✓ 已记录新型空指针模式
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
PR 质量评分：7.5/10 🟢 Good
Critical 问题：1个（需修复）
Minor 问题：2个（建议修复）
测试覆盖：73%（良好）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
建议：修复 #143 后合并
```
### 场景2：批量审查多个 PR
```
用户：检查仓库 microsoft/vscode 最近3个未合并的PR
AI：自动列出 PR 列表，逐一执行完整审查流水线，
输出汇总表格。
```
---
## 部署要求
- `gh` CLI 已安装并完成 `gh auth login`
- 有目标仓库的读取权限
- 有目标仓库的 Issue 创建权限（可选，如需自动创建）
- 工作目录为 Git 仓库根目录
---
## 评分维度说明
| 维度 | 权重 | 评估内容 |
|------|------|---------|
| 代码逻辑 | 30% | 正确性、边界条件、错误处理 |
| 安全性 | 25% | 注入、认证、敏感数据 |
| 性能 | 15% | 算法复杂度、资源泄漏 |
| 测试覆盖 | 20% | 新增代码测试、回归测试 |
| 代码风格 | 10% | 命名、可读性、规范遵循 |
FILE:workflow.json
{
"name": "pr-doctor",
"version": "1.0.0",
"description": "PR全流程质量医生 — 自动化代码审查、测试分析、问题追踪和持续改进的完整流水线",
"category": "开发",
"triggers": [
"审查PR",
"PR质量检查",
"代码审查",
"代码质量报告",
"PR健康检查",
"review PR",
"检查我的PR",
"代码审查流水线"
],
"steps": [
{
"order": 1,
"name": "代码审查",
"skill": "code-review-skill",
"input": {
"source": "PR_URL"
},
"output": {
"issues": "CODE_ISSUES",
"score": "CODE_SCORE",
"files_reviewed": "FILES"
},
"description": "使用 code-review-skill 获取 PR diff 并进行逐文件代码审查，输出问题清单和质量评分"
},
{
"order": 2,
"name": "测试覆盖分析",
"skill": "testing-patterns",
"input": {
"files": "FILES",
"test_patterns": "jest|vitest|pytest|junit"
},
"output": {
"coverage": "COVERAGE",
"missing_tests": "MISSING",
"test_quality": "QUALITY"
},
"description": "分析 PR 中新增代码的测试覆盖情况，识别测试缺口"
},
{
"order": 3,
"name": "创建追踪Issue",
"skill": "github-issues-skill",
"input": {
"repo": "REPO",
"issues": "ALL_ISSUES",
"pr_number": "PR_NUMBER",
"labels": {
"critical": ["bug", "critical", "security"],
"major": ["performance", "refactor"],
"minor": ["style", "enhancement"]
}
},
"output": {
"created_issues": "ISSUE_URLS"
},
"description": "根据审查结果自动创建分级 GitHub Issue，并关联到原始 PR"
},
{
"order": 4,
"name": "持续改进",
"skill": "self-improvement",
"input": {
"category": "pr_review",
"findings": "NOVEL_PATTERNS",
"context": {
"pr_url": "PR_URL",
"repo": "REPO",
"total_issues": "ISSUE_COUNT"
}
},
"output": {
"learnings_logged": "LOGGED"
},
"description": "将审查中发现的新型问题模式记录到学习文件，促进团队知识积累"
}
],
"output": {
"summary_report": {
"quality_score": "FINAL_SCORE",
"total_issues": "ISSUE_COUNT",
"issues_by_severity": {
"critical": "CRITICAL_COUNT",
"major": "MAJOR_COUNT",
"minor": "MINOR_COUNT"
},
"test_coverage": "COVERAGE",
"created_issues": "ISSUE_URLS",
"recommendation": "MERGE_RECOMMENDATION"
},
"format": "markdown",
"channels": ["feishu", "console"]
},
"config": {
"requires_gh_auth": true,
"requires_git_repo": true,
"severity_threshold": {
"block_merge": ["critical"],
"require_fix_before_merge": ["major"],
"optional_fix": ["minor"]
},
"auto_create_issues": true,
"issue_template": "pr-doctor-issue"
},
"metadata": {
"author": "PR Doctor Team",
"created": "2026-04-20",
"tags": ["code-review", "testing", "github", "automation", "quality-assurance"]
}
}
每日抓取全球AI新闻，自动深度研究，生成高质量公众号长文并发布至微信和小红书
---
name: AI新闻多平台发布助手
description: 每日抓取全球AI新闻，自动深度研究，生成高质量公众号长文并发布至微信和小红书
category: AI
triggers: 每日AI新闻, AI资讯日报, 公众号自动发布, 小红书自动发布, 内容创作工作流
---
# AI新闻多平台发布助手
自动化的AI新闻内容工厂，每天从全球AI行业动态中抓取新闻，深度研究热点话题，生成3000-5000字专业公众号文章，并同时发布至微信公众平台与小红书。
## 技能协同图谱
```
[ai-news-daily] → 抓取全球AI新闻
↓
[agent-reach] → 深度研究热点话题（抓取Twitter/Reddit/YouTube评论）
↓
[公众号助手] → 撰写专业深度文章（刘润风格，3000-5000字）
↓
[nano-banana-pro] → 生成封面配图
↓
┌──────────────┬──────────────┐
↓ ↓
[wechat-mp-cn] [xiaohongshu-mcp]
微信公众平台发布 小红书发布
```
## 工作流程
### Phase 1: 新闻抓取
使用 `ai-news-daily` 技能获取当日全球AI行业最新动态，筛选出3-5条最有价值的新闻线索。
### Phase 2: 深度研究
使用 `agent-reach` 技能对选定的新闻进行深度挖掘：
- 搜索Twitter/X上的专家评论和讨论
- 搜索Reddit上的社区反馈
- 搜索YouTube视频内容
- 综合多源信息，形成完整的故事脉络
### Phase 3: 文章撰写
使用 `公众号助手` 生成专业长文：
- 字数：3000-5000字
- 风格：参考刘润公众号的专业商业分析风格
- 结构：背景→事件→分析→观点→结论
- 自动排版，不过度使用标题标签
### Phase 4: 封面生成
使用 `nano-banana-pro` 生成封面图：
- 风格：专业、现代
- 尺寸：900×383px（公众号封面标准）
- 主题：与文章核心观点契合
### Phase 5: 多平台发布
- 微信公众平台：使用 `wechat-mp-cn` 发布文章
- 小红书：使用 `xiaohongshu-mcp` 发布（精简版+封面图）
## 使用方式
```
【触发词】
"今日AI新闻" / "生成今日内容" / "发布公众号" / "更新内容"
【输入】
用户提供：文章主题方向（可选，默认AI行业热点）
【输出】
1. 今日AI新闻摘要
2. 完整公众号文章（Markdown格式）
3. 封面图片
4. 已发布的小红书帖子链接
```
## 适用人群
- 科技类自媒体作者
- AI行业从业者/研究员
- 内容创业者
- 需要每日持续输出内容的个人品牌
## 技术栈
- OpenClaw Agent
- ai-news-daily: 全球AI新闻抓取
- agent-reach: 多平台深度研究
- 公众号助手: 文章撰写与排版
- nano-banana-pro: 封面图生成
- wechat-mp-cn / xiaohongshu-mcp: 多平台发布
FILE:README.md
# AI新闻多平台发布助手 (AI News Multi-Platform Publisher)
## 业务场景
科技自媒体作者每天面临的核心痛点：**内容生产的高成本**。从发现选题、研究背景、撰写文章到制作配图、发布多平台，一篇高质量的公众号文章需要耗费3-5小时。而AI行业变化极快，热点稍纵即逝。
## 痛点分析
| 痛点 | 现状 | 解决后 |
|------|------|--------|
| 选题耗时 | 手动刷多个平台找热点，30-60分钟 | 自动抓取+AI筛选，5分钟 |
| 研究浅薄 | 只看标题，内容同质化严重 | 多平台深度研究，观点独特 |
| 写作慢 | 3000字文章需2-4小时 | AI生成+润色，20分钟 |
| 配图难 | 需要设计能力或找素材 | AI自动生成封面，2分钟 |
| 发布麻烦 | 手动复制粘贴多平台 | 自动发布微信+小红书 |
## Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI新闻多平台发布工作流 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Step 1: 抓取新闻
Skill: ai-news-daily
输入: (自动定时 或 用户触发)
输出: 当日10条AI精选新闻
Step 2: 深度研究 (并行触达多平台)
Skill: agent-reach
输入: 选定的新闻主题
输出: Twitter/Reddit/YouTube/微博 多源观点汇总
Step 3: 文章撰写
Skill: 公众号助手
输入: 研究报告 + 文章主题
输出: 3000-5000字专业长文（Markdown）
Step 4: 封面生成
Skill: nano-banana-pro
输入: 文章标题/主题
输出: 公众号封面图 (900×383px)
Step 5: 多平台发布
Skill A: wechat-mp-cn → 微信公众平台
Skill B: xiaohongshu-mcp → 小红书（精简适配版）
```
## 核心价值
1. **全自动化**: 从新闻到发布，全流程无需人工干预
2. **高质量输出**: 深度研究支撑，不是简单摘要
3. **多平台覆盖**: 一次创作，双平台发布
4. **专业风格**: 刘润式商业分析风格，有观点有深度
## 使用示例
### 用户触发（日常）
```
用户: "今日AI新闻"
系统: → 抓取新闻 → 研究热点 → 生成文章 → 制作封面 → 发布双平台
系统: [返回文章草稿供确认] [返回小红书发布链接]
```
### 定时自动（推荐）
配合 OpenClaw Cron 定时任务，每天早上9:00自动执行，用户只需确认后一键发布。
## 依赖的单体 Skill
| Skill | 版本 | 用途 |
|-------|------|------|
| ai-news-daily | 1.0.3+ | 全球AI新闻抓取 |
| agent-reach | latest | 多平台深度研究 |
| 公众号助手 | latest | 长文撰写与排版 |
| nano-banana-pro | latest | AI封面图生成 |
| wechat-mp-cn | latest | 微信公众平台发布 |
| xiaohongshu-mcp | latest | 小红书内容发布 |
FILE:workflow.json
{
"name": "AI新闻多平台发布助手",
"version": "1.0.0",
"combo_id": "ai-news-multiplatform-publisher",
"description": "每日抓取全球AI新闻，深度研究热点，生成高质量公众号长文并发布至微信和小红书",
"phases": [
{
"phase": 1,
"name": "新闻抓取",
"skill": "ai-news-daily",
"input": {},
"output": "daily_ai_news",
"prompt": "获取今日全球AI行业最新动态，返回10条精选新闻，包含标题、摘要和链接。"
},
{
"phase": 2,
"name": "深度研究",
"skill": "agent-reach",
"input": {
"topic": "daily_ai_news.hot_topic"
},
"output": "research_report",
"prompt": "深度研究以下AI热点：从Twitter/X、Reddit、YouTube、微博等多个平台收集专家观点、用户反馈和讨论，输出综合研究报告。",
"parallel": false
},
{
"phase": 3,
"name": "文章撰写",
"skill": "公众号助手",
"input": {
"topic": "daily_ai_news.hot_topic",
"research": "research_report",
"style": "刘润式商业分析",
"word_count": "3000-5000字"
},
"output": "article_markdown",
"prompt": "基于研究报告，撰写一篇3000-5000字的专业公众号文章，采用刘润式商业分析风格：背景铺垫、事件描述、深度分析、独到观点、结论建议。"
},
{
"phase": 4,
"name": "封面生成",
"skill": "nano-banana-pro",
"input": {
"prompt": "article_markdown.title",
"size": "900x383",
"style": "专业现代科技风格"
},
"output": "cover_image",
"prompt": "为以下文章标题生成封面图：article_markdown.title，风格专业、现代、高端。"
},
{
"phase": 5,
"name": "微信发布",
"skill": "wechat-mp-cn",
"input": {
"content": "article_markdown",
"title": "article_markdown.title",
"cover": "cover_image"
},
"output": "wechat_publish_result",
"prompt": "将文章发布至微信公众平台，包含标题、正文和封面图。"
},
{
"phase": 6,
"name": "小红书发布",
"skill": "xiaohongshu-mcp",
"input": {
"title": "article_markdown.title",
"content": "article_markdown.summary_for_xhs",
"images": ["cover_image"]
},
"output": "xiaohongshu_publish_result",
"prompt": "将文章精简版发布至小红书，附带封面图，使用小红书风格的话题标签。"
}
],
"trigger_conditions": [
"今日AI新闻",
"生成今日内容",
"发布公众号",
"更新内容",
"每日资讯"
],
"schedule": {
"recommended": "0 9 * * *",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"description": "每天早上9:00自动执行"
}
}
GitHub PR 文档自动生成与知识库同步 — 自动抓取PR内容、分析代码变更、生成技术文档并同步到飞书/wiki。
---
name: github-pr-knowledge-wiki-sync
description: GitHub PR 文档自动生成与知识库同步 — 自动抓取PR内容、分析代码变更、生成技术文档并同步到飞书/wiki。
category: 开发
triggers: PR文档, 自动生成文档, PR知识库同步, GitHub文档, 代码变更文档, PR总结
version: 1.0.0
author: OpenClaw Agent
tags:
- github
- documentation
- automation
- wiki
- pr
- feishu
dependencies:
- github
- summarize
- feishu-wiki
- code-review
---
# GitHub PR 文档自动生成与知识库同步
一条命令完成：**PR内容抓取 → 代码变更分析 → 技术文档生成 → 飞书Wiki/企业微信文档同步**。
## 核心价值
- **全自动**：只需提供一个 PR 链接，自动完成全流程
- **代码分析**：智能解读代码变更，提取新增/删除/修改的核心逻辑
- **多格式输出**：支持飞书 Wiki、企业微信文档、Markdown 三种格式
- **团队共享**：生成的文档自动发布到团队知识库，永久留存
## 适用场景
- 开发者合并 PR 后需要快速生成变更记录
- 技术负责人需要将代码变更同步到团队知识库
- 团队使用飞书或企业微信进行文档管理
- 需要为每次发布生成 changelog 文档
## 工作流程（4步）
```
Step 1 → 获取 PR 详情（github）
↓
Step 2 → 分析代码变更（code-review）
↓
Step 3 → 生成技术文档（summarize + AI 生成）
↓
Step 4 → 同步到知识库（feishu-wiki / wecom-doc）
```
## 使用方法
### 触发词
```
"生成PR文档 [PR链接]"
"PR知识库同步 [PR链接]"
"帮我写这个PR的变更文档"
"这个PR改了什么，帮我生成文档"
```
### 完整工作流
**Step 1：获取 PR 信息**
```bash
# 使用 github skill 获取 PR 详情
gh pr view <PR_NUMBER> --repo <OWNER/REPO> --json title,body,files,commits
```
**Step 2：分析变更文件**
```bash
# 获取变更文件列表
gh pr diff <PR_NUMBER> --repo <OWNER/REPO>
```
**Step 3：生成文档**
AI 综合以下信息生成结构化文档：
- PR 标题和描述
- 代码变更文件列表
- 关键代码片段
- Commit 历史
**Step 4：同步到知识库**
- **飞书 Wiki**：`feishu_wiki` → 在指定知识空间创建或更新文档
- **企业微信**：`wecom-doc` → 在指定文档库创建文档
## 输出文档结构
```markdown
# [PR标题]
## 📋 基本信息
- **仓库**：`owner/repo`
- **PR 编号**：#123
- **作者**：@username
- **合并时间**：2026-04-18
- **状态**：✅ Merged
## 📝 变更摘要
（AI 生成的简短摘要，1-3句话）
## 📂 变更文件
| 文件路径 | 变更类型 | 说明 |
|---------|---------|------|
| src/a.py | ✏️ 修改 | 核心逻辑更新 |
## 🔍 关键代码变更
（列出最重要的代码片段及说明）
## 📌 注意事项
- 需要关注的风险点
- 关联的 Issue 或依赖
```
## 注意事项
- 确保 `gh` CLI 已登录：`gh auth login`
- 飞书 Wiki 需要有目标知识空间的管理权限
- 企业微信文档需要已创建目标文档库
FILE:README.md
# GitHub PR 文档自动生成与知识库同步
> 一条命令完成 PR → 代码分析 → 技术文档 → 飞书/Wiki 同步全流程
## 🎯 业务场景
**痛点**：每次 GitHub PR 合并后，团队都需要手动编写变更记录、更新文档、上传到 Wiki。这个过程繁琐且容易被遗忘，导致知识库与实际代码脱节。
**解决**：开发者只需提供一个 PR 链接，AI 自动完成从抓取 PR 内容、分析代码变更、生成结构化技术文档，到同步到飞书 Wiki 或企业微信文档的全流程。
## 🧩 Skill 编排图谱
```
[用户输入 PR 链接]
│
▼
┌──────────────────┐
│ github │ → 获取 PR 标题、描述、作者、状态、变更文件列表
└────────┬─────────┘
│ PR 详情 JSON
▼
┌──────────────────┐
│ code-review │ → 分析 diff，提取关键变更、风险点、影响范围
└────────┬─────────┘
│ 变更分析结果
▼
┌──────────────────┐
│ summarize │ → 将变更内容结构化，生成技术文档草稿
└────────┬─────────┘
│ 技术文档 Markdown
▼
【分支路由】按用户偏好选择输出目标
│
┌────┴────┐
▼ ▼
┌────────┐ ┌─────────────────┐
│feishu- │ │ wecom-doc │
│ wiki │ │ (企业微信文档) │
└────────┘ └─────────────────┘
│
▼
【知识库文档创建成功】
```
## 📦 依赖 Skills
| Skill | 用途 | 调用方式 |
|-------|------|---------|
| `github` | 调用 `gh pr` 获取 PR 详情、文件列表、diff | `exec` / `gh` CLI |
| `code-review` | 分析代码变更，提取关键逻辑和风险点 | 内部逻辑 |
| `summarize` | 将非结构化内容转为结构化技术文档 | `summarize` skill |
| `feishu-wiki` | 在飞书知识库创建/更新文档 | `feishu_wiki` tool |
| `wecom-doc` | 在企业微信文档创建文档 | `wecom-doc` skill |
## 💡 使用示例
### 场景：合并了一个重要 PR，需要同步到团队知识库
**用户输入**：
```
帮我生成这个PR的变更文档：https://github.com/myorg/backend/pull/234
同步到飞书Wiki，文档库是"技术文档"
```
**AI 自动执行**：
1. `gh pr view 234 --repo myorg/backend --json title,body,files,commits,state`
2. `gh pr diff 234 --repo myorg/backend` 获取完整 diff
3. AI 分析关键文件变更（如 `src/api/users.go` 新增了用户认证逻辑）
4. 生成结构化 Markdown 文档
5. 调用 `feishu_wiki` 在"技术文档"知识库下创建文档
**输出文档预览**：
```
# [PR #234] 新增用户 JWT 认证模块
## 📋 基本信息
- 仓库：myorg/backend
- 作者：@zhangsan
- 状态：✅ Merged
## 📝 变更摘要
新增基于 JWT 的用户认证模块，支持 token 刷新和权限验证...
## 📂 变更文件
| 文件 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| src/auth/jwt.go | ✨ 新增 | JWT 核心实现 |
| src/auth/middleware.go | ✨ 新增 | 认证中间件 |
| src/config/auth.go | ✏️ 修改 | 新增 auth 配置项 |
```
## ⚙️ 配置要求
- `gh` CLI 已完成 GitHub 账号授权 (`gh auth login`)
- 飞书 App 拥有目标知识空间的写入权限
- 企业微信已配置文档管理权限
FILE:workflow.json
{
"name": "github-pr-knowledge-wiki-sync",
"version": "1.0.0",
"description": "GitHub PR 文档自动生成与知识库同步 — 自动抓取PR内容、分析代码变更、生成技术文档并同步到飞书/wiki",
"author": "OpenClaw Agent",
"license": "MIT",
"comboType": "sequential",
"input": {
"prUrl": "string (required) - GitHub PR 链接，格式：https://github.com/owner/repo/pull/number",
"target": "string (enum: feishu-wiki | wecom-doc | markdown, default: feishu-wiki) - 文档输出目标",
"wikiSpaceId": "string (optional) - 飞书知识空间 ID",
"docTitle": "string (optional) - 自定义文档标题，默认使用 PR 标题",
"output": "string (default: ./output) - 本地输出目录"
},
"steps": [
{
"id": "step1",
"name": "获取 PR 详情",
"skill": "github",
"description": "使用 gh CLI 获取 PR 的完整信息（标题、描述、作者、状态、变更文件列表）",
"input": {
"command": "gh pr view prNumber --repo owner/repo --json title,body,state,author,createdAt,mergedAt,files,commits,additions,deletions",
"prNumber": "prNumber",
"repo": "owner/repo"
},
"output": {
"prData": "JSON - PR 完整元数据",
"files": "变更文件列表及统计",
"prTitle": "PR 标题",
"prBody": "PR 描述正文"
},
"timeout": 30,
"continueOnError": false
},
{
"id": "step2",
"name": "获取代码 Diff",
"skill": "github",
"description": "获取 PR 的完整代码变更 diff，用于后续分析",
"input": {
"command": "gh pr diff prNumber --repo owner/repo --no-color",
"prNumber": "prNumber",
"repo": "owner/repo"
},
"output": {
"diff": "完整代码 diff 文本",
"summary": "变更统计（新增行数/删除行数/文件数）"
},
"timeout": 30,
"continueOnError": true
},
{
"id": "step3",
"name": "分析代码变更",
"skill": "code-review",
"description": "分析 diff 内容，识别关键文件变更、风险点、影响范围，并输出结构化变更说明",
"input": {
"diff": "step2.diff",
"prTitle": "step1.prTitle",
"prBody": "step1.prBody",
"files": "step1.files"
},
"output": {
"keyChanges": "关键变更列表（文件 + 变更说明）",
"riskPoints": "风险点列表",
"affectedAreas": "影响范围分析"
},
"timeout": 60,
"continueOnError": true
},
{
"id": "step4",
"name": "生成技术文档",
"skill": "summarize",
"description": "将 PR 元数据 + 代码分析结果汇总，生成结构化的 Markdown 技术文档",
"input": {
"content": "请为以下 GitHub PR 生成完整的技术变更文档：\n\nPR 标题：step1.prTitle\nPR 描述：step1.prBody\n作者：step1.author\n状态：step1.state\n合并时间：step1.mergedAt\n\n变更文件：step1.files\n\n关键代码变更：step3.keyChanges\n风险点：step3.riskPoints\n影响范围：step3.affectedAreas",
"format": "markdown",
"style": "technical-documentation"
},
"output": {
"document": "完整 Markdown 技术文档",
"title": "文档标题（PR 标题）",
"summary": "变更摘要（用于消息通知）"
},
"timeout": 60,
"continueOnError": false
},
{
"id": "step5-feishu",
"name": "同步到飞书 Wiki",
"skill": "feishu-wiki",
"description": "在指定的飞书知识空间创建 Wiki 页面，写入生成的技术文档",
"condition": "input.target == 'feishu-wiki'",
"input": {
"action": "create",
"space_id": "input.wikiSpaceId",
"title": "input.docTitle || step1.prTitle",
"content": "step4.document",
"parent_node_token": "input.parentNodeToken"
},
"output": {
"wikiUrl": "创建的 Wiki 页面链接",
"nodeToken": "节点 Token"
},
"timeout": 30,
"continueOnError": true
},
{
"id": "step5-wecom",
"name": "同步到企业微信文档",
"skill": "wecom-doc",
"description": "在企业微信文档库创建文档，写入生成的技术变更文档",
"condition": "input.target == 'wecom-doc'",
"input": {
"action": "create",
"title": "input.docTitle || step1.prTitle",
"content": "step4.document"
},
"output": {
"docUrl": "创建的企业微信文档链接"
},
"timeout": 30,
"continueOnError": true
},
{
"id": "step5-markdown",
"name": "输出 Markdown 文件",
"skill": "local",
"description": "将技术文档保存为本地 Markdown 文件",
"condition": "input.target == 'markdown'",
"input": {
"path": "input.output/prNumber-pr-doc.md",
"content": "step4.document"
},
"output": {
"filePath": "保存的文件路径"
},
"timeout": 10,
"continueOnError": false
},
{
"id": "step6-notify",
"name": "生成通知摘要",
"skill": "local",
"description": "汇总执行结果，输出给用户",
"input": {
"prTitle": "step1.prTitle",
"prUrl": "input.prUrl",
"docUrl": "step5-feishu.wikiUrl || step5-wecom.docUrl || step5-markdown.filePath",
"summary": "step4.summary",
"target": "input.target"
},
"output": {
"message": "执行结果通知消息"
},
"timeout": 5,
"continueOnError": false
}
],
"errorHandling": {
"defaultStrategy": "retry-once",
"step2OnError": "skip-step3-use-pr-meta-only",
"step3OnError": "skip-risk-analysis-continue",
"step5OnError": "fallback-to-markdown"
},
"examples": [
{
"input": {
"prUrl": "https://github.com/myorg/backend/pull/234",
"target": "feishu-wiki",
"wikiSpaceId": "知识空间ID"
},
"description": "获取 PR #234 详情，生成文档并同步到飞书 Wiki"
},
{
"input": {
"prUrl": "https://github.com/myorg/backend/pull/234",
"target": "markdown",
"output": "./docs"
},
"description": "获取 PR #234 详情，仅生成本地 Markdown 文档"
}
]
}
企业微信智能办公助手，每日自动汇总日程、会议、待办和团队数据，生成可视化早报卡片
---
name: wecom-smart-office-companion
description: 企业微信智能办公助手，每日自动汇总日程、会议、待办和团队数据，生成可视化早报卡片
category: 自动化
triggers: 办公助手, 智能早报, 企业微信日程, 会议汇总, 待办概览, 团队数据
---
# 企业微信智能办公助手 (wecom-smart-office-companion)
每日自动汇总个人日程、会议、待办事项和团队智能表格数据，生成结构化早报卡片，帮助管理者快速掌握全天动态。
## 业务场景
企业中高层管理者每天面临信息碎片化问题：日程在企业微信、会议在日历软件、待办分散在各个应用、团队数据在智能表格。信息获取成本高，容易遗漏重要事项。
本 Combo 编排 wecom-schedule、wecom-meeting-query、wecom-get-todo-list、wecom-smartsheet-data、card-renderer 五个 Skill，一次查询全部数据，生成统一的可视化早报。
## 工作流程
1. **wecom-schedule** 查询今日全部日程（含时间、地点、参与人），分析时间分布
2. **wecom-meeting-query** 拉取今日所有会议列表，标注已确认/待定的会议
3. **wecom-get-todo-list** 获取全部待办事项，按优先级和截止时间排序
4. **wecom-get-todo-detail** 对今日到期的重点待办读取详细内容
5. **wecom-smartsheet-data** 读取团队关键智能表格（如项目进度、OKR追踪）
6. **card-renderer** 将以上所有数据渲染成一张知识卡片风格的早报图片
## 核心功能
- 全维度数据聚合：日程 + 会议 + 待办 + 团队数据，一站式汇总
- 时间冲突检测：自动发现重叠日程，提示调整建议
- 优先级排序：待办按紧急程度排列，突出今日必做事项
- 可视化输出：生成精美早报卡片，适合分享到工作群
- 定时自动执行：配合 cron 每日定时触发，醒来即可查看
## 使用方式
### 手动触发
当用户说"今天的日程是什么"、"帮我看看待办"、"生成早报"时激活。
### 自动触发（推荐）
设置 cron 任务，每日 07:30（北京时）自动执行：
```
wecom-smart-office-companion → 自动查询 → 生成早报卡片 → 发送至飞书/企业微信
```
## 输出示例
```
📅 今日日程（3项）
09:30 产品周会 @会议室A [已确认]
14:00 技术方案评审 @线上 [已确认]
16:00 一对一辅导 @办公室 [待定]
⚡ 今日待办（5项）
🔴 [紧急] 审批Q2预算方案 → 截止 18:00
🟡 [重要] 完成项目里程碑报告 → 截止明日
🟢 [常规] 更新OKR进度 → 本周内
📊 团队数据速览
项目Alpha: 进度 78% | 风险: 无
项目Beta: 进度 45% | 风险: 1项延期
🖼️ [早报卡片图片]
```
## 注意事项
- wecom-preflight 会在首次执行前自动检查配置，无需手动处理
- 智能表格访问权限取决于企业微信应用的数据权限范围
- 卡片渲染默认使用 Mac Pro 风格，可通过参数切换赛博朋克/包豪斯风格
FILE:README.md
# 企业微信智能办公助手 (wecom-smart-office-companion)
> 每日自动汇总日程、会议、待办和团队数据，生成可视化早报卡片
## 业务场景
企业中高层管理者每天面临信息碎片化问题：
- **日程**在企业微信日程应用
- **会议**分散在会议室系统
- **待办**在各个项目管理工具中
- **团队数据**在智能表格里
每次查看完整信息需要切换4-5个应用，效率极低。本 Combo 一次查询全部数据，生成统一的智能早报。
## 痛点分析
| 痛点 | 现状 | 理想状态 |
|------|------|---------|
| 信息分散 | 5个应用来回切换 | 一个卡片看清全天 |
| 日程冲突 | 人工检查重叠时间 | 自动检测并提示 |
| 待办遗漏 | 靠记忆或手动追 | 按优先级强制排序 |
| 数据滞后 | 团队进度靠群消息 | 实时拉取智能表格 |
## Skill 编排图谱
```
[wecom-schedule] ──┐
├──→ [数据聚合引擎] ──→ [card-renderer] ──→ 📱 早报卡片
[wecom-meeting-query] ─┤
[wecom-get-todo-list] ──┤
[wecom-get-todo-detail] ┘
[wecom-smartsheet-data] ──→ [团队数据快照]
```
### 技能详解
| Skill | 职责 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| wecom-schedule | 查询今日日程 | 日期范围 | 日程列表（时间/地点/参与人） |
| wecom-meeting-query | 拉取会议列表 | 日期过滤 | 会议详情+确认状态 |
| wecom-get-todo-list | 获取全部待办 | 排序规则 | 按优先级排序的待办列表 |
| wecom-get-todo-detail | 读取重点待办详情 | 待办ID | 详细内容+截止时间 |
| wecom-smartsheet-data | 读取团队智能表格 | docid/URL | 关键指标数据 |
| card-renderer | 渲染可视化卡片 | 聚合数据 | PNG卡片图片 |
## 工作流程
### Step 1：日程查询（wecom-schedule）
```python
# 查询今日全部日程
wecom_mcp.schedule.list(start_time, end_time)
# → 返回时间、地点、参与人列表
```
### Step 2：会议拉取（wecom-meeting-query）
```python
# 过滤今日会议
wecom_mcp.meeting.list(date=today)
# → 标注已确认/待定状态
```
### Step 3：待办汇总（wecom-get-todo-list）
```python
# 按截止时间排序
wecom_mcp.todo.list(sort_by="due", order="asc")
# → 紧急→重要→常规排序
```
### Step 4：团队数据（wecom-smartsheet-data）
```python
# 读取关键智能表格
wecom_mcp.smartsheet.get_records(docid, table_id)
# → 项目进度/OKR/风险指标
```
### Step 5：卡片渲染（card-renderer）
```python
# 生成 Mac Pro 风格早报
card-renderer --style mac-pro --input data.json --output morning-brief.png
```
## 使用示例
### 场景一：手动触发早报
```
用户：帮我生成今天的早报
AI：正在汇总日程、会议、待办和团队数据...
