Quark Lazy Cli

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。

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。例如：让大模型帮你判断是动漫还是真人版的剧集、你订阅任务是剧集的中文名称，告诉大模型剧集的英文名称等。
• 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。记得让Agent更新时，要求看订阅剧集.md文档中，你对剧集转存的要求。
• 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。

bash

# 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：

text

<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：

bash

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：

env

# 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：

bash

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：

bash

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：

text

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

bash

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

2. 查看订阅

bash

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

3. 查看订阅任务状态

bash

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。

bash

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。

bash

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：

• 首次使用先把 ./scripts/daily_report.sample.sh 复制为 ./scripts/daily_report.local.sh
• 定时运行 ./scripts/daily_report.local.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。
• 不直接修改 scripts/*.sample.sh。这些是升级可覆盖的样板脚本；用户定制应复制为 scripts/*.local.sh，并运行 .local.sh。
• 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 llm 或 agent，并读取 references/顾问模式.md。