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Agent Skill · 开发

feishu-multi-agent-factory(飞树多剂厂)

feishu-multi-agent-factory 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

feishu-multi-agent-factory 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,759。

总安装 5,753周安装 235GitHub Stars 1下载 1,861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
1.0.5

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:feishu-multi-agent-factory(飞树多剂厂)
来源仓库:https://github.com/cchenwei/feishu-multi-agent-factory
安装命令:
openclaw skills install feishu-multi-agent-factory
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 feishu-multi-agent-factory

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

批量配置 OpenClaw 多 agent + 飞书 channel。当用户说「添加 agent」「新建 agent」「配置飞书」「批量创建 agent」「添加新机器人」时触发。通过对话引导收集信息,一键写入 openclaw.json 并初始化工作区。

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 feishu-multi-agent-factory;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

feishu-multi-agent-factory 怎么安装?

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

feishu-multi-agent-factory 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。

feishu-multi-agent-factory 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。

feishu-multi-agent-factory 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。

feishu-multi-agent-factory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,753 次,近一周安装 235 次,下载 1,861 次,GitHub 1 星。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。

feishu-multi-agent-factory 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
feishu-multi-agent-factory

飞树多剂厂 · 本页

5,7531接触敏感数据MIT-0通过

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-multi-agent-factory
description
批量配置 OpenClaw 多 agent + 飞书 channel。当用户说「添加 agent」「新建 agent」「配置飞书」「批量创建 agent」「添加新机器人」时触发。通过对话引导收集信息,一键写入 openclaw.json 并初始化工作区。
metadata

Agent Factory — 多 agent 批量配置向导

通过对话快速创建新 agent,自动完成所有配置:

  • 写入 openclaw.json(agents / feishu accounts / bindings)
  • 创建 workspace 目录 + IDENTITY.md 等基础文件
  • 创建 agentDir + defaults.json + auth-profiles.json

核心脚本

~/.openclaw/workspace/skills/feishu-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py

对话示例

用户说:

帮我创建2个 agent:
1. id: painter,图片处理专家🌞,飞书 AppId: <PAINTER_APP_ID>,Secret: <PAINTER_SECRET>
2. id: take,行业资讯抓手👋,飞书 AppId: <TAKE_APP_ID>,Secret: <TAKE_SECRET>

你的回应(先 dry-run 确认):

好的,我来预览一下即将创建的配置:

▶ 🌞 图片处理专家 (id: painter)
  • workspace → ~/.openclaw/workspace-painter/
  • agentDir  → ~/.openclaw/agents/painter/agent/
  • 飞书 account 'painter' 已配置

▶ 👋 行业资讯抓手 (id: take)
  • workspace → ~/.openclaw/workspace-take/
  • agentDir  → ~/.openclaw/agents/take/agent/
  • 飞书 account 'take' 已配置

确认执行吗?

用户确认后执行,回应:

✅ 创建: 2 个
新 agents: painter, take

请运行 `openclaw configure` 为各 agent 配置 API key。
已重启 gateway,两个飞书机器人上线后即可收发消息。

安全说明

  • App Secret 不回显:收到 Secret 后不在对话中重复展示,确认预览时只显示 AppId
  • Secret 脱敏输出:脚本日志只显示 Secret 前 4 位(如 R1T8****)
  • 凭据仅写入本地:所有凭据只写入 ~/.openclaw/openclaw.json,不上传、不外传
  • id 严格校验:只允许小写字母、数字、连字符,防止路径穿越攻击

对话流程

第一步:收集信息

用户说想添加新 agent 时,按以下格式引导(可批量,一次多个):

我需要以下信息来创建 agent:

1. **Agent ID**(英文小写,如 `coder`、`hr-bot`)
2. **中文名称**(如「代码专家」)
3. **Emoji**(如 💻)
4. **飞书 App ID**(格式:cli_xxxxxxxx)
5. **飞书 App Secret**
6. **简介**(可选)

可以一次提供多个,直接列出来就行。

第二步:确认预览(dry-run)

收到信息后,先 dry-run 预览,确认无误再执行:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py \
  --dry-run \
  --config '<JSON>'

第三步:执行创建

用户确认后,正式执行并重启 gateway:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py \
  --config '<JSON>' \
  --restart

JSON 格式

{
  "agents": [
    {
      "id": "coder",
      "name": "代码专家",
      "emoji": "💻",
      "description": "负责写代码和 code review",
      "feishu_app_id": "<YOUR_APP_ID>",
      "feishu_app_secret": "<YOUR_APP_SECRET>"
    },
    {
      "id": "hr-bot",
      "name": "HR 助手",
      "emoji": "👔",
      "feishu_app_id": "<YOUR_APP_ID>",
      "feishu_app_secret": "<YOUR_APP_SECRET>"
    }
  ]
}

其他命令

查看当前所有 agents

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py --list

删除某个 agent(仅移除配置,不删目录)

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py --remove <id>

自动完成的事项清单

每个新 agent 执行完成后会自动:

步骤内容
✅ workspace 目录~/.openclaw/workspace-{id}/
✅ IDENTITY.md包含名称、emoji、描述
✅ SOUL / AGENTS / TOOLS.md基础工作区文件
✅ agentDir~/.openclaw/agents/{id}/agent/
✅ defaults.json继承全局模型配置
✅ auth-profiles.json从 main agent 复制
✅ agents.list写入 openclaw.json
✅ feishu accounts写入 openclaw.json
✅ bindingsagent ↔ feishu account
✅ agentToAgent.allow加入协作白名单

飞书 App 说明

每个 agent 对应一个独立的飞书机器人应用(需在飞书开放平台预先创建)。

需要的权限(在飞书开放平台开通):

  • im:message — 收发消息
  • im:message.group_at_msg — 群消息 @ 机器人

连接模式默认为 websocket(长连接),无需公网 IP。

常见问题

Q: 飞书凭据在哪里找? 飞书开放平台 → 我的应用 → 选择应用 → 凭证与基础信息 → App ID / App Secret

Q: 创建后 agent 没反应? 确认已运行 openclaw gateway restart,并在飞书开放平台确认机器人已上线。

Q: 想给某个 agent 单独设置模型? 创建完成后编辑 ~/.openclaw/agents/{id}/agent/defaults.json,修改 model.primary。

平台分布

OpenClaw

93.75%
按下载量换算1,745

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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