→ 查询 wecom-schedule ✓
→ 查询 wecom-meeting-query ✓
→ 查询 wecom-get-todo-list ✓
→ 读取 wecom-smartsheet-data ✓
→ 渲染早报卡片...
[发送卡片图片]
```
### 场景二：定时自动执行（推荐）
```json
{
"schedule": "0 7 * * *",
"tz": "Asia/Shanghai",
"sessionTarget": "isolated",
"payload": {
"kind": "agentTurn",
"message": "执行 wecom-smart-office-companion，生成今日早报并发送至飞书"
}
}
```
## 变现路径（企业版）
- **SaaS订阅**：企业按席位付费，30-99元/人/月
- **定制开发**：为大型企业定制企业微信RPA早报系统
- **数据洞察包**：在早报中加入行业数据订阅（额外收费）
## 适用人群
- 企业中高层管理者（CEO/VP/总监）
- 项目经理/PMO
- 需要每日全面掌握团队状态的运营负责人
- 习惯用视觉化方式获取信息的知识工作者
FILE:workflow.json
{
"combo_id": "wecom-smart-office-companion",
"name": "企业微信智能办公助手",
"version": "1.0.0",
"description": "每日自动汇总企业微信日程、会议、待办和团队智能表格数据，生成可视化早报卡片",
"skills": [
{
"name": "wecom-schedule",
"role": "日程数据源",
"method": "list",
"params": {
"date_range": "today"
},
"output": "日程列表（时间/地点/参与人）"
},
{
"name": "wecom-meeting-query",
"role": "会议数据源",
"method": "list",
"params": {
"filter_date": "today"
},
"output": "今日会议列表+确认状态"
},
{
"name": "wecom-get-todo-list",
"role": "待办数据源",
"method": "list",
"params": {
"sort_by": "due_time",
"order": "asc"
},
"output": "按优先级排序的待办列表"
},
{
"name": "wecom-get-todo-detail",
"role": "重点待办详情",
"method": "get",
"params": {
"filter_urgent": true
},
"output": "紧急待办详细内容"
},
{
"name": "wecom-smartsheet-data",
"role": "团队数据源",
"method": "list_records",
"params": {
"scope": "key_metrics"
},
"output": "项目进度/OKR/风险指标"
},
{
"name": "card-renderer",
"role": "可视化渲染",
"method": "render",
"params": {
"style": "mac-pro",
"layout": "vertical",
"title": "今日办公早报"
},
"output": "PNG卡片图片"
}
],
"workflow": [
{
"step": 1,
"skill": "wecom-preflight",
"action": "check_config",
"description": "检查企业微信配置和权限"
},
{
"step": 2,
"skill": "wecom-schedule",
"action": "list_today",
"description": "查询今日全部日程",
"parallel": true
},
{
"step": 2,
"skill": "wecom-meeting-query",
"action": "list_today",
"description": "拉取今日所有会议",
"parallel": true
},
{
"step": 2,
"skill": "wecom-get-todo-list",
"action": "list",
"description": "获取全部待办并按优先级排序",
"parallel": true
},
{
"step": 3,
"skill": "wecom-smartsheet-data",
"action": "list_records",
"description": "读取团队关键智能表格数据",
"depends_on": [2]
},
{
"step": 4,
"skill": "wecom-get-todo-detail",
"action": "get_batch",
"description": "读取紧急待办的详细内容",
"depends_on": [2]
},
{
"step": 5,
"skill": "card-renderer",
"action": "render_morning_brief",
"description": "聚合所有数据渲染早报卡片",
"depends_on": [2, 3, 4],
"params": {
"sections": ["schedule", "meetings", "todos", "team_data"],
"style": "mac-pro",
"format": "png"
}
}
],
"output": {
"format": "image/png",
"delivery": "飞书消息或企业微信消息",
"filename_pattern": "office-brief-{date}.png"
},
"cron_recommend": "0 7 * * 1-5 Asia/Shanghai",
"use_cases": [
"每日早8点自动生成早报卡片",
"用户说「今天的日程」时手动触发",
"配合 wecom-edit-todo 生成待办创建建议"
],
"dependencies": [
"wecom-preflight (自动检查)",
"企业微信应用需开通日程/会议/智能表格权限"
]
}
Docker镜像构建测试与GitHub Actions发布全链路流水线，自动构建、测试、安全扫描并推送至镜像仓库
---
name: docker-ci-release-pipeline
description: Docker镜像构建测试与GitHub Actions发布全链路流水线，自动构建、测试、安全扫描并推送至镜像仓库
category: 开发
triggers: Docker构建, 镜像发布, CI/CD, 容器化部署, GitHub Actions
---
# Docker CI Release Pipeline
自动化 Docker 镜像构建、测试、安全扫描与发布全链路流水线。
## 业务场景
开发团队需要将应用容器化并通过 GitHub Actions 自动发布到镜像仓库。传统做法需要手动编写 Dockerfile、优化构建、配置 CI、设置安全扫描，流程割裂且容易出错。
本 Combo 编排 docker-expert、github-actions-templates、testing-patterns、github 四个 Skill，一次性完成从镜像优化到自动发布的完整闭环。
## 工作流程
1. **docker-expert** 分析项目结构，生成生产级 Dockerfile（含多阶段构建、安全加固、健康检查）
2. **testing-patterns** 生成容器内的集成测试用例（Jest + supertest 或 pytest）
3. **github-actions-templates** 生成完整的 GitHub Actions 工作流（构建→测试→扫描→推送）
4. **github** 验证工作流执行状态，处理失败的构建步骤
## 核心功能
- 多阶段构建：构建依赖与运行时分离，镜像体积最小化
- 安全加固：非root用户、只读文件系统、最小化基础镜像
- 依赖缓存：利用 BuildKit cache-mount 加速重复构建
- 安全扫描：Trivy 漏洞扫描 + Snyk 依赖扫描
- 多架构支持：linux/amd64 + linux/arm64 并行构建
- 镜像标签策略：branch / PR / semver 自动打标
## 使用方法
### 触发词
`Docker构建` 或 `镜像发布` 或 `CI/CD`
### 输入
提供待容器化的项目目录结构和语言/框架信息
### 输出
- 优化后的 `Dockerfile`（多阶段、安全加固）
- `docker-compose.yml`（dev/staging/prod 三环境）
- `.github/workflows/build-push.yml`（完整 CI 工作流）
- 测试文件（在 `tests/` 或 `__tests__/` 目录）
- `.dockerignore`（构建上下文优化）
### 示例工作流
```yaml
# 触发条件
on:
push:
branches: [main]
pull_request:
branches: [main]
tags: ['v*']
# 流程：Checkout → Setup Buildx → Build & Test → Security Scan → Push
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Build Docker image
run: docker build --target production -t app:{ github.sha} .
- name: Run tests in container
run: docker run --rm app:{ github.sha} npm test
- name: Security scan
uses: aquasecurity/trivy-action@master
- name: Push to registry
if: github.ref == 'refs/heads/main'
run: docker push ghcr.io/{ github.repository}:{ github.sha}
```
## 技术细节
- 基础镜像推荐：Alpine / Distroless / Scratch（生产）
- 多架构构建：docker buildx（linux/amd64, linux/arm64）
- 构建缓存：GitHub Actions Cache（GHA）驱动
- 镜像仓库：GHCR（GitHub Container Registry）优先
- 安全扫描：Trivy（文件系统）+ Snyk（依赖）双扫描
FILE:README.md
# Docker CI Release Pipeline
> 编排 docker-expert × github-actions-templates × testing-patterns × github，实现容器化应用的自动化构建、测试、安全扫描与镜像发布全链路闭环。
## 痛点分析
- **流程割裂**：Dockerfile 优化、CI 配置、安全扫描需要分别找不同资料或手动拼接
- **重复试错**：多阶段构建、安全加固、缓存优化需要专业知识积累
- **发布风险**：没有自动安全扫描的镜像发布存在漏洞暴露风险
- **版本混乱**：手动打标签、无法追溯构建来源
## 技能编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Docker CI Release Pipeline │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │docker-expert│───→│testing- │ │
│ │多阶段构建 │ │patterns │ │
│ │安全加固 │ │容器内测试 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │
│ ↓ ↓ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │
│ │ github-actions-templates │ │
│ │ GitHub Actions CI/CD 工作流 │ │
│ └──────────────┬─────────────────────┘ │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │
│ │ github │ │
│ │ 验证CI状态 / 查看失败日志 │ │
│ └────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 输入输出
| 输入 | 输出 |
|------|------|
| 项目目录 + 语言/框架 | Dockerfile（生产级多阶段） |
| | docker-compose.yml（三环境） |
| | .github/workflows/build-push.yml |
| | .dockerignore |
| | 容器内集成测试文件 |
## 使用示例
**触发方式**：发送 `Docker构建` 或 `镜像发布` 或 `CI/CD`
**完整执行流程**：
1. **Dockerfile 生成**（docker-expert）
- 分析项目结构，检测语言/框架
- 生成多阶段 Dockerfile（deps → build → runtime）
- 配置非root用户、只读文件系统、健康检查
- 优化 .dockerignore 减少构建上下文
2. **测试文件生成**（testing-patterns）
- 为容器环境编写集成测试
- 使用工厂函数模式 mock 外部依赖
- 配置 Jest supertest 或 pytest 测试框架
3. **CI 工作流生成**（github-actions-templates）
- 构建矩阵：多架构（amd64/arm64）
- 缓存策略：BuildKit + GHA 缓存
- 安全扫描：Trivy + Snyk 双扫描
- 发布策略：branch/PR/semver 自动标签
4. **CI 验证**（github）
- 查看 workflow 运行状态
- 定位失败步骤，查看详细日志
- PR 检查通过后触发镜像发布
## 技术栈支持
- Node.js / TypeScript：`node:18-alpine` + `distroless/nodejs18`
- Python：`python:3.11-slim` + `python:3.11-alpine`
- Go：`golang:1.22-alpine` + `gcr.io/distroless/static`
- Java：`eclipse-temurin:21-jre-alpine`
- Rust：`rust:1.77-alpine` + `scratch`
FILE:workflow.json
{
"name": "docker-ci-release-pipeline",
"version": "1.0.0",
"description": "Docker镜像构建测试与GitHub Actions发布全链路流水线",
"skills": [
{
"name": "docker-expert",
"role": "dockerfile-generation",
"description": "生成生产级多阶段Dockerfile，配置安全加固、健康检查、镜像优化"
},
{
"name": "testing-patterns",
"role": "test-generation",
"description": "生成容器内集成测试用例，工厂函数mock模式"
},
{
"name": "github-actions-templates",
"role": "ci-workflow-generation",
"description": "生成完整GitHub Actions工作流：构建→测试→扫描→推送"
},
{
"name": "github",
"role": "ci-verification",
"description": "验证CI运行状态，查看失败日志，处理发布结果"
}
],
"flow": [
{
"step": 1,
"skill": "docker-expert",
"input": "项目目录结构、语言/框架信息",
"output": "Dockerfile, docker-compose.yml, .dockerignore"
},
{
"step": 2,
"skill": "testing-patterns",
"input": "应用入口文件、API路由/函数列表",
"output": "tests/ 目录下的集成测试文件"
},
{
"step": 3,
"skill": "github-actions-templates",
"input": "项目语言、Dockerfile路径、镜像仓库地址",
"output": ".github/workflows/build-push.yml"
},
{
"step": 4,
"skill": "github",
"input": "仓库地址、workflow运行ID",
"output": "CI状态报告、失败日志摘要"
}
],
"triggers": [
"Docker构建",
"镜像发布",
"CI/CD",
"容器化部署",
"GitHub Actions"
],
"category": "开发",
"author": "openclaw-skill-combo"
}
GitHub Smart Code Digest — 自动监控仓库 Commits/PRs，AI 智能代码审查， 生成可视化审查卡片，汇总发布到飞书 Wiki。适用于团队代码质量追踪和工程管理者日报/周报生成。 触发词：代码审查报告、GitHub 监控、PR 审查日报、代码质量汇总、工程师日报。
---
name: github-smart-code-digest
description: >
GitHub Smart Code Digest — 自动监控仓库 Commits/PRs，AI 智能代码审查，
生成可视化审查卡片，汇总发布到飞书 Wiki。适用于团队代码质量追踪和工程管理者日报/周报生成。
触发词：代码审查报告、GitHub 监控、PR 审查日报、代码质量汇总、工程师日报。
category: devops
version: 1.0.0
author: OpenClaw Agent
tags:
- github
- code-review
- feishu-wiki
- digest
- automation
- devops
- daily-report
combo: true
channels:
- feishu
dependencies:
- github
- code-review-skill
- card-renderer
- feishu-wiki
skills:
- source: github
purpose: 获取仓库 Commits、PR 列表、PR 文件变更，触发代码审查
- source: code-review-skill
purpose: 对每个 PR 进行 AI 多维度代码审查（正确性/安全性/可维护性/性能）
- source: card-renderer
purpose: 将审查结果生成为可视化知识卡片（封面+详情页）
- source: feishu-wiki
purpose: 将完整报告发布为飞书 Wiki 页面，支持定时自动推送
---
# GitHub Smart Code Digest
自动化 GitHub 代码审查与飞书 Wiki 推送工作流，5 分钟生成团队代码质量报告。
## 适用场景
- 工程团队每日/每周代码审查汇总
- 技术负责人追踪多个仓库的 PR 质量
- 自动化生成工程师日报/周报内容
- 开源项目维护者追踪贡献代码质量
- CI/CD 流水线失败后的审查报告归档
## 工作流程
```
Step 1 → github
│ 获取仓库列表 → 筛选目标仓库
│ 获取指定时间范围内的 Commits + PR 列表
↓
Step 2 → code-review-skill
│ 对每个 Open/Recent PR 执行 5 维度 AI 审查
│ 输出：问题列表 + 置信度评分 + 修复建议
↓
Step 3 → card-renderer
│ 生成审查摘要卡片（封面图 + 详情页）
│ 包含：仓库名、PR 数量、问题分布、质量评分
↓
Step 4 → feishu-wiki
创建/更新飞书 Wiki 页面
支持定时任务自动触发
```
## 使用方式
### 手动触发
```bash
# 审查单个仓库（默认最近 7 天）
openclaw run github-smart-code-digest --repo owner/repo
# 指定时间范围和仓库
openclaw run github-smart-code-digest \
--repo owner/repo \
--since "2026-04-10" \
--until "2026-04-17" \
--feishu-space-id <知识空间ID>
```
### 定时自动推送（推荐）
```bash
# 每天早上 9:00 推送代码审查日报
openclaw cron add "0 9 * * *" "github-smart-code-digest" \
--name "代码审查日报" \
--repo owner/repo
# 每周一早上 9:30 推送周报
openclaw cron add "0 9:30 * * 1" "github-smart-code-digest" \
--name "代码审查周报" \
--repo owner/repo1,owner/repo2 \
--period weekly
```
## 配置项 (config.yaml)
```yaml
github:
# 监控的仓库列表
repos:
- owner/repo1
- owner/repo2
# 默认审查时间范围（天）
default_days: 7
# 最小 PR 变更行数（过滤小修改）
min_pr_lines: 10
feishu:
# 飞书知识空间 ID
wiki_space_id: ""
# 飞书 Wiki 父节点（可选，指定挂载位置）
wiki_parent_node: ""
card:
# 卡片风格
style: macbook-pro # macbook-pro | cyberpunk | bauhaus
# 输出格式
format: png # png | jpg
cron:
# 默认启用定时任务
enabled: true
# 推送时间（HH:MM）
push_time: "09:00"
# 报告周期
period: daily # daily | weekly
```
## Step 详解
### Step 1: github — 仓库信息采集
```bash
# 获取仓库最近 PR 列表（最近 7 天）
gh pr list --repo owner/repo \
--state open \
--search "created:>=$(date -d '7 days ago' +%Y-%m-%d)" \
--json number,title,author,createdAt,changedFiles,additions,deletions
# 获取指定 PR 的文件变更
gh pr diff <pr-number> --repo owner/repo
# 获取最近 Commits
gh api repos/owner/repo/commits?since=<unix-timestamp>
```
**输出中间结果**（JSON）：
```json
{
"repo": "owner/repo",
"period": "2026-04-10 ~ 2026-04-17",
"prs": [
{
"number": 123,
"title": "feat: add user authentication",
"author": "dev1",
"changed_files": 8,
"additions": 245,
"deletions": 32,
"created_at": "2026-04-14T10:00:00Z"
}
],
"commits": 12
}
```
### Step 2: code-review-skill — AI 代码审查
对每个 PR 独立执行 5 维度审查（并行处理）：
| 维度 | 检查内容 | 最低报告置信度 |
|------|---------|--------------|
| 正确性 | 业务逻辑、边界条件、错误处理 | 80% |
| 安全性 | 注入、认证绕过、数据暴露 | 80% |
| 可维护性 | 代码复杂度、命名、可读性 | 80% |
| 性能 | N+1 查询、内存泄漏、资源管理 | 80% |
| 规范合规 | CLAUDE.md、编码规范、测试覆盖 | 80% |
**审查输出**：
```json
{
"pr_number": 123,
"issues": [
{
"severity": "important",
"file": "src/auth/service.ts",
"line": "45-47",
"description": "数据库操作缺少事务保护",
"confidence": 85,
"suggestion": "使用 BEGIN...COMMIT 包装多个写操作"
}
],
"summary": {
"total_issues": 3,
"critical": 0,
"important": 2,
"minor": 1
},
"approval_ready": false
}
```
### Step 3: card-renderer — 可视化卡片生成
生成审查汇总卡片（两张图）：
**卡片 ① 封面图**：
- 标题：GitHub 代码审查日报 / 周报
- 仓库名称 + 时间范围
- 总体质量评分（五星或雷达图）
- PR 总数 / 问题总数
**卡片 ② 详情页**：
- 各仓库 PR 分布柱状图
- 问题类型分布饼图
- 高置信度问题列表（Top 5）
- 审查覆盖率（%）
```bash
# 调用 card-renderer
python3 scripts/generate_digest_card.py \
--data /tmp/digest_data.json \
--style macbook-pro \
--output /tmp/digest_card.png
```
### Step 4: feishu-wiki — 发布飞书 Wiki
在指定知识空间创建 Wiki 页面：
```markdown
# GitHub 代码审查报告
**仓库**: owner/repo
**时间范围**: 2026-04-10 ~ 2026-04-17
**生成时间**: 2026-04-17 09:00
## 审查概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| PR 总数 | 12 |
| 问题总数 | 8 |
| 高置信度问题 | 3 |
| 审查覆盖率 | 100% |
## 详细审查结果
### PR #123: feat: add user authentication
- 问题数：3
- 状态：⚠️ 需要修改
- 关键问题：
- `src/auth/service.ts:45` — 数据库操作缺少事务保护（置信度 85%）
- `src/auth/middleware.ts:22` — 缺少权限验证中间件（置信度 82%）
## 审查卡片
```
## 输出文件
| 文件 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| PR 数据 | `/tmp/digest_prs.json` | 原始 PR 列表 |
| 审查报告 | `/tmp/digest_reviews.json` | AI 审查结果 |
| 封面卡片 | `/tmp/digest_cover.png` | 封面图 |
| 详情卡片 | `/tmp/digest_detail.png` | 详情页图 |
| Wiki 页面 | 飞书 Wiki | 最终发布的报告 |
## 注意事项
- 仅报告置信度 ≥ 80% 的问题，避免信息噪音
- 过滤小 PR（变更 < 10 行），减少误报
- 代码审查使用 5 个独立 Agent 并行审查，确保全面性
- 飞书 Wiki 每次运行会创建新页面（历史报告保留）
- 建议一个知识空间用于归档，形成可追溯的审查历史
## 前置条件
1. **GitHub CLI** (`gh`) 已安装并完成 `gh auth login`
2. **飞书 App** 具备 Wiki 写入权限
3. **环境变量**：
- `FEISHU_APP_ID`、`FEISHU_APP_SECRET`（飞书应用凭证）
FILE:README.md
# GitHub Smart Code Digest
> 让代码审查结果自动生成、可视化、并推送到飞书 Wiki，5 分钟完成团队代码质量报告。
[](#)
[](#)
[](#)
## 🎯 这个 Combo 解决什么问题？
**痛点**：工程团队需要定期汇总代码审查结果，但 GitHub 原生没有好用的审查报告聚合工具。手动整理耗时、遗漏多、格式不统一。
**方案**：GitHub Smart Code Digest 自动完成 4 步：
```
🔍 采集 PR 数据 → 🤖 AI 多维审查 → 🎨 可视化卡片 → 📄 飞书 Wiki 发布
（github） （code-review） （card-renderer） （feishu-wiki）
```
## ✨ 功能特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| **多仓库监控** | 支持同时监控多个 GitHub 仓库 |
| **AI 代码审查** | 5 维度并行审查（正确性/安全/可维护/性能/规范） |
| **智能过滤** | 只报告置信度 ≥80% 的问题，减少噪音 |
| **可视化卡片** | 自动生成封面图 + 详情页，支持多风格 |
| **飞书 Wiki** | 每次自动创建新页面，历史报告可追溯 |
| **定时推送** | 支持每日/每周 Cron 定时自动生成和推送 |
| **PR 变更过滤** | 自动过滤小修改（<10 行），专注重要变更 |
## 📋 前置条件
- **GitHub CLI**：`gh` 已安装并完成认证
```bash
gh auth login
```
- **飞书应用**：具有知识库写入权限的 App
- 获取 `FEISHU_APP_ID` 和 `FEISHU_APP_SECRET`
- **OpenClaw**：Gateway 运行中，支持 Cron 定时任务
## 🚀 快速开始
### 1. 安装依赖 Skill
```bash
openclaw install github
openclaw install code-review-skill
openclaw install card-renderer
openclaw install feishu-wiki
```
### 2. 配置
创建 `config.yaml`：
```yaml
github:
repos:
- your-org/frontend
- your-org/backend
default_days: 7
min_pr_lines: 10
feishu:
wiki_space_id: "your_space_id"
wiki_parent_node: "" # 可选
card:
style: macbook-pro
format: png
cron:
enabled: true
push_time: "09:00"
period: daily
```
### 3. 手动触发
```bash
openclaw run github-smart-code-digest \
--repo your-org/frontend \
--feishu-space-id your_space_id
```
### 4. 设置定时任务
```bash
# 每天 9:00 推送日报
openclaw cron add "0 9 * * *" "github-smart-code-digest" \
--name "代码审查日报"
# 每周一 9:30 推送周报
openclaw cron add "0 9:30 * * 1" "github-smart-code-digest" \
--name "代码审查周报" \
--period weekly
```
## 🔧 工作流详解
### Step 1 — GitHub 数据采集
```bash
# 获取 PR 列表
gh pr list --repo owner/repo --state open \
--search "created:>=2026-04-10" \
--json number,title,author,changedFiles,additions,deletions
# 获取文件变更
gh pr diff 123 --repo owner/repo
```
### Step 2 — AI 代码审查（5 维度）
审查由 5 个独立 Agent 并行执行，每个 Agent 专注一个维度：
| Agent | 维度 | 检查内容 |
|-------|------|---------|
| #1 | 规范合规 | CLAUDE.md 规则遵守情况 |
| #2 | 正确性 | Bug、边界条件、错误处理 |
| #3 | 上下文 | Git 历史中的相关变更 |
| #4 | 历史审查 | 之前 PR 评论中的经验复用 |
| #5 | 注释规范 | 代码注释中的指导是否被遵守 |
### Step 3 — 可视化卡片
生成两张卡片：
```
┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ GitHub 代码审查日报 │ │ 📊 PR 分布柱状图 │
│ ─────────────────── │ │ 🔴 安全 3 / 橙色 2 │
│ ⭐⭐⭐⭐ 质量评分 │ │ 📁 各仓库问题明细 │
│ PR: 12 | 问题: 8 │ │ Top 5 高置信度问题 │
└─────────────────────────┘ └─────────────────────────┘
```
### Step 4 — 飞书 Wiki 发布
生成完整 Markdown 报告，包含：
- 审查概览数据表格
- 各仓库 PR 明细
- 高置信度问题列表（含文件位置和修复建议）
- 可视化卡片截图
## 📂 目录结构
```
github-smart-code-digest/
├── SKILL.md # Skill 元数据 + 工作流定义
├── README.md # 本文件
├── workflow.json # 工作流编排配置
└── config.yaml # 用户配置（运行时加载）
```
## ⚠️ 注意事项
- 仅报告置信度 ≥80% 的问题，确保每条反馈都有价值
- 建议一个飞书知识空间专门归档，形成可查询的审查历史
- 首次使用需确保 GitHub 和飞书权限配置正确
## 🤝 参与贡献
欢迎提交 Issue 和 PR！如果你有更好的审查维度建议或卡片风格想法，欢迎交流。
FILE:workflow.json
{
"name": "github-smart-code-digest",
"version": "1.0.0",
"description": "自动监控 GitHub 仓库 Commits/PRs，AI 智能代码审查，生成可视化卡片，汇总发布到飞书 Wiki",
"combo": true,
"skills": [
{
"id": "github",
"name": "GitHub CLI",
"role": "data_source",
"triggers": ["collect_prs", "get_repo_info"],
"priority": 1
},
{
"id": "code-review-skill",
"name": "AI Code Review",
"role": "analysis_engine",
"triggers": ["review_pr", "score_issues", "filter_results"],
"priority": 2,
"depends_on": ["github"]
},
{
"id": "card-renderer",
"name": "Card Renderer",
"role": "visualization",
"triggers": ["render_cover", "render_detail"],
"priority": 3,
"depends_on": ["code-review-skill"]
},
{
"id": "feishu-wiki",
"name": "Feishu Wiki",
"role": "publisher",
"triggers": ["publish_wiki", "create_page"],
"priority": 4,
"depends_on": ["card-renderer"]
}
],
"workflow": {
"description": "GitHub 代码审查日报/周报自动化工作流",
"steps": [
{
"step": 1,
"skill": "github",
"action": "list_prs_and_commits",
"description": "采集指定仓库在时间范围内的所有 Open PRs 和 Commits",
"inputs": {
"repos": "config.github.repos",
"since": "args.since || config.github.default_days_ago",
"until": "args.until || now",
"min_pr_lines": "config.github.min_pr_lines || 10"
},
"outputs": {
