Quark Lazy Cli

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基于 QAS(夸克网盘自动转存项目)的懒人追剧、追番 SKILL,也内置了一个 CLI 工具。即使 QAS 的剧集订阅失效,它也可以重新搜索资源、探查多级资源目录,并在多个最新候选资源中按用户偏好(如更高清晰度)转存新剧集和缺失剧集。可以交给本地 OpenClaw、Hermes Agent 或其他Claude Code, Codex Agent 使用,用来设置定时任务、定时汇报,并在订阅失败时辅助修复。有 Python 运行环境的进阶用户,也可以把它当作命令行工具使用。 感谢QAS项目提供的强大的功能和优质的用户体验,本项目不是对QAS Web UI的替代,而聚焦订阅剧集的”偷懒的更新“。

Install

openclaw skills install quark-lazy-cli

quark-lazy-cli

quark-lazy-cli 是给 Agent 使用的夸克网盘追剧、追番订阅维护 Skill;qslazy 是它内置的命令行工具。它依赖 QAS 后端,用来查看订阅、检查缺集、搜索候选资源,并在用户授权后转存新剧集或补全缺失剧集。

quark-lazy-cli 不是 QAS Web 端的替代。它的核心功能聚焦在更新、修复更新失败、精准指定源资源文件转存,让 Agent 帮用户少操心地追新、补漏和维护订阅。

四种运行模式

LAZY_CLI_ADVISOR 是网盘资源搜索后的决策机制,用来决定候选资源怎么选,不是聊天模式。

  • code:用代码规则自动决策。适合后台任务、资源发布规范的剧集、资源目录有“更新至n集”;速度快,无需交互,不消耗 LLM Token。
  • llm:后台任务中引入大模型做资源选择。适合多版本编号冲突等复杂资源;可配合 --add-prompt 改AI大模型定制判断规则。
  • agent:由当前 Agent 在和用户交互过程中判断候选资源。适合复杂场景的临时更新,或者在Openclaw Heateat机制里,维护和修复复杂订阅更新的场景使用。
  • human:用户人工选择。适合用户想亲自确认资源的场景。

详细用法读取:references/顾问模式.md

安装

安装分两步:Skill 文档告诉 Agent 怎么用;qslazy CLI 是真正执行任务的命令。两个都要装。

# skills.sh / 通用 Agent
npx skills add jesustoachild/quark-lazy-cli

# OpenClaw / ClawHub
openclaw skills install quark-lazy-cli

# qslazy CLI
pipx install git+https://github.com/jesustoachild/quark-lazy-cli.git

配置环境变量

1. 确认 .env 位置

.env 固定放在 Skill 目录根部,不要放到全局目录:

<skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

2. 创建 .env

如果安装后的 Skill 目录里带有 env 样板文件,直接复制成 .env

cd <skills-dir>/quark-lazy-cli

cp ./.env.local.example .env

如果安装后的目录没有 env 样板文件,就读取 references/环境变量.md,由 Agent 根据里面的完整模板创建并编辑 .env

3. 写入基础配置

把下面内容写入 <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env,并把占位值改成用户自己的 QAS 信息:

# QAS 后端地址,例如:http://192.168.1.10:15305
QAS_HOST=http://your-qas-host:port

# QAS API Token,可在 QAS Web 管理页面查看
QAS_API_TOKEN=your-qas-api-token

# 网盘资源搜索选择的顾问模式:human / code / llm / agent
LAZY_CLI_ADVISOR=code

# 运行时目录,建议使用绝对路径,放在 Skill 目录下,便于 Agent 清理和迁移
LAZY_CLI_LOG_DIR=<skills-dir>/quark-lazy-cli/runtime/logs
LAZY_CLI_REPORT_DIR=<skills-dir>/quark-lazy-cli/runtime/report
LAZY_CLI_AGENT_MSG_DIR=<skills-dir>/quark-lazy-cli/runtime/message

如果想在任意目录下运行,建议加入 --env

qslazy update new 凡人修仙传 --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

如果临时覆盖 .env 的配置,可以不更改.env,命令行示例:

LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy update new 凡人修仙传 --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

环境变量优先顺序从高到低:

命令行临时环境变量 > 系统环境变量 > --env 指定的 .env 文件 > 默认值

因此 LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy ... --env ... 只会临时覆盖本次命令,不会修改 .env 文件。

常用命令

1. 验证安装

qslazy --help
qslazy task --help
qslazy update --help

2. 查看订阅

qslazy task list --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

3. 查看订阅任务状态

qslazy task status 凡人修仙传 --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

4. 追更新集(必须先获得用户授权,禁止自行测试)

禁止把更新命令当作安装测试或功能测试。只有用户明确要求更新、追新或修复订阅时,才可以执行。

LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update new 凡人修仙传 --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

5. 补全缺集 + 追新(必须先获得用户授权,禁止自行测试)

禁止在用户只要求“看看”“检查”“测试 skill”时执行。先用 task status 汇报状态,再询问用户是否更新。

LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update all 凡人修仙传 --env <skills-dir>/quark-lazy-cli/.env

进阶能力索引

了解用户订阅情况和资源发布规律

读取文件:references/订阅时间估算.md

用于:

  • 批量分析 task status 输出
  • 推算订阅更新时间
  • 维护订阅时间表

配置完整 OpenClaw 定时任务

读取文件:references/OpenClaw定时任务.md

用于:

  • 创建定时更新任务
  • 设置通知参数
  • 维护定时任务

让 Agent 做每日订阅汇报

读取文件:references/每日汇报.md

用于:

  • 定时运行 ./scripts/daily_report.sh
  • 汇报每日订阅状态
  • 发现新资源时先询问用户是否更新

处理复杂资源选择

读取文件:references/顾问模式.md

用于:

  • 理解 code / llm / agent / human 顾问模式
  • 使用 --add-prompt
  • 处理 Agent JSON 决策

铁律

  • 永远先观察再行动;用户只说“看看/检查/分析/测试 skill”时,只运行 task list/status
  • 未获用户授权,不执行 update new/all,不新增、修改或删除定时任务。
  • 默认只根据 stdout 汇报;除非排错或用户要求,不读 log/报告文件,避免浪费 Token。
  • 不暴露 QAS API Token,不把真实 token 写进示例、回复、日志或定时任务。
  • 不擅自删除、改名或移动用户网盘文件。
  • 不擅自研究、审查或修改 qslazy 源码。只有用户明确要求“看代码”“修 bug”“做开发/审查”时,才进入代码层;普通订阅维护只使用 CLI 和 reference 文档,避免浪费 Token。
  • 资源命名混乱时,不用 code 硬选,改用 llmagent,并读取 references/顾问模式.md