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Agent Skill · 效率

alarm(alarm 分析)

alarm 用于处理音频、语音、转写和声音素材相关任务,适合在 OpenClaw 中需要整理音频流程、转写内容或生成配音素材时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

alarm 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,159。

总安装 7,368周安装 301GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,384核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:alarm(alarm 分析)
来源仓库:https://github.com/hei-maom/alarm
安装命令:
openclaw skills install alarm
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install alarm

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

用于处理飞书/Lark 中的待办提醒消息,自动识别截止时间并建立提醒。支持语音转文字后分析语义,适用于“今天五点前给我”类自然语言指令。可结合 senseaudio asr 实现语音输入解析,提升消息处理效率。安装命令:openclaw skills install alarm,来自指定 GitHub 仓库。

使用前需确认是否启用 ASR 功能及涉及音频处理的权限限制。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install alarm;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

alarm 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install alarm。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

alarm 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

alarm 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

alarm 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

alarm 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,368 次,近一周安装 301 次,下载 2,384 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

alarm 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
alarm

alarm 分析 · 本页

7,368—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
feishu-smart-alarm
description
读取飞书/lark 的文本或语音消息,识别是否包含需要提醒的待办和截止时间,并根据消息语义和时间跨度自动判断一个偏宽松的提醒时间。适用于飞书机器人处理“今天 5 点前给我”“明天下午三点提醒我”“发语音说周五前记得提交”这类消息。支持先用 senseaudio asr 把语音转文字,再分析并建立提醒;启用 asr 时会把传入的本地音频上传到配置的 senseaudio 接口。会将提醒持久化到本地 sqlite,并使用飞书应用凭证向原会话发送确认消息和到点提醒。当前版本硬性要求通过进程环境变量提供 feishu_app_id、feishu_app_secret、senseaudio_api_key;不会读取 .env / .env.local,也不会临时提示输入。
metadata
required_env_vars
optional_env_vars
external_network
persistence
credentials_policy

Feishu Smart Alarm

概述

这个 Skill 用于在飞书消息中自动识别“需要在某个时间前提醒”的内容,并完成四类动作:

  1. 读取文本消息并判断是否需要建立提醒
  2. 读取语音消息,先调用 SenseAudio ASR 转写,再判断是否需要建立提醒
  3. 解析截止时间,并计算由系统根据消息语义和时间跨度自动判断,更偏宽松一点的预留时间 的提醒时间
  4. 立即在原会话发送确认消息:我已经记住并在$时间点$提醒
  5. 到点后仅提醒一次,并把提醒发回原飞书会话

默认约定:

  • 支持飞书文本消息和语音消息
  • 语音消息必须先落到本地文件,再把本地路径传给脚本
  • 默认提醒对象是原消息发送者
  • 默认把提醒消息发回原飞书会话
  • 每条提醒只发送一次
  • 默认时区:Asia/Shanghai

适用消息

优先识别以下类型:

  • 今天 5 点前给我
  • 明天下午三点提醒我开会
  • 周五前记得把这个提交
  • 今晚 8 点前把材料发我
  • 后天上午记得找我确认
  • 下周一 10 点别忘了评审
  • 语音里说:周五前提醒我把材料发出去
  • 语音里说:明天下午三点提醒我开会

不建立提醒的情况

以下情况默认不建提醒:

  • 纯闲聊,没有任务或截止语义
  • 没有可解析时间
  • 明显是历史回顾而非未来待办
  • 时间解析结果早于当前时间且无法合理滚动到未来
  • 语音转写成功,但转写文本不包含提醒/待办语义

时间解析规则

脚本支持以下常见时间表达:

  • 绝对时间:2026-03-20 15:00、2026/3/20 15:00
  • 月日时间:3月20日 15:00、3月20号下午3点
  • 相对日期:今天、明天、后天
  • 周几:周一、周五、下周二
  • 时段:上午、中午、下午、晚上、凌晨
  • 纯时间:5点、5:30、下午三点

默认补全策略:

  • 仅有日期但无具体时间:默认 18:00
  • 仅有“上午 / 下午 / 晚上”无具体小时:分别默认 10:00 / 15:00 / 20:00
  • 仅有纯时间且今日该时刻已过:顺延到明天

消息分析规则

建立提醒必须同时满足:

  1. 能解析出未来时间
  2. 消息里存在待办/提醒/截止语义中的至少一种

强触发关键词示例:

  • 提醒
  • 记得
  • 别忘
  • 截止
  • 前给我
  • 前发我
  • 前提交
  • 要做
  • 要交
  • 开会
  • 评审
  • 确认
  • 安排

如果消息虽然没有“提醒”字样,但具有明显的“任务 + 时间”结构,也可以建立提醒。

确认消息规则

一旦建立提醒,必须立刻在原会话发送确认消息:

我已经记住并在$时间点$提醒

其中 $时间点$ 填入提醒时间,不是截止时间。例如:

  • 今天 17:00 前给我 → 可能提醒在 16:20 或 15:30,取决于任务紧急程度
  • 下周一开会别忘了 → 可能更早预留数小时甚至前一天提醒
  • 确认消息会使用系统自动判断出来的提醒时间

到点提醒规则

到达提醒时间后,发送一次提醒消息到原飞书会话。

建议提醒模板:

  • 私聊:提醒你:{summary}(截止时间 {deadline_text})
  • 群聊:提醒 {sender_name}:{summary}(截止时间 {deadline_text})

发送成功后,将提醒状态标记为已发送,不再重复提醒。

环境变量(硬性要求)

当前版本硬性要求以下环境变量由运行时注入:

FEISHU_APP_ID=...
FEISHU_APP_SECRET=...
SENSEAUDIO_API_KEY=...

可选项:

FEISHU_BASE_URL=https://open.feishu.cn
FEISHU_SMART_ALARM_DB=./data/reminders.db
FEISHU_SMART_ALARM_TZ=Asia/Shanghai
SENSEAUDIO_BASE_URL=https://api.senseaudio.cn
SENSEAUDIO_ASR_MODEL=sense-asr

强约束:

  1. 不读取 .env、.env.local 或其他本地配置文件
  2. 不在交互式终端里临时询问 API Key
  3. 缺少 SENSEAUDIO_API_KEY 时,所有音频相关入口必须直接失败
  4. 缺少 FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET 时,所有发送确认或发送提醒的入口必须直接失败

脚本入口

1. 分析文本消息

python scripts/main.py analyze-message --text "今天 5 点前给我"

2. 先转写语音,再只做分析

python scripts/main.py analyze-audio --audio /abs/path/input.m4a --sender-name 张三

返回:

  • 语音转写结果 transcript
  • 是否需要提醒
  • 解析到的截止时间
  • 提醒时间
  • 确认消息

3. 只做 ASR 转写

python scripts/main.py transcribe-audio --audio /abs/path/input.m4a

4. 根据文本建立提醒并立即回确认

python scripts/main.py create-reminder \
  --text "今天 5 点前给我" \
  --receive-id oc_xxx \
  --receive-id-type chat_id \
  --sender-open-id ou_xxx \
  --sender-name 张三

5. 根据语音建立提醒并立即回确认

python scripts/main.py create-reminder-audio \
  --audio /abs/path/input.m4a \
  --receive-id oc_xxx \
  --receive-id-type chat_id \
  --sender-open-id ou_xxx \
  --sender-name 张三

这个命令会:

  • 先用 SenseAudio ASR 转写语音
  • 按转写结果判断是否需要提醒
  • 如有提醒需求则存入本地 SQLite
  • 立刻向原会话发送确认消息

6. 轮询并发送到期提醒

python scripts/main.py poll-due

7. 以常驻循环方式运行

python scripts/main.py run-loop --interval 30

表示每 30 秒检查一次是否有到期提醒。

与 PicoClaw 的接法

推荐在飞书消息进入后这样使用:

文本消息

  1. 对文本消息调用 create-reminder
  2. 如果返回 need_reminder=false,继续普通聊天逻辑
  3. 如果返回 need_reminder=true:

- 确认消息已发出 - 后台由 run-loop 常驻检查并在到点时发送提醒

语音消息

  1. 先把飞书语音下载到本地临时文件
  2. 对本地文件调用 create-reminder-audio
  3. 如果返回 need_reminder=false,继续普通聊天逻辑
  4. 如果返回 need_reminder=true:

- 确认消息已发出 - 后台由 run-loop 常驻检查并在到点时发送提醒

更详细的接法见:

  • references/integration_cn.md
  • references/time_rules_cn.md

平台分布

OpenClaw

98.43%
按下载量换算2,347

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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