"pr_list": "/tmp/digest_prs.json",
"commit_summary": "/tmp/digest_commits.json"
},
"shell": {
"list_prs": "gh pr list --repo repo --state open --search \"created:>=since\" --json number,title,author,createdAt,changedFiles,additions,deletions --jq '.[]'",
"get_diff": "gh pr diff pr_number --repo repo > /tmp/pr_pr_number.diff",
"get_commits": "gh api repos/repo/commits?since=since_unix&until=until_unix --jq '.[].commit.message'"
}
},
{
"step": 2,
"skill": "code-review-skill",
"action": "batch_review_prs",
"description": "对每个 PR 执行 5 维度 AI 代码审查，过滤低置信度问题",
"inputs": {
"pr_list": "/tmp/digest_prs.json",
"diff_files": "/tmp/pr_*.diff",
"min_confidence": 80
},
"outputs": {
"review_results": "/tmp/digest_reviews.json",
"summary_stats": "/tmp/digest_stats.json"
},
"review_dimensions": [
{
"id": "correctness",
"name": "正确性",
"description": "业务逻辑、边界条件、错误处理",
"min_confidence": 80
},
{
"id": "safety",
"name": "安全性",
"description": "注入、认证绕过、数据暴露",
"min_confidence": 80
},
{
"id": "maintainability",
"name": "可维护性",
"description": "代码复杂度、命名、可读性",
"min_confidence": 80
},
{
"id": "performance",
"name": "性能",
"description": "N+1 查询、内存泄漏、资源管理",
"min_confidence": 80
},
{
"id": "compliance",
"name": "规范合规",
"description": "CLAUDE.md、编码规范、测试覆盖",
"min_confidence": 80
}
],
"aggregation": {
"total_prs": "count(pr_list)",
"total_issues": "sum(reviews[].issues.length)",
"critical_issues": "count(issues where confidence >= 90)",
"important_issues": "count(issues where confidence >= 80 and confidence < 90)",
"approval_ready_prs": "count(reviews where issues.length == 0)",
"needs_changes_prs": "count(reviews where issues.length > 0)"
}
},
{
"step": 3,
"skill": "card-renderer",
"action": "render_digest_cards",
"description": "将审查汇总数据生成为可视化知识卡片（封面 + 详情页）",
"inputs": {
"review_data": "/tmp/digest_reviews.json",
"stats": "/tmp/digest_stats.json",
"style": "config.card.style || macbook-pro",
"format": "config.card.format || png"
},
"outputs": {
"cover_card": "/tmp/digest_cover.png",
"detail_card": "/tmp/digest_detail.png"
},
"card_configs": {
"cover": {
"title": "GitHub 代码审查'日报'",
"elements": [
"repo_names: 仓库列表",
"period: 时间范围",
"quality_score: 总体质量评分（五星）",
"pr_count: PR 总数",
"issue_count: 问题总数",
"coverage: 审查覆盖率"
],
"style": "config.card.style || macbook-pro",
"dimensions": {
"width": 1200,
"height": 630
}
},
"detail": {
"title": "审查详情 — period",
"elements": [
"pr_distribution: 各仓库 PR 数量柱状图",
"issue_type_pie: 问题类型分布饼图",
"top_issues: Top 5 高置信度问题列表",
"per_repo_summary: 各仓库审查摘要表格"
],
"style": "config.card.style || macbook-pro",
"dimensions": {
"width": 1200,
"height": 1800
}
}
}
},
{
"step": 4,
"skill": "feishu-wiki",
"action": "create_digest_page",
"description": "在飞书知识空间创建或更新 Wiki 页面，发布完整审查报告",
"inputs": {
"space_id": "config.feishu.wiki_space_id",
"parent_node": "config.feishu.wiki_parent_node || null",
"title": "代码审查'日报' date_range",
"review_data": "/tmp/digest_reviews.json",
"stats": "/tmp/digest_stats.json",
"cover_image": "/tmp/digest_cover.png",
"detail_image": "/tmp/digest_detail.png"
},
"outputs": {
"wiki_url": "飞书 Wiki 页面链接",
"wiki_node_token": "Wiki 节点 Token"
},
"page_content_template": {
"format": "markdown",
"sections": [
{
"type": "header",
"level": 1,
"text": "GitHub 代码审查'日报'"
},
{
"type": "table",
"header": ["指标", "数值"],
"rows": [
["仓库数量", "stats.total_repos"],
["PR 总数", "stats.total_prs"],
["问题总数", "stats.total_issues"],
["高置信度问题（≥90%）", "stats.critical_issues"],
["需修改 PR", "stats.needs_changes_prs"],
["审查覆盖率", "stats.coverage%"],
["时间范围", "date_range"]
]
},
{
"type": "image",
"label": "审查汇总卡片",
"src": "file:///tmp/digest_cover.png"
},
{
"type": "header",
"level": 2,
"text": "各仓库审查详情"
},
{
"type": "loop",
"over": "reviews",
"item_var": "pr",
"template": {
"type": "callout",
"variant": "warning",
"title": "PR #pr.number: pr.title",
"body": "作者: pr.author | 变更: pr.changed_files 文件 | +pr.additions/-pr.deletions\n问题数: pr.issues.length | 状态: '✅ 可合并'"
}
},
{
"type": "header",
"level": 2,
"text": "高置信度问题（Top 5）"
},
{
"type": "list",
"items": "top_issues",
"format": "- **[issue.file:issue.line]** issue.description (置信度 issue.confidence%)\n 建议: issue.suggestion"
},
{
"type": "image",
"label": "详情卡片",
"src": "file:///tmp/digest_detail.png"
},
{
"type": "footer",
"text": "由 GitHub Smart Code Digest 自动生成 | generated_at"
}
]
}
}
],
"error_handling": {
"step_1": {
"on_no_prs": "warn_and_continue",
"on_auth_failure": "fail_with_instructions",
"on_repo_not_found": "skip_and_log"
},
"step_2": {
"on_large_pr": "auto_split_review",
"on_review_timeout": "retry_once_then_skip",
"on_all_agents_agree_no_issues": "report_no_issues"
},
"step_3": {
"on_render_failure": "fallback_to_text_report",
"on_style_unavailable": "use_default_style"
},
"step_4": {
"on_wiki_auth_failure": "fail_with_instructions",
"on_space_not_found": "fail_with_error"
}
}
},
"data_flow": {
"artifacts": [
{
"path": "/tmp/digest_prs.json",
"produced_by": "step_1",
"consumed_by": ["step_2"],
"description": "GitHub PR 列表原始数据"
},
{
"path": "/tmp/digest_commits.json",
"produced_by": "step_1",
"consumed_by": ["step_3"],
"description": "Commit 汇总数据"
},
{
"path": "/tmp/pr_pr_number.diff",
"produced_by": "step_1",
"consumed_by": ["step_2"],
"description": "每个 PR 的文件变更 diff"
},
{
"path": "/tmp/digest_reviews.json",
"produced_by": "step_2",
"consumed_by": ["step_3", "step_4"],
"description": "AI 代码审查结果"
},
{
"path": "/tmp/digest_stats.json",
"produced_by": "step_2",
"consumed_by": ["step_3", "step_4"],
"description": "审查汇总统计"
},
{
"path": "/tmp/digest_cover.png",
"produced_by": "step_3",
"consumed_by": ["step_4"],
"description": "审查封面卡片"
},
{
"path": "/tmp/digest_detail.png",
"produced_by": "step_3",
"consumed_by": ["step_4"],
"description": "审查详情卡片"
}
]
},
"execution_modes": {
"manual": {
"description": "手动触发，针对指定仓库生成单次报告",
"required_args": ["repo"],
"optional_args": ["since", "until", "feishu_space_id", "period"]
},
"cron_daily": {
"description": "每天定时生成日报",
"schedule": "0 9 * * *",
"default_period": "daily",
"configurable_args": ["repos", "feishu_space_id"]
},
"cron_weekly": {
"description": "每周定时生成周报",
"schedule": "0 9 * * 1",
"default_period": "weekly",
"configurable_args": ["repos", "feishu_space_id"]
}
},
"skill_interfaces": {
"github": {
"tools_used": ["gh pr list", "gh pr diff", "gh api repos/*/commits"],
"required_env": ["GH_TOKEN (via gh auth)"]
},
"code-review-skill": {
"agents_used": ["5 parallel agents (one per dimension)", "1 haiku for scoring"],
"output_format": "structured JSON with confidence scores"
},
"card-renderer": {
"styles": ["macbook-pro", "cyberpunk", "bauhaus"],
"output_format": "PNG 1200x630 (cover), PNG 1200x1800 (detail)"
},
"feishu-wiki": {
"api_used": ["feishu_wiki create_node", "feishu_doc write/append"],
"required_env": ["FEISHU_APP_ID", "FEISHU_APP_SECRET"]
}
}
}
AI全链路科技资讯工厂 — 热点追踪 → RSS深度采集 → 知识卡片+小红书+公众号多平台一键发布
---
name: ai-tech-news-factory
description: AI全链路科技资讯工厂 — 热点追踪 → RSS深度采集 → 知识卡片+小红书+公众号多平台一键发布
category: AI
triggers: 科技资讯, AI新闻, 每日资讯, 热点追踪, 内容工厂, 多平台发布, 帮我写小红书, 帮我写公众号
---
# AI全链路科技资讯工厂
将多个专业 Skill 编排成完整的科技资讯生产流水线，实现从热点发现到多平台一键发布的全自动化。
## 🎯 核心价值
- **一键启动**: 一句话触发完整资讯生产链路
- **多平台覆盖**: 同时输出小红书卡片笔记 + 公众号深度文章
- **零重复劳动**: 一次采集，多格式生成
- **质量底线**: 竞品分析思路 + 深度内容获取思路不可省略
## 🔧 依赖 Skills
| Skill | 用途 | 来源 |
|-------|------|------|
| `content-trend-weapon` | 热点追踪与趋势分析 | 本地 |
| `rss-ai-reader` | RSS深度内容采集与AI摘要 | clawhub |
| `card-renderer` | 小红书风格知识卡片生成 | 本地 |
| `xiaohongshutools` | 小红书笔记发布 | 本地 |
| `wechat-article-pro` | 公众号深度文章生成与发布 | 本地 |
## 📐 编排架构
```
[content-trend-weapon]
↓ 热点话题 + 趋势分析
[rss-ai-reader]
↓ 深度内容采集（标题+摘要+正文）
↓ 智能去重 + 质量过滤
├──→ [card-renderer] → 小红书封面卡片
│ ↓
│ [xiaohongshutools] → 小红书笔记发布
│
└──→ [wechat-article-pro] → 公众号深度文章（2000-3000字）
↓
发布到公众号
```
## 🚀 使用方法
### 方式一：完整流水线（推荐）
```markdown
帮我生成今天的AI科技资讯日报：
1. 用 content-trend-weapon 追踪今日AI和大模型热点
2. 用 rss-ai-reader 抓取 techcrunch、verge、MIT Tech Review 的最新文章
3. 生成3张不同风格的 card-renderer 知识卡片
4. 用 xiaohongshutools 发布小红书笔记（3条：热点、应用、深度各1条）
5. 用 wechat-article-pro 生成一篇3000字的公众号深度文章
6. 保存到 /root/articles/YYYY-MM-DD/
```
### 方式二：单步执行
```markdown
用 rss-ai-reader 抓取今天的 AI 新闻，生成摘要
```
```markdown
用 card-renderer 把这段文案渲染成赛博朋克风知识卡片
```
```markdown
用 wechat-article-pro 写一篇关于"AI Agent发展现状"的公众号文章
```
## ⚙️ 配置说明
### RSS 订阅源配置（rss-ai-reader）
编辑 `config/config.yaml` 添加更多订阅源：
```yaml
rss_sources:
- url: https://techcrunch.com/feed/
tag: 科技
- url: https://www.theverge.com/rss/index.xml
tag: AI
- url: https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence-rss
tag: MIT
```
### 小红书发布配置（xiaohongshutools）
确保已配置 cookies 和 session（参考 SKILL.md）。
### 公众号配置（wechat-article-pro）
使用刘润风格深度写作，自动生成封面图。
## 📁 输出结构
```
/root/articles/YYYY-MM-DD/
├── trending-topics.md # 热点追踪报告
├── rss-summaries.md # RSS采集摘要
├── cards/ # 知识卡片图片
│ ├── card-1-cyberpunk.png
│ ├── card-2-macpro.png
│ └── card-3-bauhaus.png
├── xiaohongshu/
│ └── posts.json # 小红书发布记录
└── wechat-article.md # 公众号文章 Markdown
```
## 🔄 定时自动化
配合 OpenClaw cron 实现每日自动执行：
```bash
# 每日 08:00 UTC 执行完整流水线
cron add --name "AI科技资讯工厂" \
--schedule "cron:0 8 * * *" \
--sessionTarget isolated \
--payload '{"kind":"agentTurn","message":"执行 ai-tech-news-factory 完整流水线，保存到 /root/articles/{date}/"}'
```
## 💡 质量要求
- **竞品分析思路**：生成内容前必须分析同类内容，指出差异化优势
- **内容获取思路**：明确说明信息来源和抓取策略
- **深度要求**：公众号文章不低于2000字，含代码示例或数据支撑
- **卡片风格**：封面用赛博朋克，详情页用包豪斯或Mac Pro风格
## 🔧 故障排除
| 问题 | 解决方案 |
|------|---------|
| RSS 抓取失败 | 检查网络连接；确认 feed URL 可访问 |
| 小红书发布失败 | 刷新 cookies；检查 session 有效性 |
| 卡片渲染失败 | 确认 canvas依赖安装；检查文案长度 |
| 公众号发布失败 | 确认公众号授权状态；检查封面图大小 |
FILE:README.md
# AI全链路科技资讯工厂 (ai-tech-news-factory)
> 热点追踪 → 深度采集 → 多平台一键发布
## 🏭 业务场景
**场景**: 科技自媒体从业者、AI资讯 Newsletter 编辑、开发者社区运营者，需要每日持续产出高质量科技内容，覆盖小红书（短内容）和微信公众号（深度文）两个核心平台。
**痛点**:
- 手动搜集多个信息源耗时耗力
- 同一素材需要反复改写成不同格式
- 小红书需要配图，公众号需要深度文字，格式差异大
- 难以坚持每日稳定输出
## 💡 解决思路
将 5 个专业 Skill 串联成单向流水线：
1. **热点发现**（content-trend-weapon）确定今日选题方向
2. **深度采集**（rss-ai-reader）获取完整文章内容与AI摘要
3. **卡片生成**（card-renderer）为小红书制作视觉素材
4. **短内容发布**（xiaohongshutools）发布3条分类小红书笔记
5. **深度文章**（wechat-article-pro）生成2000-3000字公众号文章
## 🔧 Skill 编排图谱
```
content-trend-weapon 热点追踪
│
▼
rss-ai-reader RSS深度采集
│
├──▶ card-renderer 知识卡片
│ │
│ ▼
│ xiaohongshutools 小红书发布（3条）
│
└──▶ wechat-article-pro 公众号深度文章
[最终输出]
/root/articles/YYYY-MM-DD/
├── trending-topics.md
├── rss-summaries.md
├── cards/ (3张知识卡片)
├── xiaohongshu/ (发布记录)
└── wechat-article.md
```
## 📋 使用示例
### 触发完整流水线
```
帮我生成今天的AI科技资讯日报，包含：
- 热点话题分析（content-trend-weapon）
- RSS深度采集3个以上科技源（rss-ai-reader）
- 3张知识卡片（card-renderer）
- 3条小红书（xiaohongshutools）：热点类1条、应用类1条、深度类1条
- 1篇公众号深度文章（wechat-article-pro）
```
### 输出验证清单
- [ ] trending-topics.md 存在且包含≥5个热点话题
- [ ] rss-summaries.md 包含≥3篇文章的AI摘要
- [ ] cards/ 目录包含3张PNG卡片
- [ ] 小红书3条笔记全部发布成功（记录在posts.json）
- [ ] wechat-article.md 字数≥2000字
## 📦 依赖安装
```bash
# 安装 rss-ai-reader（clawhub）
clawhub install rss-ai-reader
# 本地已有 skills（无需安装）
# content-trend-weapon, card-renderer, xiaohongshutools, wechat-article-pro
```
## 🕐 定时任务建议
| 时间 | 任务 | 平台 |
|------|------|------|
| 02:00 UTC | 小红书日报（3+3+3分类）| xiaohongshutools |
| 08:00 UTC | 完整资讯工厂 | 本Combo |
| 00:04 UTC | 公众号深度文章 | wechat-article-pro |
FILE:workflow.json
{
"name": "AI全链路科技资讯工厂",
"id": "ai-tech-news-factory",
"version": "1.0.0",
"created": "2026-04-16",
"description": "热点追踪 → RSS深度采集 → 知识卡片+小红书+公众号多平台一键发布的完整工作流",
"skills": [
{
"name": "content-trend-weapon",
"role": "热点发现",
"description": "搜索AI和大模型领域的热点话题，生成趋势分析报告",
"source": "local",
"path": "/root/.openclaw/workspace/skills/content-trend-weapon"
},
{
"name": "rss-ai-reader",
"role": "深度内容采集",
"description": "抓取指定RSS源，使用AI生成中文摘要，支持去重和质量过滤",
"source": "clawhub",
"slug": "rss-ai-reader",
"config": {
"max_articles": 10,
"summary_length": "400-500字",
"dedup": true
}
},
{
"name": "card-renderer",
"role": "视觉素材生成",
"description": "将文案渲染为小红书风格知识卡片，支持赛博朋克/包豪斯/Mac Pro多种风格",
"source": "local",
"path": "/root/.openclaw/workspace/skills/card-renderer"
},
{
"name": "xiaohongshutools",
"role": "小红书发布",
"description": "发布小红书图片/文字/视频内容，管理笔记和评论",
"source": "local",
"path": "/root/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshutools",
"output": "xiaohongshu/posts.json"
},
{
"name": "wechat-article-pro",
"role": "公众号深度文章",
"description": "生成3000-5000字公众号深度文章，自动生成封面图，参考刘润风格",
"source": "local",
"path": "/root/.openclaw/workspace/skills/wechat-article-pro",
"output": "wechat-article.md"
}
],
"pipeline": {
"stages": [
{
"id": 1,
"name": "热点发现",
"skill": "content-trend-weapon",
"input": "今日AI和大模型领域热点",
"output": "trending-topics.md",
"output_dir": "/root/articles/{date}/",
"next": 2
},
{
"id": 2,
"name": "RSS深度采集",
"skill": "rss-ai-reader",
"input": "techcrunch, theverge, MIT Tech Review 等科技RSS源",
"output": "rss-summaries.md",
"output_dir": "/root/articles/{date}/",
"filters": ["去重", "质量评分>0.7", "时效性<48h"],
"next": [3, 4]
},
{
"id": 3,
"name": "知识卡片生成",
"skill": "card-renderer",
"input": "从rss-summaries中提取3个核心话题",
"output": "cards/",
"output_dir": "/root/articles/{date}/cards/",
"styles": ["赛博朋克(封面)", "包豪斯(详情1)", "Mac Pro(详情2)"],
"next": 5
},
{
"id": 4,
"name": "公众号深度文章",
"skill": "wechat-article-pro",
"input": "从trending-topics + rss-summaries中选择最有深度的主题",
"output": "wechat-article.md",
"output_dir": "/root/articles/{date}/",
"requirements": ["字数≥2000", "含代码示例或数据", "刘润风格"],
"next": null
},
{
"id": 5,
"name": "小红书发布",
"skill": "xiaohongshutools",
"input": "从rss-summaries生成3条分类笔记",
"output": "xiaohongshu/posts.json",
"output_dir": "/root/articles/{date}/",
"posts": [
{"type": "热点类", "style": "资讯速递"},
{"type": "应用类", "style": "案例分析"},
{"type": "深度类", "style": "技术解读"}
],
"next": null
}
]
},
"quality_requirements": {
"竞品分析": "生成内容前必须分析同类内容，指出差异化优势",
"内容获取思路": "明确说明信息来源和抓取策略",
"公众号字数": "不低于2000字",
"小红书数量": "3条（热点+应用+深度）",
"卡片数量": "3张（不同风格）"
},
"output_structure": {
"base": "/root/articles/{date}/",
"files": [
"trending-topics.md",
"rss-summaries.md",
"cards/card-1-cyberpunk.png",
"cards/card-2-bauhaus.png",
"cards/card-3-macpro.png",
"xiaohongshu/posts.json",
"wechat-article.md"
]
},
"cron_suggestion": {
"schedule": "0 8 * * *",
"timezone": "UTC",
"session_target": "isolated",
"description": "每日08:00 UTC执行完整流水线"
}
}
AI 开发博客工厂 - 自动抓取 GitHub Trending 与技术资讯，生成结构化开发周报并发布至飞书
---
name: ai-devblog-factory
description: AI 开发博客工厂 - 自动抓取 GitHub Trending 与技术资讯，生成结构化开发周报并发布至飞书
category: AI
triggers: 开发博客, 技术周报, GitHub Trending, 开发者资讯, 生成周报
---
# AI 开发博客工厂 (ai-devblog-factory)
> GitHub Trending + 技术资讯 → AI 分析 → 结构化博客 → 飞书文档
## 🎯 解决痛点
- ❌ 每天刷 GitHub Trending 太耗时，看不完
- ❌ 技术资讯分散在不同平台，汇总困难
- ❌ 手动整理周报费时费力
- ❌ 好内容无法转化为团队知识沉淀
## 💡 解决方案
```
GitHub Trending（今日热门）
↓
┌─────────────────────┐
│ Agent-Reach │ → 抓取 Trending 列表 + 技术资讯
└────────┬────────────┘
│ 原始数据
┌─────▼─────┐
│ summarize │ → AI 分析趋势、提炼要点、生成洞察
└─────┬─────┘
│ 分析结果
┌─────▼──────────┐
│wechat-article-pro│ → 生成完整博客文章
└─────┬──────────┘
│ 文章
┌─────▼─────┐
│ feishu_doc │ → 发布至飞书 Wiki / 云文档
└─────────────┘
```
## 📦 包含 Skills
| Skill | 作用 | 调用顺序 |
|-------|------|---------|
| Agent-Reach | 抓取 GitHub Trending 和技术资讯 | 1 |
| summarize | AI 分析趋势、提炼要点 | 2 |
| wechat-article-pro | 生成结构化技术博客 | 3 |
| feishu_doc | 发布至飞书文档 | 4 |
## 🔧 前置要求
1. **GitHub Cookie**（可选）：用于获取更完整的 Trending 数据
2. **飞书机器人**：已配置 feishu_doc 权限
3. **Agent-Reach 配置**：支持 GitHub 和 RSS 源抓取
## 📝 使用方法
### 触发方式
```
/ai-devblog-factory
生成今日技术博客
技术周报生成
```
### 手动执行
```bash
# 方式 1：通过 OpenClaw
openclaw run ai-devblog-factory
# 方式 2：通过 cron 定时生成
# 建议时间：每天早上 9:00 (UTC)
openclaw cron add \
--name "每日技术博客" \
--schedule "0 9 * * *" \
--skill ai-devblog-factory
```
## 🔄 工作流详情
### Step 1: Agent-Reach 内容抓取
```yaml
步骤: 1
技能: Agent-Reach
输入:
sources:
- type: github_trending
params:
language: all
since: daily
- type: rss
sources:
- https://dev.to/feed
- https://hacker-news.firebaseio.com/newstories.json
tasks:
- fetch_trending_repos
- fetch_dev_news
输出:
trending_repos: raw_trending.json
dev_news: raw_news.json
```
### Step 2: AI 分析与洞察
```yaml
步骤: 2
技能: summarize
输入:
content: raw_trending.json + raw_news.json
tasks:
- analyze_trends
- extract_key_insights
- identify_notable_projects
outputFormat: structured_json
输出:
analysis: analysis.json
insights: insights.md
```
### Step 3: 生成博客文章
```yaml
步骤: 3
技能: wechat-article-pro
输入:
topic: "GitHub Trending X 日精选 | 技术趋势与开源热点"
source_data: analysis.json
style: 技术博客风格
wordCount: 3000-4000
输出:
article: article.md
title: title
```
### Step 4: 发布至飞书
```yaml
步骤: 4
技能: feishu_doc
输入:
title: "GitHub Trending $(date +%Y-%m-%d) | 技术周报"
content: article.md
folder_token: target_folder
grant_to_requester: true
输出:
doc_url: docUrl
doc_id: docId
```
## 📊 输出示例
### 生成的博客结构
```markdown
# GitHub Trending 精选 | 2026-04-15
> 本周最值得关注的技术趋势与开源项目
## 📊 概览
- 新增项目：1,247 个
- 编程语言分布：Python(28%) / JavaScript(22%) / Rust(15%)
- 热榜最高：某 AI 相关项目（3.2k Stars today）
## 🔥 本周热点
### 1. [项目名称](url) ⭐ 2.1k
**语言**: Python | **作者**: xxx
**描述**: 项目简介...
**为什么值得关注**: 关键洞察...
### 2. [项目名称](url) ⭐ 1.8k
...
## 💡 技术趋势分析
**趋势 1：AI 代码生成工具爆发**
过去一周有 23 个新 AI 代码相关项目上榜...
**趋势 2：Rust 在系统编程领域持续增长**
...
## 📰 技术资讯精选
[从 dev.to / HN 精选的技术文章及解读]
...
## 🛠️ 本周推荐学习路径
1. [项目] - 入门指南
2. [项目] - 进阶实践
...
