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Agent Skill · 效率

openclaw-feishu-multi-agent(OpenClaw feishu multi Agent 效率)

openclaw-feishu-multi-agent 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。

openclaw-feishu-multi-agent 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 7,188。

总安装 8,387周安装 346GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,740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
1.0.1

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:openclaw-feishu-multi-agent(OpenClaw feishu multi Agent 效率)
来源仓库:https://github.com/ccharlesmeng/openclaw-feishu-multi-agent
安装命令:
openclaw skills install openclaw-feishu-multi-agent
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 openclaw-feishu-multi-agent

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。

在飞书上构建多代理协作流程并进行故障诊断。openclaw-feishu-multi-agent 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。教会协调员与专业代理正确处理可见提及与任务交接。提升复杂工作流中多角色协同的效率与透明度。需明确定义各代理职责范围,防止指令重叠或冲突。

建议先在小群组内测试交互逻辑,再扩展至全员部署。

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 openclaw-feishu-multi-agent;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

openclaw-feishu-multi-agent 怎么安装?

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

openclaw-feishu-multi-agent 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。

openclaw-feishu-multi-agent 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

openclaw-feishu-multi-agent 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。

openclaw-feishu-multi-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,387 次,近一周安装 346 次,下载 2,740 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。

openclaw-feishu-multi-agent 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
openclaw-feishu-multi-agent

OpenClaw feishu multi Agent 效率 · 本页

8,387—只读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
openclaw-feishu-multi-agent
description
Build and troubleshoot OpenClaw multi-agent workflows on Feishu. This skill teaches coordinator and specialist agents to combine visible <at> mentions with sessions_send so delegation, handoffs, and multi-hop discussions work reliably in group chats. Use it to scaffold new setups, audit existing configs, repair broken session metadata, and generate reusable role-based artifacts.

OpenClaw Feishu Multi-Agent

Goal

让 OpenClaw 的多个独立 agent 在同一个飞书群里协作:

  • 协调者 agent 负责读群消息、决定谁处理
  • 群里能看到显式 <at>
  • 被点名的 agent 会主动回群
  • agent 之间可以继续串联讨论

先判断是哪种场景

场景 A:用户已经有多 agent

优先检查并修复:

  1. ~/.openclaw/openclaw.json
  2. ~/.openclaw/PROTOCOL.md
  3. 各 agent 的 IDENTITY.md / SOUL.md
  4. 会话存储是否把 Feishu 群上下文写坏
  5. gateway 重启后是否恢复

场景 B:用户还没有多 agent

先帮助用户定义角色表,再补齐:

  1. agent roster
  2. Feishu account bindings
  3. 协调协议
  4. 各 agent 身份文件
  5. 验证话术

核心规则

规则 1

飞书里的 <at> 只是“给人看见谁被点名了”。

规则 2

OpenClaw 里的 sessions_send 才是“真正唤醒另一个 agent”。

规则 3

每一次委派都必须同时做两步:

  1. 在飞书群里发可视化 <at>
  2. 用 sessions_send 向目标 agent 投递任务

少一步都不算成功。

规则 4

sessions_send 默认使用 sessionKey:

agent:{targetAgentId}:feishu:group:oc_xxx

不要给 sessions_send 传 agentId。

推荐实施顺序

  1. 盘点角色、agentId、Feishu accountId、Open ID、职责和触发词
  2. 标准化 ~/.openclaw/PROTOCOL.md
  3. 把协调者 agent 写成“默认总调度”
  4. 把专业 agent 写成“收到 sessions_send 后直接回群”
  5. 检查 openclaw.json 的 agents.list、bindings、tools.agentToAgent.allow
  6. 检查群 session 是否保持 channel=feishu、chatType=group
  7. 重启 gateway
  8. 用真实飞书话术验证

角色设计要求

不要把方案写死成 Steve / Jonathan / Brendan / Seth。

始终把角色抽象成:

  • coordinator: 默认调度者
  • specialists: 一个或多个专业 agent

角色名、人设、职责、触发词都应该允许自定义。

你需要产出的东西

根据用户场景,通常会创建或更新:

  • ~/.openclaw/PROTOCOL.md
  • ~/.openclaw/openclaw.json
  • {agentDir}/IDENTITY.md
  • 可选:一个团队协作 skill,避免 agent 退回单 bot 多角色思路

修复时重点检查

1. 路由遗漏

如果协调者只叫了部分 agent:

  • 检查它的默认召集规则
  • 检查“其他人 / 大家 / 团队一起讨论”是否被错误窄化

2. sessions_send 超时

超时不等于没收到。继续检查:

  • 目标 agent session 是否生成
  • 目标 agent 是否进入长时间工具执行
  • 日志里是否出现 nested run / timeout

3. 会话写坏

如果目标 agent “像是收到了,但没回群”,重点检查 session store:

  • channel 是否被错误写成 webchat
  • deliveryContext.to 是否缺失
  • accountId 是否缺失
  • chatType 是否还是 group

参考文件

Utility Scripts

1. 统一入口

优先使用统一入口,避免记多个脚本名:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/manage_feishu_multi_agent.py" --help

如果想一把跑完“生成 -> 落地 -> 审计”:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/manage_feishu_multi_agent.py" bootstrap \
  --roles ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/roles.example.json" \
  --output-dir "/tmp/openclaw-feishu-artifacts" \
  --apply-identities

加上 --write --backup 才会真正写入 ~/.openclaw/。

2. 生成可落地模板

当用户还没配好多 agent,或希望把角色表转换成可落地文档时,运行:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/render_feishu_multi_agent.py" \
  --roles ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/roles.example.json" \
  --output-dir "/tmp/openclaw-feishu-artifacts"

产出:

  • PROTOCOL.generated.md
  • openclaw.generated.json
  • roles.generated.json
  • identities/*.IDENTITY.generated.md

openclaw.generated.json 现在会同时带出:

  • agents.list
  • bindings
  • channels.feishu.accounts
  • tools.sessions.visibility
  • tools.agentToAgent.allow

3. 审计现有配置

当用户已经有多 agent,想快速检查 openclaw.json 是否与角色表一致时,运行:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/audit_feishu_multi_agent.py" \
  --roles "/path/to/roles.json" \
  --config "~/.openclaw/openclaw.json"

重点检查:

  • agents.list
  • bindings
  • channels.feishu.accounts
  • tools.sessions.visibility
  • tools.agentToAgent.allow

4. 半自动落地到 ~/.openclaw/

当用户希望把角色表直接应用到自己的 OpenClaw 环境时,先 dry-run:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/apply_feishu_multi_agent.py" \
  --roles "/path/to/roles.json" \
  --apply-identities

确认无误后再写入:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/apply_feishu_multi_agent.py" \
  --roles "/path/to/roles.json" \
  --apply-identities \
  --write --backup

这个脚本会:

  • 合并 openclaw.json 里的 agents.list
  • 合并 channels.feishu.accounts
  • 合并 bindings
  • 打开 tools.sessions.visibility=all
  • 打开 tools.agentToAgent.enabled=true
  • 补齐 tools.agentToAgent.allow
  • 写入 ~/.openclaw/PROTOCOL.md
  • 可选写入各 agent 的 IDENTITY.md

5. 修复 Feishu 群 session

当某个 agent “像是收到了,但没回群”,优先检查并按需修复 session metadata:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/repair_feishu_group_sessions.py" \
  --roles "/path/to/roles.json" \
  --group-id "oc_xxx"

如需直接写回:

python ".cursor/skills/openclaw-feishu-multi-agent/scripts/repair_feishu_group_sessions.py" \
  --roles "/path/to/roles.json" \
  --group-id "oc_xxx" \
  --fix --backup

交付风格

  • 中文说明为主
  • 代码、路径、键名、命令用英文
  • 默认提供通用模板,不绑定用户现有角色名

平台分布

OpenClaw

94.82%
按下载量换算2,598

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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