stock-data-skill
OpenClaw Skill for stock data analysis
从飞书白板(Whiteboard)中提取所有图片节点的 file_token,用于后续下载/OCR/归档。文档类补充能力。
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 forevershu/feishu-whiteboard-extract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。
从飞书白板/画板(whiteboard)里提取所有图片节点对应的 file_token,便于后续把图片下载到本地做 OCR/归档。
定位:文档/资料处理链路的补充能力(不是会话发消息)。
node skills/feishu-whiteboard-extract/extract_images.js <whiteboard_id>
# 说明:当前 SDK 调用路径为 client.board.v1.whiteboardNode.list
脚本输出 JSON:
whiteboard_id
count
images[]:每项包含 node_id 与 file_token
拿到 file_token 后,可用:
skills/feishu-drive-download/scripts/download.js <file_token> 下载feishu_drive 工具下载extract_images.js,用于下载/OCR)export_board_svg.js,用于复核与归档)# 直接输出到 stdout(优先返回 SVG,若服务端降级则可能返回 PNG/JPG)
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id>
# 输出到文件(会按响应 Content-Type 自动修正扩展名)
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> /tmp/board_full.svg
实现说明:
GET /open-apis/board/v1/whiteboards/:whiteboard_id/download_as_image
Accept 优先请求 image/svg+xml,并兼容 png/jpeg fallbackimage/svg+xml,保存为 .svg
.png/.jpg/.gif)建议将整板全图落盘到交付目录:
# 单白板交付
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/board_full.svg
# 多白板交付(避免覆盖)
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/<whiteboard_id>_full.svg
这一节总结了白板链接提取 ID、常见报错定位、以及推荐的端到端工作流。
whiteboard_id / token 从哪里来?如何从链接中提取?在飞...
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。
# Feishu Whiteboard Extract 从飞书白板/画板(whiteboard)里**提取所有图片节点对应的 `file_token`**,便于后续把图片下载到本地做 OCR/归档。 > 定位:文档/资料处理链路的补充能力(不是会话发消息)。 ## 用法 ```bash node skills/feishu-whiteboard-extract/extract_images.js <whiteboard_id> # 说明:当前 SDK 调用路径为 client.board.v1.whiteboardNode.list ``` ## 输出 脚本输出 JSON: - `whiteboard_id` - `count` - `images[]`:每项包含 `node_id` 与 `file_token` 拿到 `file_token` 后,可用: - `skills/feishu-drive-download/scripts/download.js <file_token>` 下载 - 或用官方 `feishu_drive` 工具下载 ## 标准交付补充:整板全图导出(矢量优先) - **整板全图(整板大图)是标准交付的第二部分**: 1) 第一部分:逐节点图片提取(`extract_images.js`,用于下载/OCR) 2) 第二部分:整板全图导出(`export_board_svg.js`,用于复核与归档) - 这两部分是**互补关系**:节点提取便于结构化处理,整板导出保证全局上下文与可视化复查。 ### 整板矢量导出 ```bash # 直接输出到 stdout(优先返回 SVG,若服务端降级则可能返回 PNG/JPG) node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> # 输出到文件(会按响应 Content-Type 自动修正扩展名) node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> /tmp/board_full.svg ``` 实现说明: - 调用 OpenAPI:`GET /open-apis/board/v1/whiteboards/:whiteboard_id/download_as_image` - `Accept` 优先请求 `image/svg+xml`,并兼容 png/jpeg fallback - 若返回 `image/svg+xml`,保存为 `.svg` - 否则按 content-type 推断扩展名(`.png`/`.jpg`/`.gif`) ### 归档到知识库附件目录(appendix) 建议将整板全图落盘到交付目录: ```bash # 单白板交付 node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/board_full.svg # 多白板交付(避免覆盖) node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/<whiteboard_id>_full.svg ``` --- ## Extraction Playbook(经验/踩坑) 这一节总结了**白板链接提取 ID、常见报错定位、以及推荐的端到端工作流**。 ### 1) `whiteboard_id` / token 从哪里来?如何从链接中提取? 在飞...
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