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Agent Skill · 效率

lark-multi-agent-factory(云雀多 Agent 工厂)

lark-multi-agent-factory 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

lark-multi-agent-factory 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 17,883。

总安装 2,493周安装 106GitHub Stars 公开资料未说明下载 873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
1.0.0

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:lark-multi-agent-factory(云雀多 Agent 工厂)
来源仓库:https://github.com/cchenwei/lark-multi-agent-factory
安装命令:
openclaw skills install lark-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 lark-multi-agent-factory

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。

批量创建与管理飞书机器人的多 Agent 配置工具。适合在 OpenClaw 中快速部署团队级智能助手集群。通过 clawhub 安装,仅当主插件为 @larksuite/openclaw-lark 时生效。使用前请确认组织内机器人配额与权限模板一致性。建议分阶段灰度发布以避免资源争抢。

lark-multi-agent-factory 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 lark-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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

lark-multi-agent-factory 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install lark-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。

lark-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。

lark-multi-agent-factory 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

lark-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。

lark-multi-agent-factory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,493 次,近一周安装 106 次,下载 873 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。

lark-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

  • 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。
  • 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

  • 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
lark-multi-agent-factory

云雀多 Agent 工厂 · 本页

2,493—权限未标注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
lark-multi-agent-factory
description
针对 @larksuite/openclaw-lark 官方插件的多 agent 批量配置工具。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」,且系统安装的是 @larksuite/openclaw-lark 插件时触发。支持 threadSession、replyMode、blockStreaming 等官方插件专属字段。
metadata

Lark Multi-Agent Factory

针对 @larksuite/openclaw-lark(≥ 2026.4.0) 的多 agent 批量配置向导。

与 feishu-multi-agent-factory 的区别 - 专为官方 @larksuite/openclaw-lark 插件设计(内置插件 @openclaw/feishu 用另一个) - 支持 threadSession、replyMode、blockStreaming 等官方插件专属字段 - 创建前自动检查插件是否已安装

核心脚本

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

官方插件专属字段说明

字段级别类型说明
threadSessionchannelboolean开启后每个飞书话题为独立会话(推荐 true)
replyModechannel / accountauto \static \streaming回复渲染方式:auto 自动选择,streaming 流式输出,static 纯文本
blockStreamingchannelboolean是否合并流式块(减少更新频率)
blockStreamingCoalescechannelobject流式合并策略(高级配置)

对话示例

批量创建 agents

用户:

帮我用官方飞书插件创建 2 个 agent:
1. id: analyst,数据分析师📊,AppId: cli_xxx1,Secret: yyy1
2. id: writer,内容创作者✍️,AppId: cli_xxx2,Secret: yyy2
用 streaming 模式,开启 threadSession

助手回应(先 dry-run 确认):

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/lark-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py \
  --dry-run \
  --config '{
    "channel": {"threadSession": true, "replyMode": "streaming"},
    "agents": [
      {"id": "analyst", "name": "数据分析师", "emoji": "📊",
       "feishu_app_id": "cli_xxx1", "feishu_app_secret": "yyy1"},
      {"id": "writer", "name": "内容创作者", "emoji": "✍️",
       "feishu_app_id": "cli_xxx2", "feishu_app_secret": "yyy2"}
    ]
  }'

确认后执行:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/lark-multi-agent-factory/scripts/setup_agents.py \
  --config '...' --restart

调整 channel 级别参数

# 切换 replyMode(无需重新创建 agents)
python3 ~/.../setup_agents.py --set-channel --reply-mode streaming --restart

# 开启 threadSession
python3 ~/.../setup_agents.py --set-channel --thread-session true

# 关闭 blockStreaming
python3 ~/.../setup_agents.py --set-channel --block-streaming false

操作流程

第一步:收集信息

用户说想添加 agent 时,引导收集:

我需要以下信息:

1. **Agent ID**(英文小写,如 `analyst`)
2. **名称**(如「数据分析师」)
3. **Emoji**
4. **飞书 App ID**(格式:cli_xxxxxxxx)
5. **飞书 App Secret**
6. **replyMode**(可选,默认继承 channel 设置)
   - `auto` — 自动选择(推荐)
   - `streaming` — 流式输出,打字机效果
   - `static` — 纯文本,兼容性最佳

可同时提供多个 agent。

第二步:dry-run 预览

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

第三步:确认并创建

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

JSON 格式

{
  "channel": {
    "threadSession": true,
    "replyMode": "auto",
    "blockStreaming": false
  },
  "agents": [
    {
      "id": "analyst",
      "name": "数据分析师",
      "emoji": "📊",
      "description": "负责数据分析与报表",
      "feishu_app_id": "cli_xxxxxxxx",
      "feishu_app_secret": "xxxxxxxx",
      "feishu_domain": "feishu",
      "reply_mode": "streaming"
    }
  ]
}
channel 字段可选,第一次运行时写入 channels.feishu(已有值不覆盖)。 reply_mode 为 per-agent 覆盖,仅当与 channel 级别不同时才写入账号配置。

其他命令

# 查看现有 agents 及 channel 配置
python3 ~/.../setup_agents.py --list

# 删除 agent(仅移除配置,不删目录)
python3 ~/.../setup_agents.py --remove <id>

# 跳过插件检查(调试用)
python3 ~/.../setup_agents.py --skip-plugin-check --config '...'

前置条件

  1. 安装官方插件:
   openclaw plugins install @larksuite/openclaw-lark
  1. 禁用内置插件(若已安装,两者不可同时运行):
   openclaw plugins disable feishu
  1. 通过 openclaw channels add 配置顶层主账号(channels.feishu.appId/appSecret)。
  1. 重启 gateway 激活插件:
   openclaw gateway restart

自动完成的事项

步骤内容
✅ 插件检查验证 @larksuite/openclaw-lark 已安装
✅ workspace 目录~/.openclaw/workspace-{id}/ + 基础文件
✅ agentDir~/.openclaw/agents/{id}/agent/ + defaults.json
✅ agents.list写入 openclaw.json
✅ feishu accounts写入 channels.feishu.accounts(含 name 字段)
✅ channel 字段threadSession / replyMode 等首次写入
✅ bindingsagent ↔ feishu account
✅ agentToAgent.allow加入协作白名单
✅ session.dmScope自动设置多账号会话隔离

安全说明

  • App Secret 脱敏输出(仅显示前 4 位)
  • 凭据只写入本地 ~/.openclaw/openclaw.json
  • agent id 严格校验,防止路径穿越攻击

平台分布

OpenClaw

85.72%
按下载量换算748

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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