---
*由 AI DevBlog Factory 自动生成 | $(date)*
```
## ⚙️ 自定义配置
### 修改抓取范围
编辑 `workflow.json` 中的 source 配置：
```json
{
"sources": {
"github_trending": {
"languages": ["python", "typescript", "rust"],
"since": "weekly"
},
"rss": {
"feeds": [
"https://dev.to/feed",
"https://news.ycombinator.com/rss"
]
}
}
}
```
### 修改输出格式
```json
{
"output": {
"format": "markdown",
"platform": "feishu",
"folder": "your-folder-token",
"include_code_examples": true
}
}
```
## 🔒 安全说明
- 抓取内容仅用于个人/团队学习
- 尊重 GitHub API 限制，建议设置抓取间隔
- 飞书文档权限默认仅创建者可见
## 🚀 扩展用法
### 1. 多语言 Trending
```bash
# 生成 Python 技术周报
openclaw run ai-devblog-factory \
--language python \
--title "Python 技术周报"
```
### 2. 定时推送至团队群
```bash
# 生成后自动发飞书消息
openclaw run ai-devblog-factory \
--notify true \
--chat_id "oc_xxx"
```
### 3. 对比历史趋势
```bash
# 生成趋势对比报告
openclaw run ai-devblog-factory \
--compare true \
--compare_weeks 4
```
## ⚠️ 注意事项
1. **API 限制**：GitHub API 有速率限制，大规模抓取建议添加认证
2. **内容质量**：AI 生成的分析仅供参考，请结合实际情况判断
3. **定时任务**：建议设置 12 小时以上的间隔避免 API 限制
## 📞 故障排除
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|------|------|---------|
| 抓取为空 | 网络问题 | 检查 Agent-Reach 配置 |
| 文章生成失败 | 内容不足 | 补充 RSS 源 |
| 飞书发布失败 | 权限不足 | 确认 feishu_doc 机器人权限 |
FILE:README.md
# AI 开发博客工厂 (ai-devblog-factory)
> GitHub Trending + 技术资讯 → AI 分析 → 结构化博客 → 飞书文档
## 🎯 业务场景
技术团队需要持续追踪 GitHub 开源动态和技术趋势，但：
- GitHub Trending 每天成千上万项目，人工刷不过来
- 技术资讯分散在 Hacker News、dev.to、Twitter/X 等多个平台
- 每周技术周报全靠人工整理，耗时 1-2 小时
- 好内容看完就忘，无法形成团队知识积累
**AI 开发博客工厂** 将这个流程完全自动化，每天早上自动生成一份结构化的技术博客，包含 GitHub Trending 精选、技术趋势分析和推荐学习路径，自动发布到飞书文档。
## 💔 痛点分析
| 痛点 | 影响 | 传统解法 | 本方案 |
|------|------|---------|--------|
| GitHub Trending 信息过载 | 错过好项目 | 人工刷，耗时 30min+ | 自动筛选 + AI 分析 |
| 技术资讯分散 | 遗漏重要内容 | 订阅多个 RSS | 统一抓取 + 聚合 |
| 周报整理耗时 | 挤压开发时间 | 每周 1-2h 手动整理 | 自动生成，5min |
| 内容难以沉淀 | 知识流失 | 看完即忘 | 飞书文档持久化 |
## 🔄 工作流
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 输入层 │
│ GitHub Trending · dev.to RSS · Hacker News │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ Agent-Reach 统一抓取
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 分析层 │
│ summarize (AI)—趋势分析 · 项目洞察 · 热点识别 │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ 结构化分析结果
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 生成层 │
│ wechat-article-pro—3000-4000 字结构化技术博客 │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ 完整文章
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 发布层 │
│ feishu_doc—发布至飞书云文档 / Wiki，自动通知 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 📦 Skill 编排图谱
```
Agent-Reach (GitHub/RSS 抓取)
│
│ raw_trending.json + raw_news.json
▼
summarize (AI 分析)
│
│ analysis.json + insights.md
▼
wechat-article-pro (博客生成)
│
│ article.md
▼
feishu_doc (飞书发布)
│
│ doc_url → 团队通知
▼
feishu_chat (可选通知)
```
### 各 Skill 职责
| Skill | 输入 | 输出 | 核心能力 |
|-------|------|------|---------|
| **Agent-Reach** | GitHub / RSS URL | 原始内容 JSON | 多源内容抓取、加密参数自动处理 |
| **summarize** | 原始内容 | 结构化分析 | 趋势识别、要点提炼、AI 洞察 |
| **wechat-article-pro** | 分析结果 | 完整文章 | 技术博客风格写作、自动配图提示 |
| **feishu_doc** | 文章 Markdown | 飞书文档 URL | 创建文档、写入内容、权限管理 |
## 📝 使用示例
### 场景：每天早 9 点自动生成技术博客
**Step 1: 创建 cron 定时任务**
```bash
# 建议 cron 表达式：每天 UTC 9:00 (=北京时间17:00)
# 放到 OpenClaw 里执行
```
**Step 2: 查看输出**
```
✅ 博客已生成并发布至飞书
📄 文档链接: https://feishu.cn/docx/xxx
📅 生成时间: 2026-04-15 09:00 UTC
📊 涵盖内容: GitHub Trending Top10 + 15 条技术资讯
```
### 单次手动执行
```bash
# 抓取 + 生成 + 发布
openclaw run ai-devblog-factory
# 指定语言 (Python 为例)
openclaw run ai-devblog-factory --language python
# 仅生成草稿（不发布）
openclaw run ai-devblog-factory --draft true
```
## 📊 效率对比
| 任务 | 传统方式 | 本方案 | 提升 |
|------|---------|--------|------|
| 刷 Trending | 30 分钟/天 | 0 分钟 | 全自动 |
| 收集技术资讯 | 20 分钟/天 | 0 分钟 | 全自动 |
| 整理周报 | 60-120 分钟/周 | 0 分钟 | 全自动 |
| **合计/年** | **110-170 小时** | **0 小时** | **∞** |
## 🔧 高级配置
### 自定义 RSS 源
编辑 `workflow.json` 中的 `sources.rss.feeds`：
```json
{
"feeds": [
"https://dev.to/feed",
"https://news.ycombinator.com/rss",
"https://www.techcrunch.com/feed/",
"https://feeds.feedburner.com/oreilly/radar"
]
}
```
### 多语言 Trending
```bash
# 每日生成多语言版本
openclaw run ai-devblog-factory --language python
openclaw run ai-devblog-factory --language rust
openclaw run ai-devblog-factory --language javascript
```
### 推送到指定飞书群
```json
{
"notify": {
"enabled": true,
"channel": "feishu",
"chat_id": "oc_xxxxx",
"message": "📬 今日技术博客已更新：doc_url"
}
}
```
## 📂 文件结构
```
ai-devblog-factory/
├── SKILL.md # 技能定义（含 frontmatter）
├── README.md # 本文档
├── workflow.json # 工作流配置
└── example/
├── sample-output.md # 示例输出
└── sample-analysis.json # 示例分析结果
```
## 🆚 竞品对比
| 方案 | GitHub Trending | 多源资讯 | AI 分析 | 飞书发布 | 开源定制 |
|------|:--------------:|:--------:|:-------:|:--------:|:--------:|
| 传统方案（人工） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | N/A |
| 现有工具（GitHub App） | ✅ | ❌ | ❌ | 部分 | ❌ |
| **AI DevBlog Factory** | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
## 🚨 注意事项
1. **API 频率限制**：GitHub API 受速率限制，建议 cron 间隔 ≥ 12h
2. **内容版权**：抓取内容仅供学习，商用请注意许可证
3. **飞书权限**：首次使用需确认 feishu_doc 机器人有文档写入权限
---
**版本**: 1.0.0
**Skill 数量**: 4
**维护者**: zhonglongshen
**创建日期**: 2026-04-15
FILE:workflow.json
{
"name": "AI DevBlog Factory",
"version": "1.0.0",
"description": "GitHub Trending + 技术资讯 → AI 分析 → 结构化技术博客 → 飞书文档",
"combo_id": "ai-devblog-factory",
"inputs": {
"language": {
"type": "string",
"default": "all",
"description": "GitHub Trending 语言过滤: all/python/typescript/rust/go/java 等"
},
"since": {
"type": "string",
"default": "daily",
"description": "时间范围: daily/weekly/monthly"
},
"rss_sources": {
"type": "array",
"default": [
"https://dev.to/feed",
"https://news.ycombinator.com/rss"
],
"description": "RSS 订阅源列表"
},
"feishu_folder": {
"type": "string",
"default": "",
"description": "飞书目标文件夹 token（可选，不填则创建在根目录）"
},
"article_title": {
"type": "string",
"default": "GitHub Trending {{date}} | 技术周报",
"description": "文章标题模板"
},
"draft": {
"type": "boolean",
"default": false,
"description": "是否仅生成草稿（不发布到飞书）"
},
"notify": {
"type": "boolean",
"default": false,
"description": "生成后是否发送飞书通知"
}
},
"steps": [
{
"id": "step1_fetch",
"name": "抓取 GitHub Trending 和技术资讯",
"skill": "Agent-Reach",
"input": {
"action": "search",
"query": "GitHub trending {{inputs.language}} since {{inputs.since}}",
"source": "github"
},
"output": {
"trending_data": "step1.trending_raw",
"news_data": "step1.news_raw"
}
},
{
"id": "step2_analyze",
"name": "AI 分析趋势和要点",
"skill": "summarize",
"input": {
"url": "",
"path": "step1.trending_data",
"tasks": ["analyze_trends", "extract_key_insights", "identify_notable_projects"],
"outputFormat": "structured",
"maxChars": 50000
},
"output": {
"analysis": "step2.analysis",
"insights": "step2.insights"
}
},
{
"id": "step3_generate",
"name": "生成技术博客文章",
"skill": "wechat-article-pro",
"input": {
"topic": "inputs.article_title",
"content_source": "step2.analysis",
"style": "技术博客风格",
"wordCount": 3500,
"generateImages": false,
"include_sections": [
"trending_overview",
"top_projects",
"trend_analysis",
"recommended_learning"
]
},
"output": {
"article": "step3.article_md",
"title": "step3.article_title"
}
},
{
"id": "step4_publish",
"name": "发布至飞书文档",
"skill": "feishu_doc",
"condition": "!inputs.draft",
"input": {
"action": "create",
"title": "step3.article_title",
"content": "step3.article_md",
"folder_token": "inputs.feishu_folder",
"grant_to_requester": true
},
"output": {
"doc_url": "step4.docUrl",
"doc_id": "step4.docId"
}
}
],
"output": {
"doc_url": "step4.doc_url",
"doc_id": "step4.doc_id",
"article_title": "step3.article_title",
"article_content": "step3.article_md",
"analysis_summary": "step2.insights",
"trending_count": "step1.trending_count"
},
"error_handling": {
"retry": {
"max_attempts": 2,
"delay_ms": 5000
},
"fallback": {
"step1": "使用 clawhub trending API 备用数据源",
"step2": "返回原始内容，不做 AI 分析",
"step4": "输出 markdown 内容，不发布"
}
},
"metadata": {
"author": "zhonglongshen",
"created": "2026-04-15",
"tags": ["github", "trending", "tech-blog", "automation", "feishu"],
"category": "AI",
"skills_count": 4
}
}
AI开发者发布助手 — 自动化 GitHub 项目发布全流程。 采集竞品信息 → AI生成项目封面图 → 一键发布公众号深度分析文。 当用户需要"发布开源项目"、"写发布公告"、"做产品介绍"、"生成项目封面"时激活。
---
name: ai-dev-release-helper
description: |
AI开发者发布助手 — 自动化 GitHub 项目发布全流程。
采集竞品信息 → AI生成项目封面图 → 一键发布公众号深度分析文。
当用户需要"发布开源项目"、"写发布公告"、"做产品介绍"、"生成项目封面"时激活。
version: 1.0.0
author: openclaw-agent
tags:
- github
- release
- open-source
- wechat
- nano-banana-pro
- image-generation
- developer-relations
dependencies:
- brave-search
- nano-banana-pro
- wechat-article-pro
---
# AI开发者发布助手 (ai-dev-release-helper)
自动化 GitHub 项目发布全流程：竞品调研 → 封面图生成 → 公众号深度文章发布。
## 使用场景
当用户提到以下关键词时激活：
- "发布开源项目"、"新版本公告"
- "写项目介绍文章"、"生成项目封面"
- "GitHub Release"、"产品发布"
- "写公众号技术文"、"开发者内容运营"
## 工作流架构
```
输入：项目名称 + 简介 + GitHub链接
↓
┌──────────────────┐
│ brave-search │ → 搜索竞品/行业背景 + 技术趋势
└────────┬─────────┘
↓
┌──────────────────┐
│ nano-banana-pro │ → AI 生成项目封面图 + 功能亮点图
└────────┬─────────┘
↓
┌──────────────────┐
│ wechat-article-pro │ → 生成 3000-5000 字深度分析文 + 自动排版
└──────────────────┘
↓
输出：封面图 + 公众号文章（可一键发布）
```
## 快速使用
```bash
# 完整工作流
openclaw run ai-dev-release-helper \
--project "LitAI" \
--tagline "开源 GPT-4 级中文大模型" \
--github "https://github.com/example/litai" \
--output ./output/
```
## 输入参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| project | string | ✅ | 项目名称 |
| tagline | string | ✅ | 一句话介绍 |
| github | string | ✅ | GitHub 仓库地址 |
| features | string[] | ❌ | 核心功能列表（默认从 README 提取）|
| output | string | ❌ | 输出目录（默认 ./output）|
## 工作流步骤
### Step 1: brave-search — 竞品与行业调研
搜索同类型开源项目的市场定位、技术特点、用户评价，输出结构化竞品分析摘要。
```
输入：项目名称 + 赛道关键词
输出：competitor_analysis.md（竞品列表 + 差异化要点）
超时：30 秒
```
### Step 2: nano-banana-pro — 项目视觉资产生成
调用 Gemini 3 Pro Image 生成两张图：
1. **封面图**：项目 Hero 图，品牌感强，适合公众号头图
2. **功能图**：核心功能可视化，适合文章插图
```
输入：
- prompt: "{project} {tagline} hero image, tech dark theme, modern UI"
- size: 2K
- output: cover.png, feature.png
超时：60 秒
```
### Step 3: wechat-article-pro — 公众号深度文章生成
基于竞品分析 + 项目信息，生成 3000-5000 字技术分析文，风格参考刘润老师的商业分析逻辑。
```
输入：
- topic: 项目发布公告
- style: 刘润风格（通俗易懂 + 案例 + 数据）
- images: cover.png, feature.png（自动上传为公众号配图）
- autoTypeset: true
输出：article.md（可直接粘贴到公众号后台）
超时：180 秒
```
## 输出格式
```json
{
"project": "LitAI",
"tagline": "开源 GPT-4 级中文大模型",
"github": "https://github.com/example/litai",
"outputs": {
"competitorAnalysis": "output/competitor_analysis.md",
"coverImage": "output/cover.png",
"featureImage": "output/feature.png",
"article": "output/article.md"
},
"articleStats": {
"wordCount": 4200,
"images": 2,
"readTime": "8 分钟"
}
}
```
## 输出文件说明
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `competitor_analysis.md` | 竞品调研 Markdown，500-800 字 |
| `cover.png` | 封面图，2K 分辨率，16:9 |
| `feature.png` | 功能亮点图，2K 分辨率，4:3 |
| `article.md` | 公众号文章 Markdown，可直接粘贴发布 |
## 示例文章结构
```markdown
# {Project} 正式发布：为什么我们赌在了这个方向？
## 引言
{一句话介绍项目，为何此时发布}
## 01 市场背景：为什么现在是最佳时间点？
{基于 brave-search 竞品分析}
## 02 产品解析：{Project} 解决什么问题？
{核心功能 + 技术亮点}
## 03 与竞品对比：我们的差异化在哪里？
{竞品表格对比}
## 04 团队故事：为什么是我们？
{团队背景 / 开源理念}
## 05 未来路线图
{下一步计划}
## 结语
{开源邀请 / 社区呼吁}
```
## 注意事项
- **GitHub 链接**：确保仓库公开且有 README，工具会自动抓取关键信息
- **封面图**：默认使用科技深色主题，如需调整风格可在 prompt 中说明
- **公众号发布**：需用户手动将 article.md 内容粘贴到公众号后台，或配置自动发布
- **竞品调研**：搜索结果基于 DuckDuckGo 公开数据，可能不包含最新信息
## 技术栈
- **调研**：`brave-search`（Web Search API）
- **图片**：`nano-banana-pro`（Gemini 3 Pro Image）
- **文章**：`wechat-article-pro`（微信公众号发布）
- **编排**：OpenClaw Skill Combo
FILE:README.md
# AI开发者发布助手 (ai-dev-release-helper)
> 竞品调研 → AI封面图生成 → 公众号深度文章，一气呵成 🚀
[](https://clawhub.com)
[]()
## 🎯 解决什么问题
开源团队和独立开发者发布新项目时面临三大痛点：
| 痛点 | 传统方式 | 本技能组合 |
|------|---------|-----------|
| 竞品调研 | 手动搜索 30 分钟 | 自动 30 秒 |
| 产品封面图 | 设计师排期等待 | AI 秒级生成 |
| 发布文章 | 2-3 小时写作排版 | 10 分钟一键生成 |
**全程耗时：从 3 小时 → 15 分钟，效率提升 12 倍。**
## 💡 核心场景
- 🆕 **新项目首次发布**：自动生成完整的发布公告包
- 📣 **版本更新公告**：配合 Release Notes 生成配套宣传文
- 📰 **技术博客同步**：同一内容发布到公众号沉淀品牌
- 🔍 **竞品分析报告**：用于投资人与合作伙伴的技术评估
## 🔧 技术架构
```
输入：项目名称 + 一句话介绍 + GitHub 地址
│
▼
┌──────────────┐
│ brave-search │ → 竞品/行业调研（~30s）
└──────┬───────┘
▼
┌──────────────┐
│ nano-banana-pro│ → AI 生成封面图（~60s）
└──────┬───────┘
▼
┌─────────────────┐
│ wechat-article-pro│ → 公众号文章（~180s）
└─────────────────┘
│
▼
输出：竞品分析.md + 封面图.png + 公众号文章.md
```
## 📦 包含 Skills
| # | Skill | 作用 | 耗时 |
|---|-------|------|------|
| 1 | `brave-search` | 搜索竞品信息，输出对比分析 | ~30s |
| 2 | `nano-banana-pro` | 生成项目封面 + 功能图（Gemini 3 Pro） | ~60s |
| 3 | `wechat-article-pro` | 生成 3000-5000 字公众号深度文 | ~180s |
## 🚀 快速开始
### 前置要求
- Node.js ≥ 18
- OpenClaw ≥ 1.0
- Brave Search API Key（用于竞品调研）
- 微信公众号 AppID（用于文章发布，或手动粘贴）
### 安装
```bash
# 通过 clawhub 安装
npx clawhub@latest install ai-dev-release-helper
# 或手动克隆
git clone https://clawhub.com/ai-dev-release-helper.git ./skills/ai-dev-release-helper
```
### 使用示例
```bash
# 完整工作流
openclaw run ai-dev-release-helper \
--project "LitAI" \
--tagline "开源 GPT-4 级中文大模型" \
--github "https://github.com/example/litai" \
--output ./output/
# 查看输出
ls ./output/
# competitor_analysis.md litai-cover.png litai-feature.png article.md
```
### 在代码中调用
```javascript
import { runCombo } from '@openclaw/combo';
await runCombo('ai-dev-release-helper', {
project: 'LitAI',
tagline: '开源 GPT-4 级中文大模型',
github: 'https://github.com/example/litai',
output: './output'
});
```
## 📂 输出文件说明
| 文件 | 内容 | 用途 |
|------|------|------|
| `competitor_analysis.md` | 竞品调研报告，500-800 字 | 参考写作素材 |
| `{project}-cover.png` | 封面图，2K 分辨率 | 公众号头图 |
| `{project}-feature.png` | 功能亮点图，2K 分辨率 | 文章插图 |
| `article.md` | 公众号 Markdown 文章 | 直接粘贴发布 |
## 🎨 公众号文章示例结构
```markdown
# LitAI 正式发布：为什么我们赌在了大模型这个方向？
## 引言
一句话介绍项目，解决的市场痛点
## 01 市场背景：为什么现在是最佳时间点？
（基于 brave-search 竞品调研）
## 02 产品解析：LitAI 解决什么问题？
核心功能演示 + 技术亮点
## 03 与竞品对比：我们的差异化在哪里？
竞品对比表格（Llama / ChatGLM / 文心）
## 04 团队故事：为什么是我们？
开源理念 + 团队背景
## 05 未来路线图
下一步发布计划，开源计划
## 结语
GitHub 链接 + 社区邀请
```
## ⚙️ 工作流配置
编辑 `workflow.json` 自定义各步骤：
```json
{
"steps": [
{
"id": "step2",
"skill": "nano-banana-pro",
"input": {
"prompt": "自定义封面风格描述...",
"size": "2K"
}
},
{
"id": "step3",
"skill": "wechat-article-pro",
"input": {
"wordCount": 6000,
"style": "自定义风格"
}
}
]
}
```
## ⚠️ 注意事项
1. **竞品调研**：搜索结果基于 DuckDuckGo，可能不包含最新信息，建议人工核实
2. **封面图**：默认科技深色风格，可通过 prompt 参数自定义
3. **公众号发布**：生成的 article.md 可直接粘贴到公众号后台；如需 API 自动发布需配置微信公众号权限
4. **GitHub 链接**：确保仓库公开且包含 README，工具会自动抓取关键元信息
## 📌 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|---------|
| 1.0.0 | 2026-04-14 | 初始版本：brave-search + nano-banana-pro + wechat-article-pro |
## 🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 PR！贡献步骤：
1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 `git checkout -b feature/xxx`
3. 提交更改 `git commit -m 'Add xxx'`
4. 推送分支 `git push origin feature/xxx`
5. 提交 Pull Request
## 📄 License
MIT License
FILE:workflow.json
{
"name": "ai-dev-release-helper",
"version": "1.0.0",
"description": "AI开发者发布助手 — 竞品调研 → 封面图生成 → 公众号文章发布",
"author": "openclaw-agent",
"license": "MIT",
"comboType": "sequential",
"input": {
"project": "string (required)",
"tagline": "string (required)",
"github": "string (required)",
"features": "string[] (optional)",
"output": "string (default: ./output)"
},
"steps": [
{
"id": "step1",
"name": "竞品与行业调研",
"skill": "brave-search",
"description": "搜索同类型开源项目，输出竞品分析摘要",
"input": {
"query": "project tagline open source AI alternative GitHub",
"count": 8
},
"output": {
"competitorAnalysis": "output/competitor_analysis.md",
"summary": "竞品对比表（名称/Stars/特色功能/优缺点）"
},
"timeout": 30,
"continueOnError": true
},
{
"id": "step2",
"name": "项目视觉资产生成",
"skill": "nano-banana-pro",
"description": "AI 生成项目封面图 + 功能亮点图",
"input": {
"prompt": "A hero product showcase image for project: tagline. Modern tech aesthetic, dark theme with blue and purple gradient accents, futuristic UI elements, professional software product screenshot mockup style, clean and minimal design. High quality, 2K resolution.",
"size": "2K",
"aspectRatio": "16:9",
"outputFile": "output/project-cover.png"
},
"output": {
"coverImage": "output/project-cover.png",
"featureImage": "output/project-feature.png"
},
"timeout": 60,
"dependsOn": ["step1"]
},
{
"id": "step3",
"name": "公众号深度文章生成",
"skill": "wechat-article-pro",
"description": "基于竞品分析生成 3000-5000 字技术分析文",
"input": {
"topic": "project 正式发布：tagline",
"style": "刘润风格",
"wordCount": 4500,
"generateImages": true,
"autoTypeset": true,
"includeSections": [
"市场背景",
"产品解析",
"竞品对比",
"团队故事",
"未来路线图"
],
"referenceFiles": [
"output/competitor_analysis.md"
],
"coverImage": "output/project-cover.png",
"featureImage": "output/project-feature.png"
},
"output": {
"article": "output/article.md",
"wordCount": 4500,
"estimatedReadTime": "9 分钟"
},
"timeout": 180,
"dependsOn": ["step1", "step2"]
}
],
"errorHandling": {
"retryCount": 2,
"retryDelay": 5000,
"onError": "continue",
"fallbackOutputs": {
"step1": { "competitorAnalysis": "" },
"step2": { "coverImage": null, "featureImage": null }
}
},
"notifications": {
"onSuccess": true,
"onFailure": true,
"channel": "feishu"
},
"output": {
"description": "生成封面图、竞品分析、公众号文章",
"files": [
"output/competitor_analysis.md",
"output/project-cover.png",
"output/project-feature.png",
"output/article.md"
]
}
}
GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化完整工作流。 场景：收到 PR 或提交代码时，自动完成 AI 代码审查（bug/安全/逻辑问题）， 并根据审查结果智能生成或推荐 GitHub Actions CI/CD 工作流。 触发词：代码审查、review PR、生成 CI/CD、GitHub Actions...
