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Agent Skill · 研究检索

skill-to-linebot(线路机器人技能)

skill-to-linebot 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

skill-to-linebot 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 52,672。

总安装 549周安装 22GitHub Stars 3下载 178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

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:skill-to-linebot(线路机器人技能)
来源仓库:https://github.com/wolke/skill-to-linebot
仓库路径:skills/skill-to-linebot
安装命令:
npx skills add https://github.com/wolke/skill-to-linebot --skill skill-to-linebot
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wolke/skill-to-linebot --skill skill-to-linebot

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。支持基于关键词、任务场景或来源线索进行信息筛选与整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。

skill-to-linebot 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/skill-to-linebot

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/wolke/skill-to-linebot --skill skill-to-linebo…;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

skill-to-linebot 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/wolke/skill-to-linebot --skill skill-to-linebot。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

skill-to-linebot 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

skill-to-linebot 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。

skill-to-linebot 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

skill-to-linebot 用的人多吗?

公开数据是累计安装 549 次,近一周安装 22 次,下载 178 次,GitHub 3 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。

skill-to-linebot 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
skill-to-linebot

线路机器人技能 · 本页

5493接触敏感数据MIT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

Skill to LINE Bot 轉換技能

將任意 AI Skill 轉換成可部署的 LINE Bot 服務。


使用時機

當用戶提出以下請求時啟用此技能:

  • 「幫我把 XXX skill 變成 LINE Bot」
  • 「將這個 skill 部署成 LINE Bot」
  • 「我想讓這個 skill 能在 LINE 上使用」
  • 「create a LINE Bot from this skill」

核心功能

  1. Skill 分析 — 解析目標 skill 的結構、功能與用途
  2. 程式碼生成 — 生成完整的 Google Apps Script 專案
  3. 部署指南 — 產生詳細的部署步驟說明

工作流程

Step 1: 確認目標 Skill

詢問或確認用戶想要轉換的 skill:

請告訴我你想轉換的 skill 路徑,例如:
- .agent/skills/meihua-yishu
- .agent/skills/bazi

或者直接告訴我 skill 的名稱,我會幫你找到它。

Step 2: 分析 Skill 結構

讀取並分析目標 skill 的以下內容:

2.1 必讀檔案
  • SKILL.md — 提取 name、description、核心功能、使用流程
2.2 選讀檔案
  • scripts/*.py — 識別計算邏輯(如有)
  • references/*.md — 識別知識庫內容(如有)
  • ETHICS.md — 提取倫理規範(如有)
2.3 分析要點

從 SKILL.md 中提取:

  1. Skill 名稱 — 用於 Config.BOT_NAME
  2. 功能描述 — 用於生成歡迎訊息
  3. 核心功能 — 用於設計對話邏輯
  4. 輸入類型 — 用戶可能輸入的資料類型(文字、數字、時間等)
  5. 輸出格式 — 回應的內容結構

Step 3: 生成 GAS 專案

在用戶指定的目錄(或預設為 {skill-name}-line-bot/)建立以下檔案:

3.1 直接複製的模板(無需修改)

從 templates/ 目錄複製以下檔案:

模板檔案目標檔案
appsscript.jsonappsscript.json
LineBot.gs.templateLineBot.gs
Database.gs.templateDatabase.gs
3.2 需要填充的模板
Config.gs

替換以下佔位符:

  • {{SKILL_NAME}} → Skill 技術名稱(如 meihua-yishu)
  • {{SKILL_DISPLAY_NAME}} → Skill 顯示名稱(如 梅花易數占卜)
  • {{WELCOME_MESSAGE}} → 歡迎訊息
Main.gs

直接複製 Main.gs.template,無需修改。

OpenAI.gs

直接複製 OpenAI.gs.template,無需修改。

SkillCore.gs(最重要!)

這是需要根據 Skill 內容客製化的核心檔案。

替換以下佔位符:

{{SYSTEM_PROMPT}}

根據 Skill 的 SKILL.md 內容生成系統提示詞,應包含:

  • Skill 的角色定義
  • 核心功能說明
  • 回應格式要求
  • 注意事項與限制

範例(以梅花易數為例):

SYSTEM_PROMPT: `你是一位專業的梅花易數占卜師。

【核心功能】
- 時間起卦:根據當前時間進行占卜
- 數字起卦:根據用戶提供的數字進行占卜
- 卦象解讀:分析體用關係並提供建議

【回應要求】
1. 使用繁體中文回答
2. 先說明卦象,再給出解讀
3. 提供具體可行的建議
4. 語氣溫和、正面

【注意事項】
- 卦象僅供參考,不代表絕對結果
- 不預測具體死亡或極端不幸
- 鼓勵用戶獨立思考`,

{{PROCESS_MESSAGE_LOGIC}}

根據 Skill 的功能生成處理邏輯。常見模式:

模式 A:純 AI 對話型

// 直接呼叫 OpenAI
const response = OpenAI.chat(userMessage, this.SYSTEM_PROMPT);
return response;

模式 B:帶有計算邏輯型

// 先處理輸入,再呼叫 AI
const processedInput = this.preprocessInput(userMessage);
const enhancedPrompt = this.SYSTEM_PROMPT + '\n\n【用戶輸入分析】\n' + processedInput;
const response = OpenAI.chat(userMessage, enhancedPrompt);
return response;

