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Agent Skill · 效率

multi-bot-dedup(多机器人重复数据删除)

multi-bot-dedup 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

multi-bot-dedup 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 10,311。

总安装 5,284周安装 218GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,727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:multi-bot-dedup(多机器人重复数据删除)
来源仓库:https://github.com/scottrao635-svg/multi-bot-dedup
安装命令:
openclaw skills install multi-bot-dedup
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 multi-bot-dedup

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。

多飞书机器人去重回复规则。当同一用户通过多个机器人渠道同时发送相同消息时,AI 只回复一次,避免重复打扰。适用于配置了多路飞书机器人接入的 OpenClaw 场景。

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 multi-bot-dedup;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

multi-bot-dedup 怎么安装?

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

multi-bot-dedup 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。

multi-bot-dedup 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。

multi-bot-dedup 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。

multi-bot-dedup 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,284 次,近一周安装 218 次,下载 1,727 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。

multi-bot-dedup 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
multi-bot-dedup

多机器人重复数据删除 · 本页

5,284—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
multi-bot-dedup
version
1.0.0
description
多飞书机器人去重回复规则。当同一用户通过多个机器人渠道同时发送相同消息时,AI 只回复一次,避免重复打扰。适用于配置了多路飞书机器人接入的 OpenClaw 场景。

multi-bot-dedup — 多飞书机器人去重回复

使用场景

用户配置了多个飞书机器人(如兵部/吏部/礼部/钦天监/御书房/太医院等),同一条消息会同时触发多个机器人渠道,导致 AI 重复回复。本 skill 提供去重规则,确保每条消息只回复一次。

去重规则

收到消息时,先检查以下条件,全部满足才跳过(NO_REPLY),否则正常回复:

  1. 发送者匹配:dedup_state.json 中存在该 sender_id 的记录
  2. 时间窗口:上次回复时间距现在 < 30秒
  3. 内容相同:消息内容前50字的 hash 与上次相同

三条全满足 → NO_REPLY(跳过) 否则 → 正常回复,并更新 dedup_state.json

状态文件

位置:skills/multi-bot-dedup/dedup_state.json

{
  "ou_6a0ac66dd49d41eef5e5b85c68dafb9f": {
    "last_reply_time": 1742130000000,
    "last_message_hash": "abc123"
  }
}

操作步骤

Step 1 — 读取 dedup_state.json(不存在则跳过检查,正常回复)

Step 2 — 计算 sender_id + 消息内容前50字 的简单 hash

Step 3 — 对比:

  • now - last_reply_time < 30000ms 且 hash == last_message_hash → NO_REPLY
  • 否则继续正常处理

Step 4 — 回复后立即更新 dedup_state.json

例外(必须回复,不去重)

  • 消息内容与上次不同(新话题)
  • 距上次回复超过 30 秒
  • 用户明确说"再说一遍"等重复指令

参数说明

参数默认值说明
时间窗口30秒覆盖多路同时触发延迟(通常 < 5秒)
hash 长度消息前50字防止相同内容被误判为不同消息

注意

本 skill 是行为规范,不是可执行代码。AI 在每次处理飞书消息时主动遵守上述规则。

平台分布

OpenClaw

73.05%
按下载量换算1,262

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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