---
name: github-code-review-cicd
description: |
GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化完整工作流。
场景：收到 PR 或提交代码时，自动完成 AI 代码审查（bug/安全/逻辑问题），
并根据审查结果智能生成或推荐 GitHub Actions CI/CD 工作流。
触发词：代码审查、review PR、生成 CI/CD、GitHub Actions 自动生成、代码质量检查。
skills:
- source: github
purpose: 读取仓库信息、PR 详情、提交记录、Issue 列表
- source: quack-code-review
purpose: AI 代码审查，检测 bug、安全漏洞、逻辑问题，给出修复建议
- source: github-actions-generator
purpose: 根据语言/框架/审查结果智能生成 GitHub Actions 工作流
version: 1.0.0
author: openclaw-agent
tags:
- github
- code-review
- cicd
- github-actions
- automation
- devops
---
# GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化
## 技能简介
本技能是一个三阶段自动化工作流，专门用于**提升 GitHub 项目代码质量与 CI/CD 效率**。
## 工作流程
### 阶段一：GitHub 信息收集（github）
使用 `gh` CLI 获取仓库、PR 或提交的相关信息：
```bash
# 查看 PR 详情
gh pr view <pr-number> --repo <owner/repo> --json title,body,files,additions,deletions,author
# 获取 PR 变更文件列表
gh pr diff <pr-number> --repo <owner/repo>
# 查看最近提交记录
gh api repos/<owner>/<repo>/commits?per_page=10
# 列出仓库所有 Actions 工作流
gh workflow list --repo <owner/repo>
```
收集以下上下文信息：
- PR 标题、描述、作者
- 变更文件列表（新增/修改/删除）
- 代码行数统计
- 当前 CI 状态
### 阶段二：AI 代码审查（quack-code-review）
对收集到的代码变更进行深度 AI 审查：
1. **Bug 检测**：空指针、边界条件、异常处理不当
2. **安全漏洞**：注入风险、敏感信息泄露、不安全依赖
3. **逻辑问题**：业务逻辑错误、状态机问题、并发安全问题
4. **代码质量**：风格不一致、重复代码圈复杂度
5. **最佳实践**：现代语言特性使用、错误处理规范
输出格式：
```
## 🔍 代码审查报告
### 🔴 严重问题（必须修复）
- [文件:行号] 问题描述
- 修复建议
### 🟡 建议改进
- [文件:行号] 问题描述
- 修复建议
### ✅ 审查通过
- 通过检查项列表
### 📊 统计
- 文件数: X | 新增: +X | 删除: -X
- 严重: X | 建议: X
```
### 阶段三：智能 CI/CD 生成（github-actions-generator）
根据阶段二的审查结果与项目技术栈，自动生成 GitHub Actions 工作流：
**生成策略：**
- Node.js/TypeScript → `node.yml`：安装 → lint → test → build
- Python → `python.yml`：安装依赖 → pytest → 覆盖率报告
- Go → `go.yml`：构建 → 测试 → 多平台构建
- Docker 项目 → `docker.yml`：构建 → 推送镜像 → 安全扫描
- 审查发现问题 → 在工作流中增加对应检查步骤（如安全扫描、代码覆盖率阈值）
**生成的文件：**
- `.github/workflows/ci.yml` — 主 CI 工作流
- `.github/workflows/security.yml` — 安全扫描（发现安全问题启用）
- `.github/workflows/cd.yml` — 部署工作流（如适用）
**使用说明：**
```bash
# 生成 Node.js CI 工作流
github-actions-generator --lang node --framework express
# 生成带安全扫描的 Python CI 工作流
github-actions-generator --lang python --security-scan --coverage
# 生成 Docker 构建+推送工作流
github-actions-generator --lang docker --registry ghcr.io
```
## 使用场景
| 场景 | 输入 | 输出 |
|------|------|------|
| PR Code Review | PR 链接或 `owner/repo#pr-number` | 审查报告 + PR 评论 |
| 提交审查 | 提交 SHA 或 commit message | 审查报告 |
| 新项目 CI 搭建 | 仓库 URL + 技术栈 | 完整 CI/CD 工作流 |
| 安全合规检查 | 仓库 URL | 安全扫描报告 + 修复建议 |
## 依赖工具
- `gh` CLI（GitHub 官方命令行工具）
- `quack-code-review`（LogicArt AI 代码分析）
- `github-actions-generator`（Sunshine-Del 团队出品）
## 最佳实践
1. **每次提交必审查**：配合 GitHub Actions 自动触发，在代码合并前发现问题
2. **审查结果写入 PR 评论**：使用 `gh pr comment` 将报告自动写入 PR
3. **CI 工作流渐进生成**：先审查再生成，确保工作流覆盖已有问题
4. **安全优先**：发现安全漏洞时，自动启用 `security.yml` 工作流
## 注意事项
- 审查报告仅作为辅助建议，最终决策由开发者负责
- 生成的 CI/CD 工作流需根据实际项目需求调整
- 敏感信息（如密钥、Token）不要在审查报告中暴露
FILE:README.md
# GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化工作流
> 🚀 三技能协同：GitHub 信息获取 × AI 代码审查 × CI/CD 自动生成
## 📋 概述
本 Combo（技能组合）将三个顶级 Skill 无缝串联，打造**从代码审查到 CI/CD 自动化**的完整闭环工作流。
## 🎯 解决的问题
- ✅ PR/提交代码质量参差不齐，审查耗时耗力
- ✅ 团队缺乏统一的 CI/CD 规范，新项目搭建工作流繁琐
- ✅ 安全问题难以在合并前发现，线上事故频发
- ✅ 代码审查与 CI/CD 工作流割裂，无法形成闭环
## 🔧 技能组成
| 技能 | 用途 | 特点 |
|------|------|------|
| **github** | 读取仓库、PR、提交信息 | 官方 `gh` CLI，稳定可靠 |
| **quack-code-review** | AI 代码审查（bug/安全/逻辑） | LogicArt AI 驱动，准确率高 |
| **github-actions-generator** | 智能生成 GitHub Actions 工作流 | 支持多语言/多场景 |
## 📖 工作流详解
```
[开发者提交 PR]
↓
阶段一：github 获取 PR 详情与变更文件
↓
阶段二：quack-code-review AI 深度审查
├─ Bug 检测
├─ 安全漏洞扫描
├─ 逻辑问题分析
└─ 代码质量评分
↓
阶段三：github-actions-generator 生成工作流
├─ 基础 CI（lint/test/build）
├─ 安全扫描（如发现问题）
└─ CD 部署（如适用）
↓
[自动将审查报告和工作流建议写入 PR 评论]
```
## 🚀 快速开始
### 方式一：完整流程（推荐）
```
用户输入：帮我审查并为 https://github.com/owner/repo/pull/123 生成 CI/CD
```
Agent 将自动执行：
1. `gh pr view 123 --repo owner/repo` 获取 PR 信息
2. `quack-code-review` 分析代码变更
3. `github-actions-generator` 生成工作流文件
4. 将报告写入 PR 评论
### 方式二：仅代码审查
```
用户输入：review 这个 PR https://github.com/owner/repo/pull/456
```
### 方式三：仅生成 CI/CD
```
用户输入：为我的 Node.js 项目生成 GitHub Actions CI 工作流
```
## 📂 生成的典型文件结构
```
.github/
└── workflows/
├── ci.yml # 主 CI：lint → test → build
├── security.yml # 安全扫描（如有安全问题）
└── cd.yml # 部署（如适用）
```
## ⚙️ 前置要求
- `gh` CLI 已安装并认证：`gh auth login`
- 仓库拥有者已安装 `quack-code-review`
- 仓库拥有者已安装 `github-actions-generator`
## 🌍 适用场景
- 🏢 企业内部代码审查流程自动化
- 🧑💻 开源项目维护者日常 PR 审查
- 🚀 新项目 CI/CD 快速搭建
- 🔒 安全合规要求严格的项目
## 📊 效果对比
| 对比项 | 手动操作 | 本工作流 |
|--------|----------|----------|
| 审查时间 | 30-60 分钟 | < 5 分钟 |
| 覆盖率 | 依赖审查者经验 | 全面标准化 |
| CI/CD 搭建 | 1-2 天 | < 30 分钟 |
| 安全问题发现 | 上线后才发现 | 合并前发现 |
## 🔗 相关资源
- GitHub CLI: https://cli.github.com/
- quack-code-review: https://clawhub.com/skills/quack-code-review
- github-actions-generator: https://clawhub.com/skills/github-actions-generator
---
**维护者**：OpenClaw Agent
**版本**：1.0.0
**标签**：github · code-review · cicd · github-actions · automation · devops
FILE:workflow.json
{
"$schema": "https://clawhub.com/schema/combo/v1.json",
"name": "GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化",
"name_en": "GitHub Code Review & CI/CD Automation",
"version": "1.0.0",
"description": "三技能协同：GitHub 信息获取 → AI 代码审查（bug/安全/逻辑） → 智能生成 GitHub Actions CI/CD 工作流。实现代码审查与自动化部署的完整闭环。",
"scenario": "GitHub PR/提交代码审查 + 自动生成 CI/CD 工作流",
"trigger": [
"review PR",
"代码审查",
"生成 CI/CD",
"GitHub Actions 自动生成",
"代码质量检查",
"PR review",
"GitHub code review",
"generate CI/CD workflow"
],
"skills": [
{
"name": "github",
"slug": "github",
"version": "1.0.0",
"role": "data-source",
"purpose": "通过 gh CLI 获取仓库信息、PR 详情、提交记录、变更文件列表，为代码审查提供完整上下文"
},
{
"name": "quack-code-review",
"slug": "quack-code-review",
"version": "1.0.0",
"role": "analysis",
"purpose": "AI 驱动的代码审查，检测 Bug、安全漏洞、逻辑问题、代码质量缺陷，并输出结构化审查报告"
},
{
"name": "github-actions-generator",
"slug": "github-actions-generator",
"version": "1.0.0",
"role": "code-generation",
"purpose": "根据项目技术栈和审查结果，智能生成或推荐 GitHub Actions 工作流（CI/CD/安全扫描/部署）"
}
],
"flow": {
"stage_1": {
"name": "信息收集",
"skill": "github",
"actions": [
"gh pr view <pr-number> --repo <owner/repo> --json title,body,files,additions,deletions,author,state",
"gh pr diff <pr-number> --repo <owner/repo> > pr-diff.txt",
"gh api repos/<owner>/<repo>/commits?per_page=5 --jq '.[].sha'",
"gh workflow list --repo <owner/repo>"
],
"output": {
"pr_title": "PR 标题",
"pr_description": "PR 描述",
"changed_files": "变更文件列表",
"lines_added": "新增行数",
"lines_deleted": "删除行数",
"author": "作者",
"current_ci_status": "当前 CI 状态"
}
},
{
"stage_2": {
"name": "AI 代码审查",
"skill": "quack-code-review",
"actions": [
"读取 pr-diff.txt 内容",
"分析代码变更，检测 bug/安全/逻辑问题",
"输出结构化审查报告"
],
"output": {
"critical_issues": "严重问题列表",
"warnings": "建议改进列表",
"passed_checks": "通过检查项",
"security_issues": "安全问题",
"review_score": "代码质量评分"
}
},
{
"stage_3": {
"name": "CI/CD 工作流生成",
"skill": "github-actions-generator",
"actions": [
"分析项目技术栈（根据变更文件推断语言/框架）",
"如有关键安全问题 → 生成 security.yml",
"生成 ci.yml（lint + test + build）",
"如涉及 Docker → 生成 docker.yml",
"如涉及部署 → 生成 cd.yml"
],
"output": {
"workflow_files": [
".github/workflows/ci.yml",
".github/workflows/security.yml（条件生成）",
".github/workflows/cd.yml（条件生成）"
],
"pr_comment": "审查报告 + 工作流建议写入 PR 评论"
}
}
}
},
"final_action": {
"type": "pr-comment",
"content": "代码审查报告 + 工作流生成结果",
"commands": [
"gh pr comment <pr-number> --repo <owner/repo> --body <review-report>"
]
},
"error_handling": {
"stage_1_failure": "无法获取 PR 信息，提示用户检查 PR 链接或权限",
"stage_2_failure": "审查超时，返回部分结果并说明原因",
"stage_3_failure": "工作流生成失败，返回 CI/CD 模板手动参考"
}
},
"examples": [
{
"input": "帮我审查 https://github.com/facebook/react/pull/35000 并生成 CI/CD",
"flow": "stage_1 → stage_2 → stage_3",
"output": "审查报告 + CI.yml + security.yml + cd.yml"
},
{
"input": "review 这个 PR: microsoft/vscode#210000",
"flow": "stage_1 → stage_2",
"output": "结构化代码审查报告"
},
{
"input": "为我的 Python Flask 项目生成 GitHub Actions",
"flow": "stage_3 (跳过 stage_1/2)",
"output": "python.yml 工作流文件"
}
],
"tags": [
"github",
"code-review",
"cicd",
"github-actions",
"automation",
"devops",
"security"
],
"author": "openclaw-agent",
"created": "2026-04-14",
"license": "MIT"
}
AI Daily Intelligence Digest — 自动聚合多源热点资讯，AI智能摘要提炼， 一键发布到飞书Wiki团队知识库。每天早上8点自动推送，帮助团队保持信息同步。 适用场景：运营/产品/管理层每日益汇报、竞品动态追踪、行业热点监控。 技能协同：rss-aggregator → summariz...
---
name: ai-daily-intelligence-digest
description: >
AI Daily Intelligence Digest — 自动聚合多源热点资讯，AI智能摘要提炼，
一键发布到飞书Wiki团队知识库。每天早上8点自动推送，帮助团队保持信息同步。
适用场景：运营/产品/管理层每日益汇报、竞品动态追踪、行业热点监控。
技能协同：rss-aggregator → summarize-pro → feishu-wiki
metadata:
{
"version": "1.0.0",
"author": "OpenClaw Community",
"tags": ["news", "intelligence", "digest", "feishu", "rss", "summarize", "daily"],
"channels": ["feishu"],
"combo": true,
"skills": ["rss-aggregator", "summarize-pro", "feishu-wiki"],
}
---
# AI Daily Intelligence Digest
## Overview
This skill combo automatically aggregates news from multiple RSS sources, uses AI to summarize key insights, and publishes a formatted daily digest to a Feishu Wiki knowledge base.
## Workflow
```
[RSS Sources] → rss-aggregator → [Raw Articles]
↓
summarize-pro (batch summarize)
↓
[Digest Summary] → feishu-wiki → [Published Wiki Page]
```
## Prerequisites
1. **RSS Feeds configured** — Add your target RSS feed URLs to the config
2. **Feishu Wiki access** — Valid Feishu access token and target Wiki space/node
3. **OpenClaw environment variables**:
- `FEISHU_APP_ID` / `FEISHU_APP_SECRET` (for Wiki API)
- `RSS_FEED_URLS` (comma-separated, optional override)
## Usage
```bash
# Manual trigger
openclaw run ai-daily-intelligence-digest
# Via cron (recommended: daily 8:00 AM)
openclaw cron add "0 8 * * *" "ai-daily-intelligence-digest" --name "AI日报"
```
## Configuration
Create `config.yaml` in the skill directory:
```yaml
rss:
feeds:
- https://hnrss.org/frontpage
- https://feeds.bbci.co.uk/news/technology/rss.xml
- https://www.techcrunch.com/feed/
max_articles: 10
language: en
summarize:
model: gpt-4o-mini
max_length: 300
style: bullet_points
feishu:
wiki_space_id: "FEISHU_WIKI_SPACE_ID"
parent_node_token: "FEISHU_PARENT_NODE"
title_prefix: "📰 AI日报"
time_format: "%Y年%m月%d日"
```
## Output Format
The published Feishu Wiki page contains:
- **Header**: Date + title
- **Top Stories**: Bulleted summaries of top N articles
- **Key Insights**: AI-generated bullet points
- **Source Links**: Full article URLs for further reading
- **Footer**: "Generated by AI Daily Intelligence Digest"
## Error Handling
- If RSS fetch fails: skip to next feed, log error
- If summarize fails: include raw title + link
- If Feishu publish fails: output draft markdown to console
## Troubleshooting
| Issue | Solution |
|---|---|
| Empty digest | Check RSS feeds are reachable; verify network access |
| Feishu auth error | Refresh FEISHU_APP_ACCESS_TOKEN |
| Summarize timeout | Reduce `max_articles` in config |
FILE:README.md
# AI Daily Intelligence Digest
> 多源热点聚合 → AI智能摘要 → 飞书Wiki一键发布
---
## 🔍 业务场景
某科技公司产品运营团队，每天早上需要快速了解：
- 行业最新热点（TechCrunch、HackerNews、BBC Tech）
- 竞品动态
- AI/大模型前沿进展
**现状痛点**：运营同学手动打开10+网站→复制粘贴→整理→发到飞书，耗时1小时+，且容易遗漏。
---
## 💡 解决方案
**AI Daily Intelligence Digest** 自动化这个流程：
```
┌─────────────────┐
│ rss-aggregator │ 批量抓取 TechCrunch / HackerNews / BBC Tech 等 RSS 源
└────────┬────────┘
│ raw articles (title + link + description)
▼
┌─────────────────┐
│ summarize-pro │ GPT-4o-mini 批量摘要，提取核心观点，生成要点bullet
└────────┬────────┘
│ digest markdown
▼
┌─────────────────┐
│ feishu-wiki │ 格式化为飞书Wiki页面，自动创建/更新知识库节点
└─────────────────┘
│
▼
📄 飞书Wiki知识库页面（团队共享）
```
---
## 🎯 痛点分析
| 痛点 | 解决方式 |
|---|---|
| 信息源分散，逐一打开耗时 | rss-aggregator 批量并发抓取 |
| 英文内容阅读慢 | summarize-pro 自动翻译+摘要 |
| 手动复制粘贴格式混乱 | workflow.json 标准化输出模板 |
| 每天重复操作烦琐 | cron 定时自动执行（推荐早8:00） |
| 知识无法积累沉淀 | 持续写入飞书Wiki，形成团队知识库 |
---
## 📊 编排图谱
```
rss-aggregator summarize-pro feishu-wiki
───────────────── ────────────── ───────────
输入: RSS URL列表 输入: 原始文章列表 输入: Markdown摘要
│ │ │
▼ ▼ ▼
输出: 文章列表 → 输出: 摘要Bullet → 输出: Wiki页面链接
title, link, key insights, wiki_page_url
description tl;dr summary
```
---
## 🚀 使用示例
### 手动触发
```bash
openclaw run ai-daily-intelligence-digest
```
### 查看输出
```
✅ RSS抓取完成: 抓取 3 个来源，共 23 篇文章
✅ AI摘要完成: 生成 10 条关键洞察
✅ 飞书Wiki发布成功: https://feishu.cn/wiki/xxx
📅 页面标题: 📰 AI日报 | 2026年04月14日
```
### Cron 定时（推荐）
```bash
openclaw cron add "0 8 * * *" "ai-daily-intelligence-digest" \
--name "AI每日益汇报" \
--channel feishu
```
---
## 📁 文件结构
```
ai-daily-intelligence-digest/
├── SKILL.md # 技能定义（含frontmatter元数据）
├── README.md # 本文件（业务场景+编排说明）
├── workflow.json # 工作流编排定义
└── config.yaml # 配置文件（RSS源、Feishu参数）
```
---
## ⚙️ 配置说明
### config.yaml 示例
```yaml
rss:
feeds:
- https://hnrss.org/frontpage # HackerNews
- https://feeds.bbci.co.uk/news/technology/rss.xml
- https://www.techcrunch.com/feed/
max_articles: 10 # 每个源最多取多少篇
language: en
summarize:
model: gpt-4o-mini
max_length: 300 # 每条摘要最大字符数
style: bullet_points # 输出风格: bullet_points | paragraph
feishu:
wiki_space_id: "FEISHU_WIKI_SPACE_ID"
parent_node_token: "FEISHU_PARENT_NODE"
title_prefix: "📰 AI日报"
time_format: "%Y年%m月%d日"
```
---
## 🔗 依赖技能
| 技能 | 版本 | 用途 |
|---|---|---|
| `rss-aggregator` | ≥1.0.0 | 多源RSS热点抓取 |
| `summarize-pro` | ≥1.0.0 | AI批量摘要+翻译 |
| `feishu-wiki` | ≥1.0.0 | 飞书Wiki知识库写入 |
---
## 📌 适用人群
- **运营同学**：每日益汇报、竞品动态追踪
- **产品经理**：行业热点监控、需求灵感收集
- **管理层**：每日行业简报，高效信息同步
- **研究团队**：持续积累行业知识库
FILE:config.yaml
rss:
feeds:
- https://hnrss.org/frontpage
- https://feeds.bbci.co.uk/news/technology/rss.xml
- https://www.techcrunch.com/feed/
- https://feeds.reuters.com/reuters/technologyNews
max_articles: 10
language: en
summarize:
model: gpt-4o-mini
max_length: 300
style: bullet_points
feishu:
wiki_space_id: "FEISHU_WIKI_SPACE_ID"
parent_node_token: "FEISHU_PARENT_NODE"
title_prefix: "📰 AI日报"
time_format: "%Y年%m月%d日"
FILE:workflow.json
{
"name": "ai-daily-intelligence-digest",
"version": "1.0.0",
"description": "多源热点聚合 → AI智能摘要 → 飞书Wiki一键发布",
"combo": true,
"skills": [
"rss-aggregator",
"summarize-pro",
"feishu-wiki"
],
"workflow": {
"stages": [
{
"id": "fetch_rss",
"skill": "rss-aggregator",
"description": "批量抓取多个RSS源的热点文章",
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"feeds": "config.rss.feeds",
"max_articles": "config.rss.max_articles",
"language": "config.rss.language"
},
"outputs": {
"articles": "articles[]"
},
"on_error": {
"action": "skip",
"log": true,
"message": "RSS抓取失败，跳过该源"
}
},
{
"id": "summarize_articles",
"skill": "summarize-pro",
"description": "对抓取的原始文章进行AI摘要和翻译",
"inputs": {
"articles": "fetch_rss.articles",
"model": "config.summarize.model",
"max_length": "config.summarize.max_length",
"style": "config.summarize.style"
},
"outputs": {
"digest": "digest_markdown"
},
"on_error": {
"action": "fallback",
"fallback_value": "fetch_rss.articles.raw_titles_links",
"message": "摘要生成失败，使用原始标题链接"
}
},
{
"id": "publish_wiki",
"skill": "feishu-wiki",
"description": "将摘要发布到飞书Wiki知识库",
"inputs": {
"action": "create",
"space_id": "config.feishu.wiki_space_id",
"parent_node_token": "config.feishu.parent_node_token",
"title": "config.feishu.title_prefix | date",
"content": "summarize_articles.digest",
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"outputs": {
"wiki_page_url": "wiki_page_url",
"wiki_page_id": "node_token"
},
"on_error": {
"action": "output_console",
"message": "Wiki发布失败，打印摘要内容到控制台"
}
}
],
"final": {
"outputs": [
{
"name": "wiki_page_url",
"source": "publish_wiki.wiki_page_url",
"description": "飞书Wiki页面链接"
},
{
"name": "article_count",
"source": "fetch_rss.article_count",
"description": "抓取的文章总数"
},
{
"name": "digest_preview",
"source": "summarize_articles.digest_preview",
"description": "摘要预览（前500字符）"
}
],
"notifications": [
{
"channel": "feishu",
"message": "✅ AI日报已生成！📅 date\n📄 飞书Wiki: publish_wiki.wiki_page_url\n📊 共处理 fetch_rss.article_count 篇文章"
}
]
}
},
"config_schema": {
"rss": {
"type": "object",
"properties": {
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"type": "array",
"items": {"type": "string", "format": "uri"},
"description": "RSS源URL列表"
},
"max_articles": {
"type": "integer",
"default": 10,
"description": "每个源最多抓取文章数"
},
"language": {
"type": "string",
"default": "en",
"description": "文章语言（影响翻译策略）"
}
},
"required": ["feeds"]
},
"summarize": {
"type": "object",
"properties": {
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"type": "string",
"default": "gpt-4o-mini"
},
"max_length": {
"type": "integer",
"default": 300
},
"style": {
"type": "string",
"enum": ["bullet_points", "paragraph"],
"default": "bullet_points"
}
}
},
"feishu": {
"type": "object",
"properties": {
"wiki_space_id": {
"type": "string",
"description": "飞书Wiki空间ID"
},
"parent_node_token": {
"type": "string",
"description": "父节点token（空为根目录）"
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"title_prefix": {
"type": "string",
"default": "📰 AI日报"
},
"time_format": {
"type": "string",
"default": "%Y年%m月%d日"
}
},
"required": ["wiki_space_id"]
}
},
"variables": {
"date": {
"type": "string",
"source": "env",
"env_var": "CURRENT_DATE",
"default": "2026-04-14",
"description": "当前日期，用于标题和时间戳"
}
}
}
AI全链路内容工坊 — 多平台内容一键创作与发布自动化工作流，涵盖选题研究、文章撰写、知识卡片生成、全平台发布。
---
name: ai-content-studio
description: AI全链路内容工坊 — 多平台内容一键创作与发布自动化工作流，涵盖选题研究、文章撰写、知识卡片生成、全平台发布。
category: AI
triggers: 全平台内容创作, 多平台发布, 选题到发布, 内容工作室, 公众号+小红书, 全链路内容
version: 1.0.0
author: OpenClaw Agent
tags:
- content-creation
- xiaohongshu
- wechat-article
- automation
- multi-platform
- workflow
dependencies:
- agent-reach
- summarize
- wechat-article-pro
- card-renderer
- xiaohongshutools
---
# AI 全链路内容工坊 (AI Content Studio)
一条命令完成从**选题研究 → 深度文章撰写 → 视觉卡片生成 → 多平台发布**的完整内容工作流。
## 核心价值
- **一键多平台**：同时覆盖微信公众号 + 小红书，无需手动切换工具
- **AI 选题研究**：自动追踪热点、提取核心观点，告别"不知道写什么"
- **专业级内容**：参考刘润等头部公众号风格撰写 3000-5000 字深度文章
- **视觉化传播**：自动生成多风格知识卡片，提升小红书笔记吸引力
## 适用场景
- 内容创作者需要高效产出双平台内容
- 品牌运营需要保持公众号 + 小红书内容同步更新
- 个人 IP 打造者希望建立系统化的内容生产流程
- 企业市场部需要快速生产高质量行业内容
## 工作流程（5步）
```
Step 1 → 选题研究（agent-reach + summarize）
↓
Step 2 → 撰写公众号深度文章（wechat-article-pro）
↓
Step 3 → 生成小红书知识卡片（card-renderer）
↓
Step 4 → 生成小红书文案（summarize + AI生成）
↓
Step 5 → 发布至双平台（wechat-article-pro + xiaohongshutools）
```
## 使用方法
### 方式一：完整工作流（推荐）
触发词：
- "帮我创作全平台内容，主题是 XXX"
- "从选题到发布，帮我做一期内容"
- "AI内容工作室，主题 XXX"
执行完整流程：选题研究 → 公众号文章 → 知识卡片 → 小红书文案 → 双平台发布
### 方式二：分步执行
**Step 1：选题研究**
```
# 使用 agent-reach 搜索热点
agent-reach search --platform xiaohongshu --query "AI工具 热点"
agent-reach search --platform weibo --query "AI工具 热点"
agent-reach search --platform rss --query "https://rsshub.app/36kr/posts"
```
**Step 2：撰写公众号文章**
```
激活 wechat-article-pro skill，按刘润风格撰写深度文章
```
**Step 3：生成知识卡片**
```
# 使用 card-renderer 生成卡片
python3 scripts/render_cyber_card.py "标题" "副标题" "/tmp/content.md" "/tmp/cards/"
python3 scripts/render_mac_pro_card.py "标题" "副标题" "/tmp/content.md" "/tmp/cards/"
```
**Step 4：发布小红书**
```
激活 xiaohongshutools skill，发布图文内容
```
## 技术架构
| 层级 | 组件 | 职责 |
|------|------|------|
| 数据层 | agent-reach | 全网热点追踪，跨平台信息采集 |
| 理解层 | summarize | 内容提取、智能摘要、观点凝练 |
| 内容层 | wechat-article-pro | 公众号深度文章撰写与排版 |
| 视觉层 | card-renderer | 多风格知识卡片批量生成 |
| 发布层 | xiaohongshutools | 小红书内容发布与互动管理 |
## 示例主题
```
输入：帮我创作全平台内容，主题是"AI Agent 在企业中的落地现状与前景"
输出：
✅ 公众号文章（4000字，刘润风格）
✅ 小红书知识卡片（3张，赛博朋克风格）
✅ 小红书文案（800字，含热门话题标签）
✅ 自动发布至公众号 + 小红书
```
## 注意事项
1. 首次使用需配置各平台 API 凭证（agent-reach、xiaohongshutools）
2. 公众号发布需要微信公众号后台授权
3. 小红书发布建议配合人工审核，避免误发
4. 热点追踪建议设置每日定时任务，保持内容新鲜度
FILE:README.md
# AI 全链路内容工坊 (AI Content Studio)
> 从选题到发布，一套工作流搞定微信公众号 + 小红书双平台内容生产。
## 业务场景
内容创作者、品牌运营者、个人 IP 打造者，往往面临以下痛点：
1. **选题难**：不知道什么话题有流量，花大量时间找素材
2. **生产慢**：公众号写一篇要3-5小时，小红书还要单独再做一遍
3. **风格割裂**：两个平台内容调性不同，手动适配费时费力
4. **发布繁琐**：需要在多个平台间切换，效率极低
**AI 全链路内容工坊**将上述问题彻底自动化，一个人完成一个内容团队的工作。
---
## 技能编排图谱
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 全链路内容工坊 │
│ 输入：主题 / 热点词 │
└─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1: 选题研究 │
│ 🔍 agent-reach → 跨平台热点搜索 │
│ • 搜小红书 / 微博 / RSS / 全网 │
│ • 自动聚合点赞/收藏/评论数据 │
│ 📄 summarize → 核心观点提取 │
│ • 自动提炼3-5个核心观点 │
│ • 生成话题关键词列表 │
└─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 2: 深度文章撰写 │
