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feishu-process-feedback

飞书消息自动处理与进度反馈技能。安装后后台运行,监听飞书任务消息并自动创建独立进程处理。 在处理前后发送实时进度反馈(任务确认、进度百分比、完成通知)。 支持任务类型识别、智能解析、错误重试、并发控制、状态持久化。 使用场景:飞书自动化工作流、任务进度追踪、批量任务处理、需要实时反馈的场景。

carlzhao0070 来源安装数☆ 0 仓库 Stars

安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求,再添加到工作流。

SkillHub CLI

skillhub install carlzhao007/feishu-process-feedback

打开来源仓库,查看说明和兼容环境后,按来源提供的命令或步骤安装。

将来源链接提供给你的 Agent,让它先读取说明、核对依赖,并向你说明将执行的安装步骤。

查看来源 ↗使用指南

技能说明

飞书进程反馈技能

实时任务处理进度反馈系统,为飞书任务提供完整的状态追踪。

核心功能

1. 自动后台监听
  • 持续运行,轮询监听飞书新消息
  • 智能识别任务消息(关键词:帮我、处理、创建、生成、分析等)
  • 状态持久化,重启后继续处理
2. 即时确认反馈
  • 收到任务后 5 秒内回复确认消息
  • 包含任务 ID、类型识别、子任务数量
  • 显示当前队列状态
3. 进度实时追踪
  • 每个子任务处理前后发送进度更新
  • 百分比格式(33%、66%、100%)
  • 支持成功/失败状态标记
4. 进程隔离管理
  • 每个任务独立 Node.js 进程
  • 并发控制(默认最多 5 个并发)
  • 超时自动终止(默认 5 分钟)
  • 优雅关闭处理
5. 错误容错处理
  • 自动重试机制(默认 3 次)
  • 错误日志记录
  • 失败任务标记通知

工作流程

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 飞书消息    │ →  │ 任务识别    │ →  │ 创建进程    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
                                              ↓
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 完成通知    │ ←  │ 进度反馈    │ ←  │ 发送确认    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

安装方式

本地安装
# 克隆或复制技能到本地
git clone <repo-url> ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback

# 或使用 clawhub(发布后)
clawhub install feishu-process-feedback
启动服务
cd ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
node scripts/listener.js
后台运行(推荐)
# Windows (PowerShell)
Start-Process node -ArgumentList "scripts/listener.js" -WindowStyle Hidden

# Linux/Mac (systemd 或 screen)
screen -dmS feishu-listener node scripts/listener.js

配置选项

通过环境变量配置:

变量名 说明 默认值
FEISHU_POLL_INTERVAL 轮询间隔(毫秒) 5000
FEISHU_MAX_RETRIES 最大重试次数 3
FEISHU_RETRY_DELAY 重试延迟(毫秒) 1000
FEISHU_MAX_CONCURRENT 最大并发进程数 5
FEISHU_PROCESS_TIMEOUT 进程超时(毫秒) 300000
FEISHU_TASK_DELAY 子任务处理延迟(毫秒) 500
FEISHU_VERBOSE 启用详细日志 fal...

来源信息

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/carlzhao007/feishu-process-feedback
Version
—
Commit
647034f6740e77361f5763002bb23c96680868da
分类来源
rules
状态
active
可见性
public

这些信息来自收录时的来源分析,可能滞后;使用前请核对最新来源文件。

README

📦 feishu-process-feedback

飞书消息自动处理与进度反馈技能

Version License Node

🚀 快速开始

安装
# 方式 1: 使用 ClawHub(推荐)
clawhub install feishu-process-feedback

# 方式 2: 手动克隆
git clone https://github.com/your-org/feishu-process-feedback.git ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
启动
cd ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
node scripts/listener.js
测试

在飞书上发送任务消息:

帮我处理这个任务:
1. 分析数据
2. 生成报告
3. 发送邮件

你会收到实时进度反馈!

✨ 功能特性

  • 🤖 自动后台监听 - 持续运行,智能识别任务消息
  • ⚡ 即时确认 - 5 秒内回复任务确认
  • 📊 进度追踪 - 实时百分比进度更新
  • 🔒 进程隔离 - 每个任务独立进程,互不影响
  • 🔄 错误重试 - 自动重试机制,容错处理
  • 💾 状态持久化 - 重启后继续处理
  • 🎯 类型识别 - 智能识别创建/分析/计算/查询任务

📖 详细文档

查看 SKILL.md 获取完整使用说明。

🔧 配置

通过环境变量配置:

# 轮询间隔(毫秒)
export FEISHU_POLL_INTERVAL=5000

# 最大并发进程数
export FEISHU_MAX_CONCURRENT=5

# 启用详细日志
export FEISHU_VERBOSE=true

# 启动
node scripts/listener.js

完整配置项见 SKILL.md。

📝 日志

  • .listener.log - 监听器日志
  • .tasks.log - 任务处理日志
  • .listener_state.json - 状态文件

🛠️ 开发

本地测试
# 运行测试任务
npm test

# 详细模式启动
npm run start:verbose
修改任务处理逻辑

编辑 scripts/process_task.js 中的 executeSubtask() 函数。

集成飞书 API

编辑 scripts/listener.js 中的 getLatestMessage() 函数。

📦 发布到 ClawHub

前置准备
  1. 安装 ClawHub CLI

    npm install -g clawhub
    
  2. 登录 ClawHub

    clawhub login
    

3....