模式 C:使用 Vector Store 型

// 使用 Responses API 搜尋知識庫
const response = OpenAI.responsesWithSearch(userMessage, this.SYSTEM_PROMPT);
return response;

{{HELPER_FUNCTIONS}}

根據需要添加輔助函數,例如:

  • 輸入預處理
  • 數字提取
  • 時間處理
  • 格式化輸出

Step 4: 生成部署指南

在專案目錄中建立 README.md,包含:

# {Skill 名稱} LINE Bot 部署指南

## 📋 快速開始

### 1. 建立 Google Sheets

1. 開啟 [Google Sheets](https://sheets.google.com)
2. 建立新試算表,命名為「{Skill 名稱} 資料庫」
3. 複製試算表 ID(網址中 `/d/` 和 `/edit` 之間的字串)

### 2. 建立 Google Apps Script 專案

1. 開啟 [Google Apps Script](https://script.google.com)
2. 點擊「新專案」
3. 將專案命名為「{Skill 名稱} LINE Bot」
4. 將以下檔案內容複製到 GAS 專案中:
   - `Config.gs`
   - `Main.gs`
   - `LineBot.gs`
   - `Database.gs`
   - `OpenAI.gs`
   - `SkillCore.gs`

### 3. 設定 Script Properties

在 GAS 中點擊 ⚙️「專案設定」 > 「指令碼屬性」,新增:

| 屬性名稱 | 說明 |
|----------|------|
| `LINE_CHANNEL_SECRET` | LINE Messaging API Channel Secret |
| `LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN` | LINE Messaging API Access Token |
| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API Key |
| `SPREADSHEET_ID` | Google Sheets 試算表 ID |

### 4. 部署為網頁應用程式

1. 點擊「部署」→「新增部署作業」
2. 選擇類型:「網頁應用程式」
3. 設定:
   - 執行身分:我
   - 存取權限:任何人
4. 點擊「部署」
5. 複製產生的 **網頁應用程式網址**

### 5. 設定 LINE Developers

1. 開啟 [LINE Developers Console](https://developers.line.biz/console/)
2. 建立 **Messaging API Channel**
3. 在「Messaging API」設定中:
   - 將 GAS 網址貼到 **Webhook URL**
   - 啟用 **Use webhook**
   - 關閉 **Auto-reply messages**
4. 取得 **Channel Secret** 和 **Channel Access Token**

## 🧪 測試

設定 `TEST_USER_ID` 後,在 GAS 中執行:
- `testLineSend()` — 測試 LINE 連接
- `testSkillCore()` — 測試功能邏輯

## 📱 使用

掃描 LINE 官方帳號 QR Code 加為好友,即可開始使用!

Step 5: 產生輸出摘要

完成後,向用戶報告:

✅ LINE Bot 專案已生成!

📁 專案位置:{output_directory}

📄 生成的檔案:
- appsscript.json — GAS 設定
- Config.gs — 設定管理
- LineBot.gs — LINE API 封裝
- Database.gs — 資料庫操作
- OpenAI.gs — AI 整合
- Main.gs — Webhook 入口
- SkillCore.gs — {Skill 名稱} 核心邏輯
- README.md — 部署指南

📖 下一步:
1. 閱讀 README.md 中的部署指南
2. 建立 Google Sheets 和 GAS 專案
3. 設定 LINE Developers
4. 部署並測試

需要我幫你升級到 Flex Message 版本嗎?

進階功能(Phase 2)

Flex Message 升級

當用戶要求升級 Flex Message 時:

  1. 生成 LineMessages.gs,包含:

- 歡迎訊息 Flex 模板 - 結果顯示 Flex 模板 - 按鈕選單模板

  1. 修改 Main.gs 中的回覆邏輯

⚠️ 注意:Flex Message 在 GAS 中除錯困難,建議先確保純文字版本運作正常後再升級。

Vector Store 整合

如果 Skill 有 references/ 目錄:

  1. 建議用戶使用 scripts/upload-skills.js 上傳知識庫到 OpenAI Vector Store
  2. 取得 OPENAI_VECTOR_STORE_ID 並填入 Script Properties
  3. SkillCore 將自動使用 Responses API 進行 RAG

模板位置

所有模板檔案位於:

.agent/skills/skill-to-linebot/templates/
├── appsscript.json
├── Config.gs.template
├── LineBot.gs.template
├── Database.gs.template
├── OpenAI.gs.template
├── Main.gs.template
└── SkillCore.gs.template

常見問題

Q: Webhook 返回 404

A: 確認已部署為「網頁應用程式」,而非「API 執行檔」。

Q: LINE 沒有回應

A: 檢查 Script Properties 中的 LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN 是否正確。

Q: OpenAI 錯誤

A: 確認 OPENAI_API_KEY 正確且有足夠額度。

Q: 如何除錯?

A: 在 GAS 中點擊「執行項目」>「執行記錄」查看 Logger 輸出。


版本資訊

  • 版本:1.0
  • 更新日期:2026年1月
  • 特點:

- 純文字優先,穩定易除錯 - 模組化設計,通用模組無需修改 - 支援 OpenAI Chat Completions 和 Responses API - 簡化的 Google Sheets 資料庫操作

平台分布

windsurf

27.58%
按下载量换算49

Claude Code

22.67%
按下载量换算40

Antigravity

17.41%
按下载量换算31

Gemini CLI

11.71%
按下载量换算21

Cursor

7.79%
按下载量换算14

pi

3.45%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

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