│ ✍️ wechat-article-pro → 公众号专业写作 │
│ • 刘润风格深度文章（3000-5000字） │
│ • 自动联网搜索最新信息 │
│ • AI生成封面图 + 自动排版 │
└─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 视觉卡片生成 │
│ 🎨 card-renderer → 多风格知识卡片 │
│ • 支持11种视觉风格 │
│ • 自动分段渲染封面 + 详情页 │
│ • 3:4 比例，适合小红书展示 │
└─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 4: 小红书文案生成 │
│ 📱 summarize + AI → 小红书专属文案 │
│ • 800-1000字，种草风格 │
│ • 自动添加热门话题标签 │
│ • 适配小红书爆款标题公式 │
└─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 5: 双平台发布 │
│ ✅ wechat-article-pro → 公众号发布 │
│ ✅ xiaohongshutools → 小红书发布 │
│ • 支持图文 / 视频多形式 │
│ • 自动附带知识卡片 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 核心 Skill 协同说明
| Skill | 角色 | 输入 | 输出 |
|-------|------|------|------|
| `agent-reach` | 热点探测器 | 主题关键词 | 跨平台热点数据、爆款标题列表 |
| `summarize` | 内容理解器 | 文章链接 / 热点内容 | 核心观点摘要、关键数据 |
| `wechat-article-pro` | 文章撰写器 | 话题 + 素材摘要 | 3000-5000字公众号文章 |
| `card-renderer` | 视觉工厂 | Markdown 内容 | PNG 知识卡片（多风格） |
| `xiaohongshutools` | 发布终端 | 文章 + 卡片 | 小红书已发布笔记 |
---
## 使用示例
### 场景：科技博主输出"AI Agent"专题内容
**用户输入：**
> 帮我创作全平台内容，主题是"AI Agent 在企业中的落地现状与前景"
**AI 自动执行：**
1. **agent-reach** 搜索小红书、微博、36kr、知乎等平台的 AI Agent 相关热点
2. **summarize** 提取前10篇热门内容的关键观点和引用数据
3. **wechat-article-pro** 生成 4000 字刘润风格公众号文章：
- 开篇：某知名企业引入 AI Agent 后的效率提升案例
- 正文：技术原理、行业现状、落地路径
- 结尾：给企业决策者的3条建议
4. **card-renderer** 生成3张知识卡片（赛博朋克风格）：
- 封面卡：AI Agent 落地全景图
- 详情卡1：企业引入 AI Agent 的 5 个关键步骤
- 详情卡2：AI Agent vs 传统自动化的本质区别
5. **summarize** 适配小红书风格，生成 800 字种草文案
6. **xiaohongshutools** 将文案 + 卡片上传发布
**总耗时：约 15-20 分钟（人工仅需审核发布）**
---
## 与其他 Skill 的区别
| 对比项 | 本 Skill | content-trend-weapon | wechat-article-pro |
|--------|----------|----------------------|---------------------|
| 多平台覆盖 | 公众号+小红书+全网 | 小红书+公众号 | 仅公众号 |
| 选题研究 | ✅ agent-reach 全网 | ✅ 小红书为主 | ❌ |
| 视觉卡片 | ✅ 11种风格 | ✅ 有限 | ❌ |
| 发布能力 | ✅ 双平台发布 | ✅ 小红书 | ✅ 公众号 |
| 自动化程度 | 全链路 | 内容→发布 | 仅写作 |
---
## 扩展用法
- **定时内容日历**：配合 cron，每日9点自动执行一次，追踪热点持续输出
- **垂直领域定制**：替换 agent-reach 搜索源为特定行业媒体 RSS
- **多语言适配**：在 Step 2 后增加翻译 Skill，生成英文版本发布至 LinkedIn
FILE:workflow.json
{
"name": "ai-content-studio",
"version": "1.0.0",
"description": "AI全链路内容工坊 — 多平台内容一键创作与发布自动化工作流",
"workflow": {
"steps": [
{
"step": 1,
"name": "选题研究",
"skill": "agent-reach",
"action": "search_multi_platform",
"inputs": {
"topic": "{{input_topic}}",
"platforms": ["xiaohongshu", "weibo", "rss", "github"]
},
"outputs": ["hot_topics", "trending_titles", "engagement_data"],
"next_step": 2
},
{
"step": 2,
"name": "内容理解与摘要",
"skill": "summarize",
"action": "summarize_content",
"inputs": {
"sources": "{{step1.hot_topics}}",
"max_length": "medium",
"extract_key_points": true
},
"outputs": ["core_insights", "key_statistics", "topic_keywords"],
"next_step": 3
},
{
"step": 3,
"name": "公众号深度文章撰写",
"skill": "wechat-article-pro",
"action": "write_article",
"inputs": {
"topic": "{{input_topic}}",
"insights": "{{step2.core_insights}}",
"style": "liurun",
"length": "3000-5000",
"auto_cover": true,
"auto_format": true
},
"outputs": ["article_content", "cover_image_url", "article_title"],
"next_step": 4
},
{
"step": 4,
"name": "知识卡片生成",
"skill": "card-renderer",
"action": "render_cards",
"inputs": {
"content": "{{step2.core_insights}}",
"styles": ["cyber", "mac_pro", "bauhaus"],
"aspect_ratio": "3:4",
"cover_title": "{{step3.article_title}}"
},
"outputs": ["cover_card", "detail_cards"],
"next_step": 5
},
{
"step": 5,
"name": "小红书文案适配",
"skill": "summarize",
"action": "adapt_for_xiaohongshu",
"inputs": {
"article": "{{step3.article_content}}",
"style": "seed_article_marketing",
"length": "800-1000",
"add_hashtags": true,
"trending_topics": "{{step1.hot_topics}}"
},
"outputs": ["xiaohongshu_caption", "hashtags", "short_title"],
"next_step": 6
},
{
"step": 6,
"name": "双平台发布",
"skill": "xiaohongshutools",
"action": "publish_note",
"inputs": {
"caption": "{{step5.xiaohongshu_caption}}",
"images": "{{step4.detail_cards}}",
"hashtags": "{{step5.hashtags}}",
"title": "{{step5.short_title}}"
},
"outputs": ["xiaohongshu_post_id"],
"publish_to_wechat": true,
"wechat_article": "{{step3.article_content}}",
"wechat_cover": "{{step3.cover_image_url}}"
}
],
"inputs": {
"required": ["input_topic"],
"optional": ["publish_immediately", "style_preference", "target_platforms"]
},
"outputs": {
"wechat_article_url": "公众号文章链接",
"xiaohongshu_note_url": "小红书笔记链接",
"knowledge_cards": ["卡片1.png", "卡片2.png", "卡片3.png"],
"total_content_items": 3
}
},
"metadata": {
"estimated_duration_minutes": 15,
"automation_level": "high",
"requires_human_review": ["xiaohongshu_publish", "wechat_publish"],
"platforms": ["wechat", "xiaohongshu", "web"],
"compatible_topics": ["AI", "科技", "商业", "职场", "生活方式", "教育"]
}
}
智能内容矩阵分发 Combo —— 一键生成多平台内容并自动分发。解决内容创作者"一鱼多吃"的效率痛点，将单次创作转化为小红书图文、公众号文章、视�
---
name: content-matrix-publisher
description: 智能内容矩阵分发 Combo —— 一键生成多平台内容并自动分发。解决内容创作者"一鱼多吃"的效率痛点，将单次创作转化为小红书图文、公众号文章、视�
category: 图像
triggers:
---
# content-matrix-publisher
**Skill Combo ID**: `content-matrix-publisher`
**版本**: 1.0.0
**作者**: OpenClaw Agent
**创建日期**: 2026-03-25
---
## 简介
智能内容矩阵分发 Combo —— 一键生成多平台内容并自动分发。解决内容创作者"一鱼多吃"的效率痛点，将单次创作转化为小红书图文、公众号文章、视频脚本的矩阵内容。
## 业务场景
**痛点分析**：
1. 内容创作者需要同时运营小红书、公众号、B站等多个平台
2. 手动适配每个平台的内容格式耗时耗力
3. 缺乏系统化的热点追踪和选题策略
4. 发布后缺乏数据反馈闭环
**解决方案**：自动化内容矩阵工作流，从热点发现到多平台发布的一站式解决方案。
---
## Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 智能内容矩阵分发工作流 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ agent-reach │ ──▶ │ summarize │ ──▶ │ 本地创作 │
│ (热点搜索) │ │ (内容提炼) │ │ (核心文案) │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
│
┌───────────────────────────────┼───────────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ xiaohongshu-mcp │ │ card-renderer │ │ 公众号助手 │
│ (小红书发布) │ │ (知识卡片配图) │ │ (公众号文章) │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘
│ │ │
└───────────────────────────────┴───────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────┐
│ 发布报告汇总 │
│ (数据追踪反馈) │
└──────────────────┘
```
**参与 Skills**：
| Skill | 角色 | 功能 |
|-------|------|------|
| `agent-reach` | 数据采集 | 多平台热点搜索（小红书、微博、知乎、Twitter等） |
| `summarize` | 内容提炼 | 热点内容摘要、核心观点提取 |
| `xiaohongshu-mcp` | 平台分发 | 小红书图文发布 |
| `card-renderer` | 视觉增强 | 生成知识卡片配图 |
| `公众号助手` | 平台分发 | 微信公众号文章发布 |
---
## 工作流步骤
### Phase 1: 热点发现 (5分钟)
```bash
# 使用 agent-reach 搜索热点
agent-reach search xiaohongshu --query "AI 办公效率" --limit 10
agent-reach search weibo --query "科技热点" --limit 5
```
### Phase 2: 内容提炼 (3分钟)
```bash
# 使用 summarize 提取核心内容
summarize https://xiaohongshu.com/note/xxx --format markdown
```
### Phase 3: 核心文案创作 (10分钟)
```markdown
# 基于热点生成原创内容
- 标题：[吸引眼球的标题]
- 核心观点：[3个要点]
- 案例/数据：[支撑内容]
- 行动召唤：[引导互动]
```
### Phase 4: 多平台适配发布
**小红书版本**：
- 使用 `card-renderer` 生成封面图
- 使用 `xiaohongshu-mcp` 发布图文
**公众号版本**：
- 使用 `公众号助手` 生成 3000-5000 字深度文章
- 自动 AI 配图
---
## 使用示例
### 示例 1: 日常热点追踪发布
```
用户: 帮我生成今天的 AI 行业热点内容，分发到小红书和公众号
Agent 执行:
1. [agent-reach] 搜索小红书/微博 AI 热点
2. [summarize] 提炼 TOP3 热点核心内容
3. [本地创作] 生成原创文案
4. [card-renderer] 生成小红书封面图
5. [xiaohongshu-mcp] 发布小红书图文
6. [公众号助手] 发布公众号文章
7. [汇总报告] 返回发布链接和数据追踪建议
```
### 示例 2: 选题深度挖掘
```
用户: 我想写一篇关于"AI 编程助手"的深度内容
Agent 执行:
1. [agent-reach] 搜索 GitHub/Bilibili/知乎相关内容
2. [summarize] 整理竞品分析和用户反馈
3. [本地创作] 生成差异化选题角度
4. [多平台适配] 输出小红书笔记 + 公众号文章框架
```
---
## 配置说明
### 必需配置
```yaml
# ~/.openclaw/config.yaml
skills:
agent-reach:
enabled: true
xiaohongshu-mcp:
web_session: "your_xiaohongshu_cookie"
公众号助手:
appid: "your_wechat_appid"
secret: "your_wechat_secret"
```
### 可选配置
```yaml
content-matrix-publisher:
default_platforms:
- xiaohongshu
- wechat_official
auto_image: true
publish_schedule: "09:00, 12:00, 18:00"
```
---
## 安全注意事项
1. **内容原创性**: 避免直接复制热点内容，确保二次创作
2. **平台合规**: 遵守各平台内容发布规范
3. **敏感词过滤**: 发布前进行内容审核
4. **发布频率**: 避免短时间大量发布触发风控
---
## 错误处理
| 错误场景 | 处理策略 |
|---------|---------|
| 热点搜索失败 | 回退到本地选题库 |
| 图片生成失败 | 使用预设模板图 |
| 小红书发布限流 | 延迟重试或转存草稿 |
| 公众号审核失败 | 人工介入修改 |
---
## 扩展性
可扩展的平台：
- [ ] B站视频脚本生成
- [ ] 抖音文案适配
- [ ] LinkedIn 专业文章
- [ ] Twitter/X 短内容
---
## 更新日志
- **v1.0.0** (2026-03-25): 初始版本，支持小红书 + 公众号双平台分发
FILE:README.md
# 智能内容矩阵分发 Combo
> **一站式内容矩阵解决方案**：从热点发现到多平台发布，自动化你的内容运营流程。
---
## 🎯 解决什么问题？
**内容创作者的三大痛点**：
1. **选题难** —— 不知道今天发什么，热点追踪不及时
2. **创作累** —— 同一内容要适配多个平台格式，重复劳动
3. **效率低** —— 发布流程繁琐，缺乏系统化运营
**本 Combo 解决方案**：将 **5 个 Skills** 编排成自动化工作流，实现：
```
热点搜索 → 内容提炼 → 原创创作 → 多平台适配 → 一键发布
```
---
## 📊 Skill 编排图谱
```
┌─────────────────┐
│ agent-reach │
│ (热点搜索) │
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ summarize │
│ (内容提炼) │
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ 本地创作引擎 │
│ (原创文案生成) │
└────────┬────────┘
│
┌──────────────────┼──────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐
│ xiaohongshu-mcp│ │ card-renderer │ │ 公众号助手 │
│ (小红书发布) │ │ (知识卡片) │ │ (公众号文章) │
└────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘
```
---
## 🚀 快速开始
### 安装依赖 Skills
```bash
# 安装所有依赖 Skills
openclaw skill install agent-reach
openclaw skill install summarize
openclaw skill install xiaohongshu-mcp
openclaw skill install card-renderer
openclaw skill install wechat-article-pro
```
### 配置平台凭证
```yaml
# ~/.openclaw/config.yaml
xiaohongshu-mcp:
web_session: "your_xiaohongshu_cookie"
wechat-article-pro:
appid: "your_wechat_appid"
secret: "your_wechat_secret"
```
### 执行工作流
```
用户: 帮我发布一篇关于"AI 编程助手"的内容到小红书和公众号
```
Agent 将自动执行：
1. 搜索相关热点
2. 提炼核心内容
3. 生成原创文案
4. 适配平台格式
5. 发布并返回链接
---
## 📝 使用示例
### 场景 1: 日常热点发布
```
用户: 今天有什么 AI 热点？帮我生成内容发到小红书
执行流程:
[agent-reach] 搜索小红书 AI 热点 TOP10
[summarize] 提炼 3 个核心话题
[创作引擎] 生成原创笔记
[card-renderer] 生成封面图
[xiaohongshu-mcp] 发布图文
返回: 发布成功！链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx
```
### 场景 2: 深度选题创作
```
用户: 我要写一篇关于"大模型落地实践"的公众号文章
执行流程:
[agent-reach] 搜索知乎/B站相关内容
[summarize] 整理竞品分析和案例
[创作引擎] 生成 3000 字深度文章
[公众号助手] 自动配图 + 发布
返回: 文章已发布！链接: https://mp.weixin.qq.com/xxx
```
### 场景 3: 矩阵批量发布
```
用户: 帮我把这篇内容适配到小红书和公众号
执行流程:
[内容解析] 分析原始内容核心
[平台适配] 生成小红书版本 + 公众号版本
[card-renderer] 生成小红书封面
[并行发布] 同时发布到两个平台
返回:
- 小红书: https://xiaohongshu.com/note/xxx
- 公众号: https://mp.weixin.qq.com/xxx
```
---
## ⚙️ 配置选项
### 工作流配置
```yaml
content-matrix-publisher:
# 默认发布平台
platforms:
- xiaohongshu
- wechat_official
# 自动生成配图
auto_image: true
# 发布时间段（定时任务）
publish_schedule:
- "09:00"
- "12:00"
- "18:00"
# 内容风格
style:
xiaohongshu: "轻松活泼 + emoji"
wechat: "刘润风格 + 深度分析"
```
### 高级配置
```yaml
# 热点搜索配置
discovery:
sources:
- xiaohongshu
- weibo
- zhihu
keywords: ["AI", "效率", "工具"]
max_results: 10
# 内容创作配置
creation:
originality_check: true # 原创性检查
sensitive_filter: true # 敏感词过滤
word_count:
xiaohongshu: 500
wechat: 3000
# 发布配置
distribution:
auto_publish: false # 自动发布（需谨慎）
save_draft: true # 保存草稿
retry_on_fail: true # 失败重试
```
---
## 🔒 安全与合规
### 内容安全
- ✅ **原创性检测**：避免直接复制热点内容
- ✅ **敏感词过滤**：自动检测并替换敏感词
- ✅ **平台合规**：遵守各平台内容规范
### 发布策略
- ⚠️ **发布频率控制**：避免短时间大量发布
- ⚠️ **内容差异化**：确保不同平台内容有差异化
- ⚠️ **人工审核**：重要内容建议人工确认后发布
---
## 📈 数据追踪
发布后可追踪以下指标：
| 指标 | 小红书 | 公众号 |
|------|--------|--------|
| 阅读量 | ✅ | ✅ |
| 点赞数 | ✅ | ✅ |
| 收藏数 | ✅ | ✅ |
| 评论数 | ✅ | ✅ |
| 分享数 | ✅ | ✅ |
---
## 🔧 故障排除
| 问题 | 解决方案 |
|------|---------|
| 热点搜索失败 | 检查网络连接，或使用本地选题库 |
| 图片生成失败 | 使用预设模板图，或手动上传 |
| 发布限流 | 降低发布频率，等待冷却期 |
| 内容审核失败 | 检查敏感词，修改后重试 |
---
## 🚧 未来扩展
- [ ] B站视频脚本生成
- [ ] 抖音文案适配
- [ ] LinkedIn 专业文章
- [ ] Twitter/X 短内容
- [ ] 数据看板整合
- [ ] AI 选题推荐
---
## 📄 文件结构
```
content-matrix-publisher/
├── SKILL.md # 主技能文件（当前文件）
├── workflow.json # 工作流配置
├── README.md # 使用文档
├── config/ # 配置模板
│ └── default.yaml
├── scripts/ # 辅助脚本
│ ├── discovery.sh # 热点发现
│ └── publish.sh # 发布脚本
└── templates/ # 内容模板
├── xiaohongshu.md
└── wechat.md
```
---
## 📞 支持
- 问题反馈：在 OpenClaw 社区提 Issue
- 功能建议：欢迎 PR 贡献
---
**版本**: 1.0.0
**更新日期**: 2026-03-25
**维护者**: OpenClaw Community
FILE:config/default.yaml
# Content Matrix Publisher 默认配置
# 热点发现配置
discovery:
platforms:
- xiaohongshu
- weibo
- zhihu
max_results: 10
cache_ttl: 3600 # 缓存1小时
# 内容创作配置
creation:
style:
xiaohongshu:
tone: "轻松活泼"
emoji_density: "high" # high/medium/low
max_length: 500
wechat:
tone: "专业深度"
style_reference: "刘润"
word_count: 3000
include_case: true
originality:
min_similarity: 0.7 # 原创度阈值
sensitive_filter: true
# 发布配置
distribution:
auto_publish: false
save_draft: true
retry_count: 3
retry_delay: 60 # 秒
# 图片配置
image:
auto_generate: true
styles:
- "Mac Pro"
- "cyberpunk"
- "bauhaus"
default_style: "Mac Pro"
# 定时任务
schedule:
enabled: true
times:
- "09:00"
- "12:00"
- "18:00"
timezone: "Asia/Shanghai"
# 通知配置
notification:
on_success: true
on_failure: true
channels:
- feishu
FILE:scripts/discovery.sh
#!/bin/bash
# Content Matrix Publisher - 热点发现脚本
set -e
TOPIC="-AI"
OUTPUT_DIR="-/tmp/content-matrix/discovery"
MAX_RESULTS="-10"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
echo "🔍 开始搜索热点: $TOPIC"
echo "📁 输出目录: $OUTPUT_DIR"
# 搜索小红书
echo "📱 搜索小红书..."
agent-reach search xiaohongshu \
--query "$TOPIC" \
--limit $MAX_RESULTS \
--output "$OUTPUT_DIR/xiaohongshu.json" 2>/dev/null || echo "⚠️ 小红书搜索失败"
# 搜索微博
echo "🐦 搜索微博..."
agent-reach search weibo \
--query "$TOPIC" \
--limit 5 \
--output "$OUTPUT_DIR/weibo.json" 2>/dev/null || echo "⚠️ 微博搜索失败"
# 搜索知乎
echo "📚 搜索知乎..."
agent-reach search zhihu \
--query "$TOPIC" \
--limit 5 \
--output "$OUTPUT_DIR/zhihu.json" 2>/dev/null || echo "⚠️ 知乎搜索失败"
# 汇总结果
echo ""
echo "✅ 搜索完成！结果保存在: $OUTPUT_DIR"
echo "📊 汇总:"
echo " - 小红书: $(cat "$OUTPUT_DIR/xiaohongshu.json" 2>/dev/null | jq 'length' 2>/dev/null || echo '0') 条"
echo " - 微博: $(cat "$OUTPUT_DIR/weibo.json" 2>/dev/null | jq 'length' 2>/dev/null || echo '0') 条"
echo " - 知乎: $(cat "$OUTPUT_DIR/zhihu.json" 2>/dev/null | jq 'length' 2>/dev/null || echo '0') 条"
FILE:scripts/publish.sh
#!/bin/bash
# Content Matrix Publisher - 发布脚本
set -e
CONTENT_FILE="$1"
PLATFORM="-xiaohongshu"
DRY_RUN="-true"
if [ ! -f "$CONTENT_FILE" ]; then
echo "❌ 内容文件不存在: $CONTENT_FILE"
exit 1
fi
echo "🚀 准备发布到: $PLATFORM"
echo "📄 内容文件: $CONTENT_FILE"
# 解析内容
TITLE=$(jq -r '.title' "$CONTENT_FILE")
BODY=$(jq -r '.body' "$CONTENT_FILE")
echo "📝 标题: $TITLE"
if [ "$DRY_RUN" = "true" ]; then
echo ""
echo "⚠️ DRY RUN 模式 - 不会实际发布"
echo "---"
echo "标题: $TITLE"
echo "内容预览:"
echo "$BODY" | head -c 200
echo "..."
echo "---"
exit 0
fi
case "$PLATFORM" in
xiaohongshu)
echo "📱 发布到小红书..."
# 调用 xiaohongshu-mcp
xiaohongshu-mcp publish \
--title "$TITLE" \
--content "$BODY" \
--images "$(jq -r '.images[]' "$CONTENT_FILE" | tr '\n' ',')"
;;
wechat)
echo "📢 发布到公众号..."
# 调用公众号助手
wechat-article-pro publish \
--title "$TITLE" \
--content "$BODY"
;;
*)
echo "❌ 不支持的平台: $PLATFORM"
exit 1
;;
esac
echo "✅ 发布完成！"
FILE:templates/wechat.md
# 公众号文章模板
## 标题格式
{主标题}：{副标题/价值承诺}
## 文章结构
### 导语（200字）
- 痛点引入
- 共鸣建立
- 本文价值预告
### 第一部分：问题分析（800字）
- 现状描述
- 原因分析
- 案例说明
### 第二部分：解决方案（1000字）
- 核心方法论
- 具体步骤
- 实操案例
### 第三部分：进阶思考（600字）
- 深层逻辑
- 延伸思考
- 独特观点
### 结尾（300字）
- 核心总结
- 行动建议
- 互动引导
---
## 写作风格（刘润风格）
1. **通俗易懂**
- 用生活化的语言解释复杂概念
- 多用类比和案例
2. **结构清晰**
- 分段明确
- 小标题引导
3. **有理有据**
- 数据支撑
- 案例佐证
4. **启发性**
- 不只是给答案
- 更要引发思考
---
## 配图建议
1. **封面图**
- 简洁大气
- 突出主题
- AI生成配图
2. **正文配图**
- 每500-800字一张图
- 辅助理解内容
- 图文结合
---
## 示例标题
- 《AI时代，普通人的机会在哪里？》
- 《我用这3个方法，把工作效率提升了10倍》
- 《读完这本书，我终于理解了什么是真正的"长期主义"》
FILE:templates/xiaohongshu.md
# 小红书内容模板
## 标题格式
{emoji} {主标题} | {副标题/痛点}
## 正文结构
### 开头（吸引注意）
{痛点/共鸣} + {emoji}
### 中间（干货内容）
1️⃣ {要点一}
- {细节说明}
2️⃣ {要点二}
- {细节说明}
3️⃣ {要点三}
- {细节说明}
### 结尾（行动召唤）
✨ {总结一句话}
💬 评论区告诉我：{互动问题}
---
🏷️ {标签1} #{标签2} #{标签3}
## 配图建议
- 封面图：大字报风格，突出核心观点
- 详情图：知识点拆解，卡片式呈现
## 示例
标题：🚀 提效300%！这5个AI工具让我1小时干完1天的活 | 打工人必看
正文：
还在为加班发愁？这5个AI神器救了我的命！👇
1️⃣ ChatGPT
- 写方案、写代码、写文案
- 效率提升200%
2️⃣ Notion AI
- 自动整理笔记
- 会议纪要秒生成
3️⃣ Midjourney
- 设计图一键生成
- 再也不用求设计师了
✨ 工具不在多，够用就行！
💬 评论区说说你最喜欢哪个AI工具？
---
🏷️ #AI工具 #效率提升 #职场必备
FILE:workflow.json
{
"name": "content-matrix-publisher",
"version": "1.0.0",
"description": "智能内容矩阵分发工作流",
"author": "OpenClaw Agent",
"created": "2026-03-25",
"tags": ["content", "multi-platform", "automation", "xiaohongshu", "wechat"],
"skills": {
"agent-reach": {
"role": "数据采集",
"description": "多平台热点搜索和内容抓取",
"required": true,
"config": {
"platforms": ["xiaohongshu", "weibo", "zhihu", "twitter"],
"max_results": 10
}
},
"summarize": {
"role": "内容提炼",
"description": "热点内容摘要和核心观点提取",
"required": true,
"config": {
"format": "markdown",
"max_length": 500
}
},
"xiaohongshu-mcp": {
"role": "小红书发布",
"description": "小红书图文内容发布",
"required": false,
"config": {
"auto_publish": false,
"save_draft": true
}
},
"card-renderer": {
"role": "视觉增强",
"description": "生成知识卡片配图",
"required": false,
"config": {
"styles": ["Mac Pro", "cyberpunk", "bauhaus"],
"output_format": "png"
}
},
"公众号助手": {
"role": "公众号发布",
"description": "微信公众号文章生成和发布",
"required": false,
"config": {
"style": "刘润风格",
"word_count": 3000,
"auto_cover": true
}
}
},
"workflow": {
"phases": [
{
"id": "discovery",
"name": "热点发现",
"estimated_time": "5min",
"steps": [
{
"skill": "agent-reach",
"action": "search",
"params": {
"platform": "xiaohongshu",
"query": "topic",
"limit": 10
}
},
{
"skill": "agent-reach",
"action": "search",
"params": {
"platform": "weibo",
"query": "topic",
"limit": 5
}
}
],
"output": "hot_content_list"
},
{
"id": "extraction",
"name": "内容提炼",
"estimated_time": "3min",
"steps": [
{
"skill": "summarize",
"action": "extract",
"params": {
"source": "hot_content_list",
"format": "markdown",
"extract_type": "key_points"
}
}
],
"output": "core_content"
},
{
"id": "creation",
"name": "内容创作",
"estimated_time": "10min",
"steps": [
{
"action": "generate_content",
"params": {
"base": "core_content",
"style": "original",
"platforms": ["xiaohongshu", "wechat"]
}
}
],
"output": "created_content"
},
{
"id": "distribution",
"name": "多平台发布",
"estimated_time": "5min",
"parallel": true,
"steps": [
{
"skill": "card-renderer",
"action": "generate",
"params": {
"content": "created_content.xiaohongshu",
"style": "Mac Pro"
}
},
{
"skill": "xiaohongshu-mcp",
"action": "publish",
"params": {
"title": "created_content.xiaohongshu.title",
"content": "created_content.xiaohongshu.body",
"images": ["card_image_path"]
}
},
{
"skill": "公众号助手",
"action": "publish",
"params": {
"title": "created_content.wechat.title",
"content": "created_content.wechat.body",
"auto_cover": true
}
}
],
"output": "publish_results"
},
{
"id": "report",
"name": "发布报告",
"estimated_time": "1min",
"steps": [
{
"action": "generate_report",
"params": {
"results": "publish_results"
}
}
],
"output": "final_report"
}
]
},
"triggers": {
"manual": {
"type": "command",
"description": "手动触发：/content-matrix-publish <topic>"
},
"scheduled": {
"type": "cron",
"description": "定时触发：每天早9点自动发布",
"schedule": "0 9 * * *"
},
"webhook": {
"type": "http",
"description": "API 触发：POST /api/content-matrix"
}
},
"error_handling": {
"retry_policy": {
"max_retries": 3,
"backoff": "exponential",
"initial_delay_ms": 1000
},
"fallback": {
"hot_content_fail": "use_local_topic_library",
"image_generate_fail": "use_template_image",
"publish_fail": "save_to_draft"
}
},
"monitoring": {
"metrics": [
"discovery_time",
"creation_time",
"publish_success_rate",
"platform_engagement"
],
"alerts": {
"publish_fail_rate > 0.3": "alert_admin",
"discovery_time > 10min": "optimize_search"
}
}
}当用户说：- "把这篇研报转成音频"- "帮我听听这篇文章"- "生成播客版本
---
name: AI 研报速读播客
description: 当用户说：- "把这篇研报转成音频"- "帮我听听这篇文章"- "生成播客版本"
category: 图像
triggers:
---
# AI 研报速读播客
将研报、长文、技术文档自动转化为可收听的播客音频。
## 触发条件
当用户说：
- "把这篇研报转成音频"
- "帮我听听这篇文章"
- "生成播客版本"
- "URL 转语音"
- "研报速读"
## 执行流程
### 1. 内容抓取与摘要
使用 `summarize` 技能：
```bash
summarize "<source>" --max-length 500 --output /tmp/summary.md
```
支持的输入源：
- HTTP/HTTPS URL
- 本地 PDF 文件
- 本地 Markdown/文本文件
- 直接粘贴的文本
### 2. 语音合成
使用 `sherpa-onnx-tts` 技能：
```bash
sherpa-onnx-tts \
--input /tmp/summary.md \
--output /tmp/podcast.mp3 \
--voice zh_CN-female \
--speed 1.0
```
可选参数：
- `--voice`: 音色选择
- `--speed`: 语速 (0.5-2.0)
- `--output-format`: mp3/wav
### 3. 推送通知（可选）
如果用户指定推送渠道：
```bash
# Feishu
message --target feishu --file /tmp/podcast.mp3 --text "AI 研报速读"
# 微信
message --target wechat --file /tmp/podcast.mp3
```
## 示例对话
**用户**: 帮我把这篇论文转成音频 https://arxiv.org/abs/2401.12345
**Agent**:
1. 抓取论文内容并生成摘要...
2. 将摘要转为语音播客...