来源内容

SKILL.md
# 飞书进程反馈技能

实时任务处理进度反馈系统,为飞书任务提供完整的状态追踪。

## 核心功能

### 1. 自动后台监听
- 持续运行,轮询监听飞书新消息
- 智能识别任务消息(关键词:帮我、处理、创建、生成、分析等)
- 状态持久化,重启后继续处理

### 2. 即时确认反馈
- 收到任务后 5 秒内回复确认消息
- 包含任务 ID、类型识别、子任务数量
- 显示当前队列状态

### 3. 进度实时追踪
- 每个子任务处理前后发送进度更新
- 百分比格式(33%、66%、100%)
- 支持成功/失败状态标记

### 4. 进程隔离管理
- 每个任务独立 Node.js 进程
- 并发控制(默认最多 5 个并发)
- 超时自动终止(默认 5 分钟)
- 优雅关闭处理

### 5. 错误容错处理
- 自动重试机制(默认 3 次)
- 错误日志记录
- 失败任务标记通知

## 工作流程

```
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 飞书消息    │ →  │ 任务识别    │ →  │ 创建进程    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
                                              ↓
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 完成通知    │ ←  │ 进度反馈    │ ←  │ 发送确认    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
```

## 安装方式

### 本地安装

```bash
# 克隆或复制技能到本地
git clone <repo-url> ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback

# 或使用 clawhub(发布后)
clawhub install feishu-process-feedback
```

### 启动服务

```bash
cd ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
node scripts/listener.js
```

### 后台运行(推荐)

```bash
# Windows (PowerShell)
Start-Process node -ArgumentList "scripts/listener.js" -WindowStyle Hidden

# Linux/Mac (systemd 或 screen)
screen -dmS feishu-listener node scripts/listener.js
```

## 配置选项

通过环境变量配置:

| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| `FEISHU_POLL_INTERVAL` | 轮询间隔(毫秒) | 5000 |
| `FEISHU_MAX_RETRIES` | 最大重试次数 | 3 |
| `FEISHU_RETRY_DELAY` | 重试延迟(毫秒) | 1000 |
| `FEISHU_MAX_CONCURRENT` | 最大并发进程数 | 5 |
| `FEISHU_PROCESS_TIMEOUT` | 进程超时(毫秒) | 300000 |
| `FEISHU_TASK_DELAY` | 子任务处理延迟(毫秒) | 500 |
| `FEISHU_VERBOSE` | 启用详细日志 | fal...
README
# 📦 feishu-process-feedback

> 飞书消息自动处理与进度反馈技能

[![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-blue.svg)](https://clawhub.com/skills/feishu-process-feedback)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)
[![Node](https://img.shields.io/badge/node-%3E%3D14.0.0-brightgreen.svg)](https://nodejs.org/)

## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
# 方式 1: 使用 ClawHub(推荐)
clawhub install feishu-process-feedback

# 方式 2: 手动克隆
git clone https://github.com/your-org/feishu-process-feedback.git ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
```

### 启动

```bash
cd ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
node scripts/listener.js
```

### 测试

在飞书上发送任务消息:
```
帮我处理这个任务:
1. 分析数据
2. 生成报告
3. 发送邮件
```

你会收到实时进度反馈!

## ✨ 功能特性

- 🤖 **自动后台监听** - 持续运行,智能识别任务消息
- ⚡ **即时确认** - 5 秒内回复任务确认
- 📊 **进度追踪** - 实时百分比进度更新
- 🔒 **进程隔离** - 每个任务独立进程,互不影响
- 🔄 **错误重试** - 自动重试机制,容错处理
- 💾 **状态持久化** - 重启后继续处理
- 🎯 **类型识别** - 智能识别创建/分析/计算/查询任务

## 📖 详细文档

查看 [SKILL.md](SKILL.md) 获取完整使用说明。

## 🔧 配置

通过环境变量配置:

```bash
# 轮询间隔(毫秒)
export FEISHU_POLL_INTERVAL=5000

# 最大并发进程数
export FEISHU_MAX_CONCURRENT=5

# 启用详细日志
export FEISHU_VERBOSE=true

# 启动
node scripts/listener.js
```

完整配置项见 [SKILL.md](SKILL.md#配置选项)。

## 📝 日志

- `.listener.log` - 监听器日志
- `.tasks.log` - 任务处理日志
- `.listener_state.json` - 状态文件

## 🛠️ 开发

### 本地测试

```bash
# 运行测试任务
npm test

# 详细模式启动
npm run start:verbose
```

### 修改任务处理逻辑

编辑 `scripts/process_task.js` 中的 `executeSubtask()` 函数。

### 集成飞书 API

编辑 `scripts/listener.js` 中的 `getLatestMessage()` 函数。

## 📦 发布到 ClawHub

### 前置准备

1. **安装 ClawHub CLI**
   ```bash
   npm install -g clawhub
   ```

2. **登录 ClawHub**
   ```bash
   clawhub login
   ```

3....

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