Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

unanswered-messages(未回复的消息)

unanswered-messages 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

unanswered-messages 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 28,366。

总安装 3,231周安装 132GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,035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:unanswered-messages(未回复的消息)
来源仓库:https://github.com/netanel-abergel/unanswered-messages
安装命令:
openclaw skills install unanswered-messages
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 unanswered-messages

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。

unanswered-messages 基于本地文件跟踪未回复的消息和待处理沟通。无需数据库,轻量高效地管理收件箱状态。适合查找错过的消息或等待回复的人员。unanswered-messages 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。数据存储在本地,建议定期备份以防丢失。

不涉及外部网络请求,安全性较高但依赖本地维护。

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 unanswered-messages;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

unanswered-messages 怎么安装?

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

unanswered-messages 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。

unanswered-messages 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。

unanswered-messages 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。

unanswered-messages 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,231 次,近一周安装 132 次,下载 1,035 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。

unanswered-messages 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

  • 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
unanswered-messages

未回复的消息 · 本页

3,231—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
unanswered-messages
description
Track and find unanswered messages using a local file-based inbox. No DB required. Use when asked to find unanswered messages, missed messages, people waiting for a response, or to log a new incoming message.

Unanswered Messages (File-Based)

Tracks messages sent to Heleni that haven't been replied to yet. No DB required — uses /opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json.


File Structure

/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json:

{
  "version": 1,
  "messages": [
    {
      "id": "MSG_ID",
      "ts": "2026-04-01T14:30:00Z",
      "chat_id": "+972XXXXXXXXX",
      "chat_name": "Netanel",
      "chat_type": "direct",
      "sender_name": "Netanel",
      "sender_phone": "+972XXXXXXXXX",
      "body": "message text...",
      "answered": false,
      "answered_at": null
    }
  ]
}

1. Log an Incoming Message

When a message arrives that needs a response, add it to the file:

import json, datetime

INBOX = "/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json"

with open(INBOX) as f:
    data = json.load(f)

data["messages"].append({
    "id": "<message_id>",
    "ts": datetime.datetime.utcnow().isoformat() + "Z",
    "chat_id": "<chat_id>",
    "chat_name": "<chat_name>",
    "chat_type": "direct",  # or "group"
    "sender_name": "<sender_name>",
    "sender_phone": "<sender_phone>",
    "body": "<message body, max 300 chars>",
    "answered": False,
    "answered_at": None
})

with open(INBOX, "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

2. Mark a Message as Answered

After replying, mark it done:

import json, datetime

INBOX = "/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json"

with open(INBOX) as f:
    data = json.load(f)

for msg in data["messages"]:
    if msg["id"] == "<message_id>":
        msg["answered"] = True
        msg["answered_at"] = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + "Z"

with open(INBOX, "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

3. Find Unanswered Messages

import json
from datetime import datetime, timedelta, timezone

INBOX = "/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json"
MAX_AGE_HOURS = 24  # ignore very old messages

with open(INBOX) as f:
    data = json.load(f)

cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=MAX_AGE_HOURS)
unanswered = [
    m for m in data["messages"]
    if not m["answered"]
    and datetime.fromisoformat(m["ts"].replace("Z", "+00:00")) > cutoff
]

for m in sorted(unanswered, key=lambda x: x["ts"]):
    ts = datetime.fromisoformat(m["ts"].replace("Z", "+00:00")).strftime("%d/%m %H:%M")
    print(f"📩 {m['sender_name']} | {m['chat_name']} | {ts}")
    print(f"   > {m['body'][:100]}")
    print(f"   Message ID: {m['id']}")

4. Cleanup — Remove Old Answered Messages

Run periodically (e.g. weekly via heartbeat) to keep the file small:

import json
from datetime import datetime, timedelta, timezone

INBOX = "/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json"

with open(INBOX) as f:
    data = json.load(f)

cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=7)
data["messages"] = [
    m for m in data["messages"]
    if not m["answered"]
    or datetime.fromisoformat(m["ts"].replace("Z", "+00:00")) > cutoff
]

with open(INBOX, "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

print(f"Kept {len(data['messages'])} messages")

Heartbeat Integration

During heartbeat, check for unanswered messages from the last 2 hours:

import json
from datetime import datetime, timedelta, timezone

INBOX = "/opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json"

with open(INBOX) as f:
    data = json.load(f)

cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=2)
unanswered = [
    m for m in data["messages"]
    if not m["answered"]
    and datetime.fromisoformat(m["ts"].replace("Z", "+00:00")) > cutoff
]

if unanswered:
    # Alert Netanel or handle inline
    for m in unanswered:
        print(f"⚠️ לא ענינו ל-{m['sender_name']}: {m['body'][:80]}")

Add this check to HEARTBEAT.md under "Heartbeat Checks".


Output Format

Report unanswered messages as:

  • 📩 [sender_name] | [chat_name] | [DD/MM HH:MM]

> [body preview, max 100 chars] > Message ID: [message_id]

Group by chat if multiple from same conversation.


Notes

  • ❌ No DB, no tunnel, no psql — pure file I/O
  • ✅ Works offline, works on AWS without Mac tunnel
  • Inbox file: /opt/ocana/openclaw/workspace/inbox/pending.json
  • Currently: messages are logged manually when Heleni decides to track them
  • Future: hook into inbound message handler to auto-log

平台分布

OpenClaw

85.69%
按下载量换算887

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。

继续浏览同类 Skills