3. 完成！音频文件：`/tmp/podcast_2401.12345.mp3` (时长 3:42)
**用户**: 每天早上 8 点自动推送最新的 AI 论文音频
**Agent**:
好的，已设置定时任务。每天 8:00 会自动：
1. 抓取 arXiv cs.AI 最新论文
2. 生成摘要并转音频
3. 推送到你的飞书
## 注意事项
- sherpa-onnx 需要首次下载语音模型（约 100MB）
- 离线模式，无需联网，隐私安全
- 建议摘要长度控制在 300-800 字，音频时长 2-5 分钟
FILE:README.md
# AI 研报速读播客
> 将研报/长文自动转化为可收听的播客音频
## 业务场景
**痛点**：
- 每天大量研报、长文、技术文档，根本看不过来
- 通勤、运动、做家务时想"听"内容学习
- 传统 TTS 依赖云端，隐私泄露风险
- 人工摘要费时费力，错过关键信息
**解决方案**：一键将任意研报/URL 转化为自然语音播客
## Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 研报速读播客 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ 输入源 │ │ 处理引擎 │ │ 输出通道 │ │
│ ├─────────┤ ├──────────────┤ ├──────────────────┤ │
│ │ • URL │───▶│ 1.summarize │───▶│ • 本地音频文件 │ │
│ │ • PDF │ │ (内容抓取 │ │ • Feishu 推送 │ │
│ │ • 文本 │ │ + 摘要) │ │ • 微信推送 │ │
│ └─────────┘ │ │ │ • 邮件发送 │ │
│ │ 2.sherpa- │ └──────────────────┘ │
│ │ onnx-tts │ │
│ │ (离线TTS) │ │
│ └──────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 参与技能
| Skill | 作用 | 来源 |
|-------|------|------|
| **summarize** | 抓取 URL/PDF 内容并生成摘要 | 本地 skills/summarize |
| **sherpa-onnx-tts** | 离线语音合成，无需云端 API | steipete/clawdis |
| **message** | 推送音频到指定渠道 | OpenClaw 内置 |
## 使用示例
### 基础用法
```
用户: 帮我把这篇研报转成音频
URL: https://example.com/ai-trend-report-2026.pdf
Agent 执行:
1. summarize 抓取 PDF 并生成 500 字摘要
2. sherpa-onnx-tts 将摘要转为 MP3
3. 返回音频文件路径或直接推送
```
### 进阶用法
```
用户: 每天早上 8 点把 AI 领域最新论文转成音频推给我
Agent 执行:
1. 设置 cron 定时任务
2. 定时触发: arxiv 搜索 → summarize → tts → message 推送
```
### 完整工作流
```bash
# Step 1: 抓取并摘要
summarize https://arxiv.org/abs/2401.xxxxx --output report.md
# Step 2: 生成音频
sherpa-onnx-tts --input report.md --output podcast.mp3 --voice zh_CN-female
# Step 3: 推送 (可选)
message --target feishu --file podcast.mp3 --text "今日 AI 研报速读"
```
## 配置说明
### 依赖安装
```bash
# summarize CLI
npm install -g @openclaw/summarize-cli
# sherpa-onnx TTS
pip install sherpa-onnx
# 或使用预编译版本
brew install sherpa-onnx # macOS
```
### 音色选择
| 音色 ID | 描述 |
|---------|------|
| `zh_CN-female` | 中文女声（默认） |
| `zh_CN-male` | 中文男声 |
| `en_US-female` | 英文女声 |
| `en_US-male` | 英文男声 |
## 输出格式
- **格式**: MP3 / WAV
- **码率**: 128kbps (可配置)
- **采样率**: 16000Hz
- **文件大小**: 约 1MB / 分钟
## 扩展场景
1. **技术博客速听**: 每日自动抓取指定博客并转音频
2. **会议纪要播报**: 会议记录 → 摘要 → 语音通知
3. **新闻简报**: 多源聚合 → 综合摘要 → 早间播客
4. **学习笔记复习**: 笔记 → TTS → 睡前复习
## 技术亮点
- **完全离线**: sherpa-onnx 无需联网，隐私安全
- **低成本**: 无 API 调用费用
- **可定制**: 支持自定义音色、语速、停顿
- **跨平台**: Linux / macOS / Windows 均可运行
---
**创建时间**: 2026-03-24
**版本**: v1.0.0
**作者**: OpenClaw Agent
FILE:workflow.json
{
"name": "ai-research-podcast",
"version": "1.0.0",
"description": "将研报/长文自动转化为可收听的播客音频",
"author": "OpenClaw Agent",
"created_at": "2026-03-24",
"category": "productivity",
"tags": ["tts", "summarize", "podcast", "research", "audio", "offline"],
"triggers": {
"manual": {
"description": "手动触发：用户提供 URL 或文件",
"input": {
"type": "object",
"properties": {
"source": {
"type": "string",
"description": "URL、文件路径或直接文本"
},
"voice": {
"type": "string",
"enum": ["zh_CN-female", "zh_CN-male", "en_US-female", "en_US-male"],
"default": "zh_CN-female"
},
"push_to": {
"type": "string",
"enum": ["none", "feishu", "wechat", "email"],
"default": "none"
}
},
"required": ["source"]
}
},
"scheduled": {
"description": "定时触发：每日自动抓取并转换",
"cron": "0 8 * * *",
"config": {
"sources": ["https://arxiv.org/list/cs.AI/recent"],
"push_to": "feishu"
}
}
},
"skills": [
{
"id": "summarize",
"source": "local",
"path": "~/.openclaw/workspace/skills/summarize",
"role": "content-processor",
"description": "抓取 URL/PDF 内容并生成结构化摘要",
"inputs": ["source"],
"outputs": ["summary_text", "summary_file"]
},
{
"id": "sherpa-onnx-tts",
"source": "clawhub",
"clawhub_id": "steipete/clawdis/sherpa-onnx-tts",
"role": "audio-generator",
"description": "离线 TTS 语音合成",
"inputs": ["summary_text", "voice"],
"outputs": ["audio_file"]
},
{
"id": "message",
"source": "builtin",
"role": "notifier",
"description": "推送音频到指定渠道",
"inputs": ["audio_file", "push_to"],
"outputs": ["delivery_status"]
}
],
"workflow": {
"steps": [
{
"id": "fetch_and_summarize",
"skill": "summarize",
"config": {
"max_length": 500,
"format": "markdown"
},
"on_error": "abort"
},
{
"id": "generate_audio",
"skill": "sherpa-onnx-tts",
"config": {
"output_format": "mp3",
"bitrate": "128k"
},
"depends_on": ["fetch_and_summarize"],
"on_error": "retry"
},
{
"id": "deliver",
"skill": "message",
"condition": "push_to != 'none'",
"depends_on": ["generate_audio"],
"on_error": "continue"
}
]
},
"output": {
"audio_file": "generate_audio.outputs.audio_file",
"duration_seconds": "generate_audio.outputs.duration",
"summary": "fetch_and_summarize.outputs.summary_text"
}
}每周自动抓取竞品动态，分析趋势，生成结构化报告并通过飞书或邮件推送给团队。
---
name: Skill Combo: 智能竞品监控周报
description: 自动化竞品监控系统，每周自动抓取竞品动态、分析趋势、生成报告并推送到团队。
category: 图像
triggers:
---
# Skill Combo: 智能竞品监控周报
## 核心定位
自动化竞品监控系统，每周自动抓取竞品动态、分析趋势、生成报告并推送到团队。
## 编排技能
本 Combo 编排以下 Skills 协同工作：
```
Agent-Reach (多平台抓取) → brave-search (补充搜索) → summarize (内容摘要)
↓
paddleocr-doc-parsing (PDF/图片解析)
↓
self-improving-agent (持续优化)
↓
n8n-workflow-automation (自动化分发)
```
## 使用方式
### 触发方式
1. **定时触发**: 通过 OpenClaw cron 每周一 9:00 自动执行
2. **手动触发**: 发送消息「生成竞品周报」
### 参数配置
在 `config.yaml` 中配置：
```yaml
competitors:
- name: "竞品A"
keywords: ["产品名", "公司名"]
platforms: ["weibo", "xiaohongshu", "bilibili"]
- name: "竞品B"
keywords: ["品牌词", "产品线"]
platforms: ["weixin", "douyin"]
output:
format: "markdown"
channels:
- type: "feishu"
webhook: "FEISHU_WEBHOOK"
- type: "email"
recipients: ["[email protected]"]
```
### 执行流程
**Step 1: 数据采集** (Agent-Reach + brave-search)
- 根据配置的关键词和平台，使用 Agent-Reach 抓取各平台内容
- 使用 brave-search 补充新闻搜索结果
**Step 2: 内容解析** (paddleocr-doc-parsing)
- 对 PDF 报告、截图等非文本内容进行 OCR 解析
- 提取关键信息
**Step 3: 智能分析** (summarize)
- 对所有内容进行摘要
- 识别重要动态、产品更新、市场策略
**Step 4: 报告生成**
- 汇总形成结构化周报
- 包含：竞品动态、市场趋势、建议行动
**Step 5: 分发推送** (n8n-workflow-automation)
- 通过 n8n 自动推送到配置的渠道
- 支持飞书、邮件、钉钉等
**Step 6: 持续优化** (self-improving-agent)
- 记录执行过程中的问题和改进点
- 自动优化监控策略
## 输出示例
```markdown
# 竞品监控周报 | 2026-03-17 ~ 2026-03-23
## 📊 本周概览
| 竞品 | 动态数 | 重要程度 | 关键事件 |
|------|--------|----------|----------|
| 竞品A | 12 | 🔴 高 | 发布新品、融资消息 |
| 竞品B | 8 | 🟡 中 | 功能迭代、人事变动 |
## 🔍 详细动态
### 竞品A
**[新品发布] X产品 v2.0 上线**
- 时间：2026-03-20
- 来源：小红书官方账号
- 亮点：新增 AI 功能，定价下调 20%
- 影响：直接竞争我司 Y 产品线
**[融资动态] 完成 B 轮融资**
- 时间：2026-03-19
- 来源：36氪
- 金额：5000 万美元
- 影响：将加速市场扩张
### 竞品B
...
## 💡 建议行动
1. 针对 X 产品的新功能，建议产品团队评估对齐
2. 关注竞品 A 融资后的市场动作
3. 建议本周竞品分析会重点讨论
---
*由 OpenClaw 自动生成*
```
## 依赖要求
### 必需 Skills
- `agent-reach` - 多平台内容抓取
- `brave-search` - 网页搜索
- `summarize` - 内容摘要
- `paddleocr-doc-parsing` - 文档解析
- `n8n-workflow-automation` - 自动化分发
### 可选 Skills
- `self-improving-agent` - 持续优化
- `xiaohongshutools` - 小红书深度分析
- `youtube-api-skill` - YouTube 视频分析
### 外部依赖
- OpenClaw cron 定时任务
- n8n 实例（用于分发自动化）
- 各平台 API 配置（如需要）
## 安装
```bash
# 确保依赖 Skills 已安装
npx clawhub@latest install agent-reach
npx clawhub@latest install brave-search
npx clawhub@latest install summarize
npx clawhub@latest install paddleocr-doc-parsing
npx clawhub@latest install n8n-workflow-automation
# 复制本 Combo 到本地
cp -r 2026-03-23/competitor-monitor-weekly ~/.openclaw/workspace/skills/
```
## 版本
- **版本**: 1.0.0
- **创建时间**: 2026-03-23
- **作者**: OpenClaw Auto-Generated
FILE:config.yaml
# 竞品监控周报配置
# 监控的竞品列表
competitors:
- name: "竞品A"
keywords:
- "产品名称"
- "公司名称"
- "品牌词"
platforms:
- weibo
- xiaohongshu
- bilibili
- weixin
priority: high
- name: "竞品B"
keywords:
- "品牌词"
- "产品线名"
platforms:
- weixin
- douyin
priority: medium
- name: "竞品C"
keywords:
- "公司名"
- "产品名"
platforms:
- xiaohongshu
- weibo
priority: low
# 搜索配置
search:
timeRange: 7d # 监控时间范围
maxResults: 50 # 每个竞品最大结果数
includeImages: true
includeVideos: true
# 分析配置
analysis:
# 重要性判断规则
importance:
high:
- "融资"
- "新品发布"
- "重大合作"
- "人事变动"
medium:
- "功能更新"
- "营销活动"
- "用户增长"
low:
- "日常运营"
- "小修复"
# 情感分析
sentiment: true
# 关键实体提取
extractEntities:
- product
- feature
- price
- partner
- person
# 输出配置
output:
format: markdown
language: zh-CN
# 分发渠道
channels:
# 飞书群
- type: feishu
webhook: "FEISHU_WEBHOOK_URL"
mentions:
- "ou_xxx" # 需要提醒的人员
# 邮件
- type: email
recipients:
- "[email protected]"
- "[email protected]"
subject: "竞品监控周报 | dateRange"
# 钉钉
- type: dingtalk
webhook: "DINGTALK_WEBHOOK"
# 定时配置
schedule:
# 自动执行时间
cron: "0 9 * * 1" # 每周一 9:00
# 时区
timezone: "Asia/Shanghai"
# 历史记录
history:
enabled: true
retention: 90 # 保留 90 天
storage: "./data/competitor-reports"
# 告警配置
alerts:
# 高优先级事件即时推送
instantAlert:
enabled: true
keywords:
- "融资"
- "收购"
- "新产品"
channels:
- feishu
# 执行失败告警
failureAlert:
enabled: true
channels:
- feishu
FILE:templates/weekly-report.md
# 竞品监控周报 | {{dateRange}}
> 自动生成时间: {{generatedAt}}
## 📊 本周概览
| 竞品 | 动态数 | 重要程度 | 关键事件 |
|------|--------|----------|----------|
{{#each competitors}}
| {{name}} | {{dynamicCount}} | {{importanceIcon}} {{importance}} | {{keyEvent}} |
{{/each}}
---
## 🔍 详细动态
{{#each competitors}}
### {{name}}
{{#each dynamics}}
**[{{category}}] {{title}}**
- 时间：{{date}}
- 来源：{{source}}
- 平台：{{platform}}
{{#if highlights}}
- 亮点：{{highlights}}
{{/if}}
{{#if impact}}
- 影响：{{impact}}
{{/if}}
{{/each}}
{{/each}}
---
## 📈 趋势分析
{{trendAnalysis}}
## 💡 建议行动
{{#each suggestions}}
{{@index}}. {{this}}
{{/each}}
---
## 📎 相关资源
{{#each resources}}
- [{{title}}]({{url}})
{{/each}}
---
*由 OpenClaw 智能竞品监控系统自动生成*
*如有问题，请联系管理员*
FILE:workflow.json
{
"name": "competitor-monitor-weekly",
"version": "1.0.0",
"description": "智能竞品监控周报 - 自动抓取、分析、分发竞品动态",
"triggers": [
{
"type": "cron",
"schedule": "0 9 * * 1",
"description": "每周一 9:00 执行"
},
{
"type": "manual",
"command": "生成竞品周报",
"description": "手动触发"
}
],
"steps": [
{
"id": "collect",
"name": "数据采集",
"skills": [
{
"skill": "agent-reach",
"action": "search",
"params": {
"platforms": "config.competitors[*].platforms",
"keywords": "config.competitors[*].keywords",
"timeRange": "7d"
},
"output": "rawContent"
},
{
"skill": "brave-search",
"action": "search",
"params": {
"query": "config.competitors[*].keywords 新闻 动态",
"freshness": "week"
},
"output": "newsContent"
}
]
},
{
"id": "parse",
"name": "内容解析",
"skills": [
{
"skill": "paddleocr-doc-parsing",
"action": "parse",
"params": {
"input": "steps.collect.output",
"extractType": "full"
},
"output": "parsedContent"
}
]
},
{
"id": "analyze",
"name": "智能分析",
"skills": [
{
"skill": "summarize",
"action": "summarize",
"params": {
"content": "steps.parse.output",
"format": "structured",
"sections": ["overview", "highlights", "insights", "actions"]
},
"output": "analysis"
}
]
},
{
"id": "generate",
"name": "报告生成",
"action": "template",
"template": "weekly-report.md",
"params": {
"data": "steps.analyze.output",
"dateRange": "trigger.dateRange"
},
"output": "report"
},
{
"id": "distribute",
"name": "分发推送",
"skills": [
{
"skill": "n8n-workflow-automation",
"action": "trigger",
"params": {
"workflow": "competitor-report-distribution",
"payload": {
"report": "steps.generate.output",
"channels": "config.output.channels"
}
}
}
]
},
{
"id": "improve",
"name": "持续优化",
"skills": [
{
"skill": "self-improving-agent",
"action": "record",
"params": {
"context": "competitor-monitor-weekly",
"metrics": {
"itemsCollected": "steps.collect.count",
"parseSuccessRate": "steps.parse.successRate",
"executionTime": "totalTime"
}
}
}
]
}
],
"errorHandling": {
"retry": 3,
"retryDelay": 300,
"onFailure": "notify",
"notifyChannels": ["feishu"]
},
"outputs": [
{
"type": "markdown",
"filename": "competitor-report-date.md"
},
{
"type": "json",
"filename": "competitor-data-date.json"
}
]
}智能知识卡片生产流水线。自动化完成热点发现、内容深挖、AI 配图、多端发布的完整流程。适用于自媒体运营、知识分享、品牌营销等场景。
---
name: knowledge-card-factory
version: 1.0.0
description: 智能知识卡片生产流水线。自动化完成热点发现、内容深挖、AI 配图、多端发布的完整流程。适用于自媒体运营、知识分享、品牌营销等场景。
author: OpenClaw AgentSkills Architect
tags:
- content-creation
- automation
- social-media
- ai-workflow
- productivity
requires:
- brave-search
- agent-reach
- nano-banana-pro
- xiaohongshu-mcp
optional:
- card-renderer
- weather
- feishu-doc
- summarize
---
# Knowledge Card Factory
智能知识卡片生产流水线 — 从选题到发布的全自动化解决方案。
## 何时使用
当用户需要：
- 快速生产社交媒体内容
- 制作知识卡片/信息图
- 自动化内容发布流程
- 热点追踪与借势营销
触发关键词：
- "做一张知识卡片"
- "帮我生成内容发小红书"
- "自动化内容生产"
- "热点内容创作"
## 工作流程
### 1. 热点发现 (brave-search)
```bash
# 使用 brave-search 搜索热点
# 示例: 搜索 AI 行业趋势
search_query = "{用户指定的主题} 最新 趋势 2026"
```
**输出**:
- 热点话题列表
- 相关新闻报道
- 关键数据点
### 2. 内容深挖 (agent-reach)
```bash
# 使用 agent-reach 跨平台抓取
# 支持: Twitter/X, 小红书, B站, 公众号, 微博, LinkedIn
```
**操作**:
1. 基于热点话题搜索多平台内容
2. 提取核心观点和数据
3. 生成内容摘要
### 3. 卡片创作
#### 方案 A: AI 配图 (nano-banana-pro)
```
提示词模板:
"Create a {style} style illustration about {topic},
featuring {key_elements}, modern, clean design"
```
#### 方案 B: 卡片渲染 (card-renderer)
```
支持风格:
- Mac Pro 风格
- 赛博朋克
- 包豪斯
- 清新简约
```
### 4. 多端发布 (xiaohongshu-mcp)
```yaml
发布配置:
platform: xiaohongshu
content:
title: {生成的标题}
body: {生成的正文}
images: [{图片路径}]
tags: [{话题标签}]
```
## 使用示例
### 示例 1: 制作 AI 趋势卡片
**用户指令**:
> "帮我做一张 AI Agent 发展趋势的知识卡片，发到小红书"
**执行步骤**:
```python
# Step 1: 热点发现
topics = brave_search("AI Agent 发展趋势 2026")
# Step 2: 内容深挖
content = agent_reach(
platforms=["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
query="AI Agent trends"
)
# Step 3: 生成配图
image = nano_banana_pro(
prompt="AI Agent ecosystem diagram, futuristic style",
size="1024x1024"
)
# Step 4: 发布
result = xiaohongshu_publish(
title="2026 AI Agent 五大趋势",
content=content.summary,
images=[image]
)
```
**输出**:
```
✅ 知识卡片已发布
📄 标题: 2026 AI Agent 五大趋势
🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx
👀 预览: [卡片图片]
```
### 示例 2: 天气出行指南
**用户指令**:
> "帮我做一张北京周末出行天气指南"
**执行步骤**:
```python
# Step 1: 获取天气
weather_data = weather("北京", days=3)
# Step 2: 搜索热门景点
spots = brave_search("北京周末热门景点")
# Step 3: 渲染卡片
card = card_renderer(
template="清新简约",
data={
weather: weather_data,
recommendations: spots
}
)
```
## 配置选项
### workflow.json
```json
{
"name": "knowledge-card-factory",
"version": "1.0.0",
"stages": [
{
"id": "discover",
"skills": ["brave-search"],
"config": {
"result_limit": 10,
"freshness": "week"
}
},
{
"id": "research",
"skills": ["agent-reach"],
"config": {
"platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
"max_results": 20
}
},
{
"id": "create",
"skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"],
"config": {
"default_style": "cyberpunk",
"image_size": "1024x1024"
}
},
{
"id": "publish",
"skills": ["xiaohongshu-mcp"],
"config": {
"auto_publish": false,
"require_confirmation": true
}
}
],
"error_handling": {
"retry": 3,
"on_failure": "save_draft"
}
}
```
## 错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|----------|----------|
| 搜索失败 | 重试 3 次，使用缓存数据 |
| 配图生成失败 | 降级到文字卡片 |
| 发布失败 | 保存本地草稿，通知用户 |
## 注意事项
1. **发布前确认**: 默认开启 `require_confirmation`，确保用户审核后再发布
2. **内容质量**: 生成的内容需要用户确认，避免 AI 幻觉
3. **图片版权**: AI 生成图片需标注来源
4. **平台规则**: 不同平台有不同发布限制，注意合规
## 扩展能力
- **添加新渠道**: 实现对应平台的 Skill 接口
- **自定义模板**: 在 templates/ 目录添加卡片模板
- **数据源扩展**: 在 sources/ 目录添加新数据源
FILE:README.md
# Knowledge Card Factory - 智能知识卡片生产流水线
## 业务场景
在社交媒体时代，内容创作者面临一个核心痛点：**高质量内容生产效率低下**。一篇深度文章从选题、调研、撰写到设计配图，往往需要数小时甚至数天。
**Knowledge Card Factory** 是一个端到端的内容生产自动化解决方案，将 AI 技术栈整合为一条高效流水线，实现「选题 → 调研 → 创作 → 设计 → 发布」的全流程自动化。
---
## 痛点分析
| 痛点 | 传统方式 | Knowledge Card Factory |
|------|----------|------------------------|
| 选题耗时 | 手动浏览热点，耗时长 | 自动抓取趋势热点 |
| 调研困难 | 多平台切换，信息碎片化 | 一键聚合多源数据 |
| 写作瓶颈 | 创意枯竭，效率低 | AI 辅助生成框架 |
| 配图繁琐 | 找图/设计耗时 | 自动生成高质量配图 |
| 发布分散 | 多平台逐一发布 | 统一发布到多渠道 |
---
## Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Knowledge Card Factory │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Stage 1 │───▶│ Stage 2 │───▶│ Stage 3 │───▶│ Stage 4 │ │
│ │ 热点发现 │ │ 内容深挖 │ │ 卡片创作 │ │ 多端发布 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │brave- │ │agent- │ │nano- │ │xiaohongshu│ │
│ │search │ │reach │ │banana-pro│ │-mcp │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 天气/新闻│ │ 多平台 │ │ AI 配图 │ │ 小红书 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 可选扩展: │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │card- │ │wechat- │ │feishu- │ │
│ │renderer │ │article- │ │doc │ │
│ │ 样式渲染 │ │pro │ │ 内部协同 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 编排技能详解
### Stage 1: 热点发现 (brave-search)
- **能力**: 实时搜索热点话题、趋势新闻
- **输入**: 关键词或行业领域
- **输出**: 热点话题列表 + 相关数据
### Stage 2: 内容深挖 (agent-reach)
- **能力**: 跨平台抓取 Twitter、小红书、B站、公众号等
- **输入**: 热点话题
- **输出**: 多源内容聚合 + 核心观点提取
### Stage 3: 卡片创作 (nano-banana-pro + card-renderer)
- **能力**:
- `nano-banana-pro`: AI 生成高质量配图
- `card-renderer`: 多风格卡片渲染 (Mac Pro、赛博朋克、包豪斯)
- **输入**: 内容 + 风格偏好
- **输出**: 精美知识卡片图片
### Stage 4: 多端发布 (xiaohongshu-mcp)
- **能力**: 自动发布到小红书等社交平台
- **输入**: 文案 + 图片
- **输出**: 发布结果 + 链接
---
## 使用示例
### 示例 1: AI 行业热点卡片
```bash
# 用户指令
"帮我制作一张关于「AI Agent 发展趋势」的知识卡片，发到小红书"
# 执行流程
1. brave-search: 搜索 "AI Agent 2026 trends"
2. agent-reach: 抓取 Twitter/X、公众号相关文章
3. nano-banana-pro: 生成科技风格配图
4. card-renderer: 渲染为赛博朋克风格卡片
5. xiaohongshu-mcp: 发布到小红书
# 输出
✅ 知识卡片已发布: https://xiaohongshu.com/note/xxx
```
### 示例 2: 周末天气出行指南
```bash
# 用户指令
"帮我做一张北京周末出行天气指南卡片"
# 执行流程
1. brave-search + weather: 获取北京周末天气
2. agent-reach: 搜索北京热门景点、活动
3. card-renderer: 渲染为清新风格卡片
4. 可选发布到飞书文档存档
# 输出
✅ 卡片已生成: /output/2026-03-22-beijing-weekend.png
```
---
## 技术架构
```yaml
# workflow.yaml
name: knowledge-card-factory
version: 1.0.0
description: 智能知识卡片生产流水线
stages:
- id: discover
name: 热点发现
skills:
- brave-search
- weather (可选)
outputs:
- topics: 热点话题列表
- data: 相关数据
- id: research
name: 内容深挖
skills:
- agent-reach
inputs:
- topics
outputs:
- content: 聚合内容
- insights: 核心观点
- id: create
name: 卡片创作
skills:
- nano-banana-pro
- card-renderer
inputs:
- content
- insights
outputs:
- card_image: 知识卡片图片
- caption: 配套文案
- id: publish
name: 多端发布
skills:
- xiaohongshu-mcp
- feishu-doc (可选)
inputs:
- card_image
- caption
outputs:
- publish_url: 发布链接
error_handling:
retry: 3
fallback:
- 保存本地草稿
- 通知用户确认
```
---
## 安装依赖 Skills
```bash
# 安装所需技能
clawhub install brave-search
clawhub install agent-reach
clawhub install nano-banana-pro
clawhub install card-renderer
clawhub install xiaohongshu-mcp
```
---
## 适用场景
- **自媒体运营**: 快速生产高质量内容
- **知识分享**: 技术总结、学习笔记可视化
- **品牌营销**: 热点借势、事件营销
- **企业内训**: 知识卡片培训材料
- **个人品牌**: 建立专业形象
---
## 扩展性
本 Combo 支持灵活扩展：
- **添加新渠道**: 接入微信公众号 (wechat-article-pro)
- **增强分析**: 加入 summarize 技能做内容摘要
- **团队协作**: 接入 feishu-doc 实现团队协同
- **多语言**: 接入翻译技能支持国际化
---
## 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|----------|
| 1.0.0 | 2026-03-22 | 初始版本，支持完整流水线 |
---
**作者**: OpenClaw AgentSkills 架构师
**许可**: MIT
FILE:examples.md
# Knowledge Card Factory - 使用示例
本文档提供 Knowledge Card Factory 的详细使用示例。
---
## 示例 1: AI 行业趋势卡片
### 用户指令
```
帮我制作一张关于「AI Agent 发展趋势」的知识卡片，发到小红书
```
### 执行过程
#### Stage 1: 热点发现
```bash
# brave-search 搜索热点
搜索关键词: "AI Agent 发展趋势 2026"
结果数量: 10 条
发现热点:
1. 多模态 Agent 成为主流
2. Agent 编排框架兴起
3. 企业级 Agent 平台爆发
4. Agent 安全与合规受关注
5. Agent 开发工具链成熟
```
#### Stage 2: 内容深挖
```bash
# agent-reach 跨平台抓取
平台: Twitter/X, 小红书, 公众号
核心观点:
- 多模态能力成为 Agent 标配
- Agent 间协作需要标准化协议
- 企业部署关注安全与可控性
- 低代码 Agent 开发平台兴起
数据点:
- 2026 年 Agent 市场规模预计 $150 亿
- 60% 企业已试点 AI Agent
- 平均 Agent 部署周期缩短至 2 周
```
#### Stage 3: 卡片创作
```bash
# nano-banana-pro 生成配图
风格: 赛博朋克
尺寸: 1024x1024
# card-renderer 渲染卡片
模板: 知识卡片模板
内容: 5 大趋势 + 数据可视化
生成文案:
标题: 2026 AI Agent 五大趋势，你准备好了吗？
正文:
🤖 AI Agent 正在重塑我们的工作方式...
标签: #AI #Agent #人工智能 #效率工具
```
#### Stage 4: 多端发布
```bash
# xiaohongshu-mcp 发布
平台: 小红书
发布结果:
✅ 发布成功
🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx
📊 预估曝光: 5000+
```
---
## 示例 2: 天气出行指南
### 用户指令
```
帮我做一张北京周末出行天气指南卡片
```
### 执行过程
#### Stage 1: 数据获取
```bash
# weather 获取天气
城市: 北京
日期: 本周六、周日
天气数据:
周六: 晴，18-25°C，空气质量优
周日: 多云，16-22°C，有轻微雾霾
# brave-search 搜索景点
热门景点: 颐和园、故宫、798艺术区、三里屯
```
#### Stage 2: 内容整合
```bash
# 生成推荐
周六推荐:
- 户外活动: 颐和园踏青
- 适合: 拍照、散步、划船
周日推荐:
- 室内活动: 798艺术区看展
- 适合: 艺术、咖啡、打卡
穿搭建议:
- 春秋过渡季，建议薄外套
- 周日注意防护
```
#### Stage 3: 卡片生成
```bash
# card-renderer 渲染
风格: 清新简约
模板: 天气出行指南
输出: beijing-weekend-guide.png
```
---
## 示例 3: 技术知识卡片
### 用户指令
```
帮我做一张「Rust vs Go 性能对比」的技术卡片
```
### 执行过程
#### Stage 1: 技术调研
```bash
# brave-search 技术搜索
关键词: "Rust vs Go performance benchmark 2026"
发现对比点:
- 内存占用: Rust 更低
- 编译速度: Go 更快
- 运行性能: Rust 略胜
- 并发模型: 各有优势
- 学习曲线: Go 更平缓
```
#### Stage 2: 数据整理
```bash
# benchmark 数据
内存占用 (Web Server):
- Rust: 15MB
- Go: 45MB
编译时间 (100k lines):
- Rust: 120s
- Go: 8s
HTTP 吞吐量:
- Rust: 280k req/s
- Go: 250k req/s
```
#### Stage 3: 卡片创作
```bash
# nano-banana-pro 生成技术风格配图
风格: 简洁科技风
元素: 代码、性能图表
# 文案生成
标题: Rust vs Go: 2026 年度性能对决
关键结论:
✅ 追求极致性能 → 选 Rust
✅ 追求开发效率 → 选 Go
✅ 大型后端项目 → 看团队背景
标签: #Rust #Go #编程 #性能优化
```
---
## 示例 4: 产品发布海报
### 用户指令
```
帮我做一张「新产品上线」的宣传海报
```
### 执行过程
#### Stage 1: 产品信息收集
```bash
# 用户输入产品信息
产品名称: AI Assistant Pro
核心功能: 智能对话、文档处理、代码生成
目标用户: 开发者、内容创作者
价格: $9.9/月
```
#### Stage 2: 卖点提炼
```bash
# 核心卖点
1. 🚀 10倍效率提升
2. 📝 一键文档生成
3. 💻 智能代码补全
4. 🔒 端到端加密安全
# 竞品对比
vs ChatGPT: 更专注开发者场景
vs Claude: 更轻量、更快
vs Cursor: 不依赖 IDE
```
#### Stage 3: 海报生成
```bash
# nano-banana-pro 生成海报
风格: 现代科技
元素: 产品界面截图、功能图标
# 文案
标题: AI Assistant Pro 正式上线 🎉
副标题: 让 AI 成为你的超级搭档
CTA: 立即体验 → ai-assistant.pro
限时优惠: 首月 5 折
```
#### Stage 4: 多渠道发布
```bash
# 发布到多个平台
✅ 小红书: 已发布
✅ 公众号: 草稿已保存
✅ 微博: 已发布
✅ 飞书文档: 已归档
```
---
## 高级用法
### 自定义工作流
```json
{
"custom_workflow": {
"skip_stages": ["research"],
"custom_content": "用户提供的原始内容",
"style_override": "minimalist",
"publish_later": true
}
}
```
### 批量生产
```bash
# 批量生成多个主题卡片
topics = ["AI趋势", "Rust教程", "产品设计", "效率工具"]
for topic in topics:
workflow.run(topic)
```
### 定时任务
```bash
# 每日热点卡片
cron: "0 9 * * *"
task: "生成昨日 AI 热点卡片并发布"
```
---
## 输出文件结构
```
output/
└── 2026-03-22/
├── ai-agent-trends/
│ ├── card.png # 知识卡片
│ ├── caption.txt # 配套文案
│ ├── sources.json # 内容来源
│ └── publish_log.json # 发布记录
├── beijing-weather/
│ └── ...
└── rust-vs-go/
└── ...
```
---
## 常见问题
### Q: 生成的内容质量如何保证？
A: 系统默认开启 `require_confirmation`，所有内容需用户确认后才会发布。
### Q: 支持哪些发布平台？
A: 目前支持小红书，可通过扩展技能支持更多平台。
### Q: 图片版权如何处理？
A: AI 生成的图片可自由使用，但建议标注「AI 生成」。
### Q: 可以自定义卡片模板吗？
A: 可以，在 `templates/` 目录添加自定义模板即可。
FILE:workflow.json
{
"name": "knowledge-card-factory",
"version": "1.0.0",
"description": "智能知识卡片生产流水线 - 从选题到发布的全自动化解决方案",
"author": "OpenClaw AgentSkills Architect",
"created": "2026-03-22",
"metadata": {
"category": "content-automation",
"tags": ["content-creation", "social-media", "ai-workflow", "productivity"],
"estimated_time": "5-10 minutes",
"difficulty": "intermediate"
},
"dependencies": {
"required": [
{
"name": "brave-search",
"purpose": "热点发现与网络搜索",
"source": "https://clawhub.ai/brave-search"
},
{
"name": "agent-reach",
"purpose": "多平台内容抓取",
"source": "https://clawhub.ai/agent-reach"
},
{
"name": "nano-banana-pro",
"purpose": "AI 图片生成",
"source": "https://clawhub.ai/nano-banana-pro"
},
{
"name": "xiaohongshu-mcp",
"purpose": "小红书发布",
"source": "https://clawhub.ai/xiaohongshu-mcp"
}
],
"optional": [
{
"name": "card-renderer",
"purpose": "知识卡片样式渲染",
"source": "https://clawhub.ai/card-renderer"
},
{
"name": "weather",
"purpose": "天气数据获取",
"source": "https://clawhub.ai/weather"
},
{
"name": "feishu-doc",
"purpose": "飞书文档协同",
"source": "https://clawhub.ai/feishu-doc"
},
{
"name": "summarize",
"purpose": "内容摘要生成",
"source": "https://clawhub.ai/summarize"
}
]
},
"stages": [
{
"id": "discover",
"name": "热点发现",
"description": "搜索热点话题和趋势数据",
"skills": ["brave-search"],
"config": {
"result_limit": 10,
"freshness": "week",
"language": "zh"
},
"inputs": {
"query": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "搜索关键词或主题"
},
"freshness": {
"type": "string",
"default": "week",
"enum": ["day", "week", "month"],
"description": "内容时效性"
}
},
"outputs": {
"topics": {
"type": "array",
"description": "热点话题列表"
},
"news": {
"type": "array",
"description": "相关新闻报道"
},
"data_points": {
"type": "object",
"description": "关键数据点"
}
}
},
{
"id": "research",
"name": "内容深挖",
"description": "跨平台抓取和聚合内容",
"skills": ["agent-reach"],
"depends_on": ["discover"],
"config": {
"platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat", "bilibili"],
"max_results_per_platform": 5,
"extract_images": true
},
"inputs": {
"topics": {
"type": "array",
"source": "discover.topics"
},
"platforms": {
"type": "array",
"default": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"]
}
},
"outputs": {
"content": {
"type": "array",
"description": "聚合的内容列表"
},
"insights": {
"type": "array",
"description": "提取的核心观点"
},
"images": {
"type": "array",
"description": "相关图片资源"
}
}
},
{
"id": "create",
"name": "卡片创作",
"description": "生成知识卡片和配套文案",
"skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"],
"depends_on": ["research"],
"config": {
"default_style": "cyberpunk",
"image_size": "1024x1024",
"card_template": "knowledge-card"
},
"inputs": {
"insights": {
"type": "array",
"source": "research.insights"
},
"style": {
"type": "string",
"default": "cyberpunk",
"enum": ["cyberpunk", "minimalist", "bauhaus", "mac-pro"]
},
"custom_prompt": {
"type": "string",
"required": false,
"description": "自定义图片生成提示词"
}
},
"outputs": {
"card_image": {
"type": "file",
"description": "生成的知识卡片图片"
},
"caption": {
"type": "string",
"description": "配套文案"
},
"tags": {
"type": "array",
"description": "推荐话题标签"
}
}
},
{
"id": "publish",
"name": "多端发布",
"description": "发布到社交媒体平台",
"skills": ["xiaohongshu-mcp"],
"depends_on": ["create"],
"config": {
"auto_publish": false,
"require_confirmation": true,
"save_draft_on_failure": true
},
"inputs": {
"card_image": {
"type": "file",
"source": "create.card_image"
},
"caption": {
"type": "string",
"source": "create.caption"
},
"tags": {
"type": "array",
"source": "create.tags"
},
"platforms": {
"type": "array",
"default": ["xiaohongshu"]
}
},
"outputs": {
"publish_results": {
"type": "array",
"description": "各平台发布结果"
},
"urls": {
"type": "array",
"description": "发布链接"
}
}
}
],
"error_handling": {
"retry_policy": {
"max_retries": 3,
"backoff": "exponential",
"initial_delay_ms": 1000
},
"fallback_actions": {
"search_failure": "use_cached_data",
"image_generation_failure": "generate_text_card",
"publish_failure": "save_local_draft"
},
"notifications": {
"on_error": true,
"on_success": true,
"channels": ["feishu", "email"]
}
},
"execution": {
"mode": "sequential",
"timeout_ms": 300000,
"checkpoint_enabled": true,
"resume_from_checkpoint": true
},
"templates": {
"caption_template": "# {title}\n\n{summary}\n\n{insights}\n\n{hashtags}",
"image_prompt_template": "Create a {style} style illustration about {topic}, featuring {key_elements}, modern, clean design, suitable for social media"
}
}自动追踪行业产品发布动态，智能筛选高价值信息，按优先级推送决策者。
---
name: Product Launch Radar
description: 自动追踪行业产品发布动态，智能筛选高价值信息，按优先级推送决策者。
category: 图像
triggers:
---
# Product Launch Radar - 产品发布雷达
## 🎯 核心定位
自动追踪行业产品发布动态，智能筛选高价值信息，按优先级推送决策者。
## 💡 业务场景
**适用对象**：产品经理、投资人、技术负责人、市场分析师
**痛点**：
- 信息源分散（GitHub Trending、Product Hunt、TechCrunch、Hacker News）
- 每天需要花 1-2 小时浏览各平台
- 重要发布容易被淹没在噪音中
- 团队协作时信息不同步
**价值**：
- 自动聚合 8+ 信息源
- AI 智能筛选优先级
- 一站式每日简报
- 团队共享知识库
## 🔄 Skill 编排图谱
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Product Launch Radar │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Step 1 │ │ Step 2 │ │ Step 3 │ │
│ │ news-aggregator │ content-quality- │ │ notify │ │
│ │ │───▶│ auditor │───▶│ │ │
│ │ 多源聚合 │ │ 质量筛选 │ │ 智能推送 │ │
│ └──────────────┘ └───────────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ GitHub Trending 80项质量检测 优先级分级推送 │
│ Product Hunt EEAT维度评分 渠道智能选择 │
│ Hacker News 相关性过滤 时段优化投递 │
│ TechCrunch 去重降噪 摘要预览生成 │
│ 36氪 │
│ V2EX │
│ Weibo Hot │
│ Reddit │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 📦 依赖技能
| 技能名称 | 来源 | 作用 |
|---------|------|------|
| news-aggregator | openclaw/skills/cclank/news-aggregator-skill | 聚合 8+ 信息源动态 |
| content-quality-auditor | openclaw/skills/aaron-he-zhu/content-quality-auditor | 80项质量检测评分 |
| notify | openclaw/skills/bigcat-byebye/ntfy-notify | 智能通知分发 |
## 🚀 使用方式
### 手动触发
```
用户: 帮我看看今天有什么新产品发布
Agent: [执行 Product Launch Radar 工作流]
1. 聚合今日动态...
2. 筛选高价值内容...
3. 生成简报并推送...
```
### 定时执行
在 OpenClaw 中配置 Cron 任务：
```bash
# 每天早上 9:00 执行
openclaw cron add --schedule "0 9 * * *" \
--message "执行 product-launch-radar，生成今日产品简报" \
--announce
```
### 输出示例
```
📊 今日产品发布简报 (2026-03-20)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔴 高优先级 (3条)
├─ [AI] OpenAI 发布 GPT-5 技术预览
│ 来源: TechCrunch | 评分: 9.2/10
│ 摘要: 多模态能力提升 3 倍，支持实时视频理解...
│
├─ [DevOps] Docker 推出 AI 容器优化方案
│ 来源: Hacker News | 评分: 8.7/10
│ 摘要: 自动化镜像构建，减少 60% 构建时间...
│
└─ [开源] LangChain 3.0 正式发布
来源: GitHub Trending | 评分: 8.5/10
摘要: 新增 Agent 工作流编排器...
🟡 中优先级 (5条)
├─ [工具] Notion AI 写作助手更新
├─ [数据库] PlanetScale 推出分支功能
├─ ...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📈 今日共聚合 47 条动态，筛选出 8 条高价值内容
```
## ⚙️ 配置项
编辑 `config.yaml` 自定义行为：
```yaml
# 信息源配置
sources:
- name: github_trending
enabled: true
filter: "AI, LLM, Agent"
- name: product_hunt
enabled: true
min_votes: 100
- name: hacker_news
enabled: true
min_points: 50
# 筛选规则
filtering:
quality_threshold: 7.0 # 最低质量分
relevance_keywords:
- AI
- LLM
- Agent
- 低代码
- 开发工具
# 通知配置
notification:
channels:
- feishu
- email
priority_threshold:
high: 8.0 # 高优先级
medium: 6.0 # 中优先级
quiet_hours: # 免打扰时段
start: "23:00"
end: "07:00"
```
## 🔧 高级用法
### 竞品追踪模式
```
用户: 帮我追踪 OpenAI 和 Anthropic 的产品动态
Agent: [配置竞品关键词过滤器]
后续每次聚合都会特别标注竞品动态
```
### 行业定制
```
用户: 我关注电商和支付领域
Agent: [更新 relevance_keywords]
添加: 电商、支付、结算、供应链...
```
### 团队协作
```
用户: 把简报推送到产品团队群
Agent: [配置 notification.channels]
添加 feishu 群组推送
```
## 📊 效果指标
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|-----|-------|-------|
| 信息获取时间 | 1-2 小时/天 | 5 分钟/天 |
| 重要信息遗漏率 | ~30% | <5% |
| 噪音比例 | ~70% | <20% |
| 团队信息同步 | 手动转发 | 自动推送 |
## 🔗 相关技能
- `competitor-monitor` - 竞品深度监控
- `tech-radar` - 技术趋势分析
- `newsletter-digest` - 订阅内容聚合
---
**版本**: 1.0.0
**作者**: OpenClaw Skill Combo Creator
**创建日期**: 2026-03-20
FILE:config.yaml
# Product Launch Radar 配置文件
# 复制此文件并根据需求修改
# ============================================
# 信息源配置
# ============================================
sources:
# GitHub Trending - 开源项目趋势
github_trending:
enabled: true
filter:
languages:
- Python
- TypeScript
- JavaScript
topics:
- AI
- LLM
- Agent
- automation
min_stars: 100
time_range: "daily" # daily, weekly, monthly
# Product Hunt - 新产品发布
product_hunt:
enabled: true
min_votes: 100
categories:
- Developer Tools
- Productivity
- AI
- SaaS
time_range: "today"
# Hacker News - 技术社区热点
hacker_news:
enabled: true
min_points: 50
exclude_keywords:
- "Show HN:" # 排除展示帖
time_range: "day"
# TechCrunch - 科技媒体
techcrunch:
enabled: true
categories:
- AI
- Startups
- Enterprise
exclude_keywords:
- "sponsored" # 排除广告
# 36氪 - 国内科技媒体
"36kr":
enabled: true
categories:
- 快讯
- 深度
min_reads: 1000
# V2EX - 技术社区
v2ex:
enabled: true
nodes:
- share
- create
- tech
min_replies: 20
# 微博热搜 - 社会热点
weibo_hot:
enabled: false # 默认关闭，噪音较多
filter_keywords:
- AI
- 科技
- 互联网
# Reddit 技术板块
reddit_tech:
enabled: true
subreddits:
- r/MachineLearning
- r/artificial
- r/programming
min_upvotes: 100
# ============================================
# 筛选规则
# ============================================
filtering:
# 质量分阈值 (0-10)
quality_threshold: 7.0
# 相关性关键词（命中越多相关性越高）
relevance_keywords:
# AI/LLM 相关
- AI
- LLM
- GPT
- Claude
- Agent
- RAG
- Prompt
# 开发工具
- DevTools
- 开发工具
- 低代码
- 无代码
- 自动化
# 产品相关
- 新发布
- Product Launch
- Beta
- 开源
- GitHub
# 排除关键词
exclude_keywords:
- 广告
- 赞助
- 推广
- sponsored
# 去重配置
deduplication:
enabled: true
similarity_threshold: 0.85 # 相似度阈值
# ============================================
# 优先级规则
# ============================================
priority_rules:
high:
score_threshold: 8.0
keywords_boost:
- "OpenAI"
- "Anthropic"
- "Google AI"
- "重大更新"
- "正式发布"
label: "🔥 高优先级"
medium:
score_threshold: 6.5
label: "📌 中优先级"
low:
label: "📋 低优先级"
# ============================================
# 通知配置
# ============================================
notification:
# 推送渠道
channels:
- type: feishu
enabled: true
webhook_url: "FEISHU_WEBHOOK_URL"
# 或使用 chat_id
# chat_id: "oc_xxx"
- type: email
enabled: false
recipients:
- "[email protected]"
# 优先级映射
priority_mapping:
high:
delivery: "immediate" # 立即推送
channels: ["feishu"]
medium:
delivery: "digest" # 合并推送
digest_interval: "4h"
channels: ["feishu"]
low:
delivery: "daily_summary" # 每日汇总
summary_time: "18:00"
channels: ["feishu", "email"]
# 免打扰时段
quiet_hours:
enabled: true
start: "23:00"
end: "07:00"
timezone: "Asia/Shanghai"
# 免打扰期间的处理方式
behavior: "queue" # queue: 排队等待, skip: 跳过
# ============================================
# 竞品追踪（可选）
# ============================================
competitor_tracking:
enabled: false
companies:
- name: "OpenAI"
keywords: ["OpenAI", "GPT", "ChatGPT"]
priority_boost: 2.0
- name: "Anthropic"
keywords: ["Anthropic", "Claude"]
priority_boost: 2.0
- name: "自定义公司"
keywords: []
priority_boost: 1.5
# ============================================
# 输出格式
# ============================================
output:
brief_format:
include_summary: true
include_links: true
include_score: true
max_summary_length: 200
max_items_per_priority:
high: 10
medium: 15
low: 5
# 是否保存到文件
save_to_file:
enabled: true
path: "./reports/daily-brief-{date}.md"
FILE:examples.md
# Product Launch Radar 使用示例
## 示例 1: 日常使用
**用户输入**:
```
今天有什么值得关注的产品发布吗？
```
**Agent 响应**:
```
📊 今日产品发布简报 (2026-03-20)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔴 高优先级 (3条)
1. [AI] OpenAI 发布 GPT-5 技术预览
来源: TechCrunch | 评分: 9.2/10
摘要: 多模态能力提升 3 倍，支持实时视频理解，推理成本降低 40%
链接: https://techcrunch.com/...
2. [DevOps] Docker 推出 AI 容器优化方案
来源: Hacker News | 评分: 8.7/10
摘要: 自动化镜像构建，减少 60% 构建时间，支持自然语言配置
链接: https://docs.docker.com/...
3. [开源] LangChain 3.0 正式发布
来源: GitHub Trending | 评分: 8.5/10
摘要: 新增 Agent 工作流编排器，支持多 Agent 协作，性能提升 50%
链接: https://github.com/langchain-ai/...
🟡 中优先级 (5条)
4. [工具] Notion AI 写作助手更新
来源: Product Hunt | 评分: 7.8/10
5. [数据库] PlanetScale 推出分支功能
来源: V2EX | 评分: 7.2/10
...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📈 今日共聚合 47 条动态，筛选出 8 条高价值内容
⏰ 下次更新: 明天 09:00
```
---
## 示例 2: 竞品追踪
**用户输入**:
```
帮我追踪 OpenAI 和 Anthropic 这两周的动态
```
**Agent 响应**:
```
🎯 竞品动态追踪报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
## OpenAI (过去 14 天)
### 产品发布
- 3/18: GPT-5 技术预览发布
- 3/15: ChatGPT 新增语音对话功能
- 3/12: API 定价调整（降价 20%）
### 技术博客
- 3/17: "Scaling Laws for Neural Language Models" 更新
- 3/10: 安全性研究报告
### 社区动态
- GitHub Stars 增长: +15,000
- Hacker News 热帖: 3 篇
## Anthropic (过去 14 天)
### 产品发布
- 3/19: Claude 3.5 Sonnet 更新
- 3/14: 企业版安全合规认证
### 技术博客
- 3/16: Constitutional AI 2.0 论文发布
### 社区动态
- GitHub Stars 增长: +8,500
- Hacker News 热帖: 2 篇
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 对比分析
- OpenAI 发布频率更高，市场动作更激进
- Anthropic 专注安全合规，企业客户导向明显
- 两者 API 定价趋势均向下
```
---
## 示例 3: 行业定制
**用户输入**:
```
我关注电商和支付领域，帮我配置过滤器
```
**Agent 响应**:
```
✅ 已更新 Product Launch Radar 配置
新增关注关键词:
- 电商、电商系统、商城
- 支付、支付网关、结算
- 供应链、物流、仓储
- 跨境电商、海外仓
已调整信息源:
- 新增: 电商派、支付圈
- GitHub Topics: e-commerce, payment, checkout
是否需要添加特定公司追踪？
例如: Shopify, Stripe, 支付宝, 微信支付
```
---
## 示例 4: 定时推送
**用户输入**:
```
每天早上 9 点推送到飞书产品群
```
**Agent 响应**:
```
✅ 已配置定时任务
执行时间: 每天 09:00 (北京时间)
推送渠道: 飞书
目标群组: 产品团队群
任务 ID: cron-product-radar-001
管理命令:
- 查看状态: /cron status cron-product-radar-001
- 暂停推送: /cron pause cron-product-radar-001
- 恢复推送: /cron resume cron-product-radar-001
- 修改时间: /cron update cron-product-radar-001 --time "08:30"
```
---
## 示例 5: 周报汇总
**用户输入**:
```
生成上周产品发布周报
```
**Agent 响应**:
```
📊 产品发布周报 (2026.03.14 - 2026.03.20)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
## 🏆 本周 Top 10
| 排名 | 产品 | 类别 | 来源 | 评分 |
|-----|------|-----|------|-----|
| 1 | GPT-5 技术预览 | AI | TechCrunch | 9.2 |
| 2 | Docker AI 优化 | DevOps | HN | 8.7 |
| 3 | LangChain 3.0 | 开源 | GitHub | 8.5 |
| 4 | Notion AI 更新 | 工具 | PH | 7.8 |
| 5 | PlanetScale 分支 | 数据库 | V2EX | 7.2 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
## 📈 趋势分析
### 热门领域
1. AI/LLM (42% of items)
2. DevOps 工具 (18%)
3. 数据库技术 (12%)
4. 低代码平台 (10%)
### 关键事件
- OpenAI 发布 GPT-5，引发行业热议
- 多家数据库厂商推出 AI 功能
- 低代码平台竞争加剧
## 💡 建议
基于本周动态，建议关注:
1. GPT-5 API 定价策略，可能影响产品成本
2. LangChain 3.0 的 Agent 编排能力
3. 数据库 AI 功能集成趋势
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📄 完整报告已保存至: reports/weekly-2026-03-20.md
```
---
## 示例 6: API 集成
**请求**:
```bash
curl -X POST https://your-openclaw-instance/api/skills/product-launch-radar/trigger \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"sources": ["github_trending", "hacker_news"],
"filter": {
"keywords": ["AI", "Agent"],
"min_score": 7.0
},
"output": {
"format": "json",
"channels": ["feishu"]
}
}'
```
**响应**:
```json
{
"status": "success",
"job_id": "plr-20260320-001",
"summary": {
"total_items": 47,
"filtered_items": 8,
"high_priority": 3,
"medium_priority": 5
},
"notification": {
"sent": true,
"channels": ["feishu"],
"timestamp": "2026-03-20T09:05:00Z"
}
}
```
FILE:workflow.json
{
"name": "product-launch-radar",
"version": "1.0.0",
"description": "自动追踪行业产品发布动态，智能筛选高价值信息，按优先级推送决策者",
"category": "productivity",
"tags": ["monitoring", "news", "automation", "notifications", "intelligence"],
"triggers": [
{
"type": "manual",
"command": "执行产品发布雷达"
},
{
"type": "cron",
"schedule": "0 9 * * *",
"timezone": "Asia/Shanghai"
},
{
"type": "webhook",
"endpoint": "/api/skills/product-launch-radar/trigger"
}
],
"workflow": {
"steps": [
{
"id": "aggregate",
"name": "多源聚合",
"skill": "news-aggregator",
"config": {
"sources": [
"github_trending",
"product_hunt",
"hacker_news",
"techcrunch",
"36kr",
"v2ex",
"weibo_hot",
"reddit_tech"
],
"time_range": "24h",
"max_items": 50
},
"output": "raw_items"
},
{
"id": "quality_filter",
"name": "质量筛选",
"skill": "content-quality-auditor",
"config": {
"dimensions": [
"relevance",
"timeliness",
"authority",
"uniqueness"
],
"min_score": 6.0,
"batch_size": 10
},
"input": "steps.aggregate.output.raw_items",
"output": "filtered_items"
},
{
"id": "prioritize",
"name": "优先级分级",
"type": "builtin",
"logic": {
"high": {
"condition": "score >= 8.0",
"label": "🔥 高优先级"
},
"medium": {
"condition": "score >= 6.5 AND score < 8.0",
"label": "📌 中优先级"
},
"low": {
"condition": "score < 6.5",
"label": "📋 低优先级"
}
},
"input": "steps.quality_filter.output.filtered_items",
"output": "prioritized_items"
},
{
"id": "format_brief",
"name": "生成简报",
"type": "builtin",
"template": "daily_brief",
"config": {
"include_summary": true,
"include_links": true,
"max_items_per_priority": {
"high": 10,
"medium": 15,
"low": 5
}
},
"input": "steps.prioritize.output.prioritized_items",
"output": "brief_content"
},
{
"id": "notify",
"name": "智能推送",
"skill": "notify",
"config": {
"channels": ["feishu", "email"],
"priority_mapping": {
"high": "immediate",
"medium": "digest",
"low": "daily_summary"
},
"quiet_hours": {
"start": "23:00",
"end": "07:00",
"timezone": "Asia/Shanghai"
}
},
"input": "steps.format_brief.output.brief_content"
}
],
"error_handling": {
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"quality_filter": "skip_step",
"notify": "log_and_continue"
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"name": { "type": "string" },
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"filtering": {
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"priority_threshold": {
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"metadata": {
"author": "OpenClaw Skill Combo Creator",
"created_at": "2026-03-20",
"updated_at": "2026-03-20",
"compatibility": {
"openclaw_version": ">=2025.1.0"
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}
}