Install
openclaw skills install @liyayong000-sketch/zeelin-text-analysis文本分析技能,支持本地文件直接上传分析。当用户说'分析文本'、'文本处理'、'分析这个文档'等并上传文本文件时使用此技能。
openclaw skills install @liyayong000-sketch/zeelin-text-analysis这个技能帮助用户分析文本文件,自动提取实体、生成关系图谱和角色档案。
功能:将小说、文档等文本内容转换为结构化的分析结果。
注意:以下示例使用
curl展示请求格式,实际由 OpenClaw 工具调用执行,无需手动执行命令。
使用本技能前,需要配置智灵平台的 App-Key。
步骤 1:注册智灵账号
步骤 2:创建应用
App-Key步骤 3:配置到技能
templates/config.jsonApp-Key 粘贴到 Zeelin_App_Key 字段配置示例:
{
"Zeelin_App_Key": "xxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"Zeelin_Api_Url": "https://skills.zeelin.cn",
"Zeelin_Website_Url": "https://skills.zeelin.cn"
}
接口: POST {service_url}/api/skill/upload
请求格式: multipart/form-data (不是 JSON!)
参数:
| 参数名 | 位置 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| appKey | form-data | string | 是 | 用户的 Zeelin_App_Key |
| file | form-data | file | 是 | 本地文件二进制数据 |
示例请求:
curl -X POST "http://47.98.180.113:8083/api/skill/upload" \
-F "appKey=YOUR_APP_KEY" \
-F "file=@/path/to/local/file.txt"
成功响应:
{
"code": 200,
"data": {
"oss_url": "https://jumuai.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/...",
"filename": "file.txt",
"size": 12345
}
}
接口: POST {service_url}/api/skill/text
请求格式: application/json
参数:
| 参数名 | 位置 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| appKey | JSON body | string | 是 | 用户的 Zeelin_App_Key |
| oss | JSON body | string | 是 | 上一步返回的 oss_url |
示例请求:
curl -X POST "http://47.98.180.113:8083/api/skill/text" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"appKey": "YOUR_APP_KEY",
"oss": "https://jumuai.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/..."
}'
成功响应:
{
"code": 200,
"data": {
"task_id": "analysis_xxx",
"status": "pending",
"word_count": 3760,
"cost": 1
}
}
⚠️ 重要:提交任务后,必须通过工具调用查询接口获取结果,不能直接回复用户!
接口: GET {service_url}/api/skill/status/{task_id}
轮询策略(根据进度动态调整,节省额度):
| 当前进度 | 查询间隔 | 说明 |
|---|---|---|
| ≤ 60%(25%, 50%, 60%) | 每 3 分钟 | 处理初期和中期,耐心等待 |
| ≥ 70%(70%, 100%) | 每 1 分钟 | 接近完成,加密查询及时获取结果 |
你必须这样做:
progress 决定等待时间:
progress ≤ 60% → 等待 3 分钟后查询progress ≥ 70% → 等待 1 分钟后查询status 判断:
status: "pending" → 继续轮询status: "succeeded" → 展示 result 结果(结束)status: "failed" → 展示错误信息(结束)示例指令(模型执行):
# 第一次查询(提交后立即)
curl "http://47.98.180.113:8083/api/skill/status/analysis_xxx"
→ 返回 progress=25
→ 告诉用户:"当前进度 25%,处理中..."
→ 必须sleep 180 # 等待 3 分钟
# 第二次查询
curl "http://47.98.180.113:8083/api/skill/status/analysis_xxx"
→ 返回 progress=50
→ 告诉用户:"当前进度 50%,继续处理中..."
→ 必须sleep 180 # 等待 3 分钟
# 第三次查询
curl "http://47.98.180.113:8083/api/skill/status/analysis_xxx"
→ 返回 progress=70
→ 告诉用户:"即将完成,请稍候..."
→ 必须sleep 60 # 等待 1 分钟
# 第四次查询
curl "http://47.98.180.113:8083/api/skill/status/analysis_xxx"
→ 返回 progress=100, status=succeeded
生成一个md文件来让用户进行查看
示例请求:
curl "http://47.98.180.113:8083/api/skill/status/analysis_xxx"
响应字段说明:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
status | string | pending(处理中) / succeeded(成功) / failed(失败) |
progress | int | 进度百分比: 0, 25, 50, 60, 70, 100 |
result | object | 分析结果(只有 status=succeeded 时才有) |
word_count | int | 文档字数 |
cost | int | 实际扣除额度 |
轮询示例流程:
提交任务 → 收到 25%
↓
告诉用户:"任务已提交,预计处理 10-20 分钟,请稍候..."
↓
等待 3 分钟 → 查询 → 50%
↓
告诉用户:"当前进度 50%,继续处理中..."
↓
等待 3 分钟 → 查询 → 60%
↓
告诉用户:"即将完成,加密查询中..."
↓
等待 1 分钟 → 查询 → 70%
↓
等待 1 分钟 → 查询 → 100%(完成)
↓
告诉用户:"分析完成!"生成一个md文件来让用户进行查看
⚠️ 重要:获取到 result 后,必须将结果格式化为 Markdown 展示给用户,不要直接返回原始 JSON!
格式化要求:
用户: "分析这个文档" + 上传文件
↓
OpenClaw: 读取本地文件
↓
OpenClaw: 1️⃣ POST {service_url}/api/skill/upload
Content-Type: multipart/form-data
Body: appKey=xxx&file=文件二进制
↓
Skill服务: 接收文件 → 上传OSS → 返回 oss_url
↓
OpenClaw: 2️⃣ POST {service_url}/api/skill/text
Content-Type: application/json
Body: {"appKey": "xxx", "oss": "oss_url"}
↓
Skill服务: 验证额度 → 扣费 → 提交AI任务 → 返回 task_id
↓
OpenClaw: 3️⃣ 轮询 GET {service_url}/api/skill/status/{task_id}
根据进度动态间隔查询(3分钟/1分钟)
↓
OpenClaw: 生成md文件展示结果给用户
| 服务类型 | 计费标准 | 示例 |
|---|---|---|
| 文本分析 | 120额度/万字 | 3760字=120额度 |
计费规则:
Q: App-Key 格式是什么?
A: 任意字符串,从 config.json 的 Zeelin_App_Key 字段读取。
Q: 上传接口的 appKey 放哪里?
A: 放在 form-data 里(appKey=xxx),不是 Header!
Q: 分析接口的 appKey 放哪里?
A: 放在 JSON body 里({"appKey": "xxx"})。
Q: 支持多大的文件?
A: 单文件最大 500MB。
Q: 为什么查询任务状态也会产生扣费记录?
A: 使用智灵提供的模型时,每次调用(包括查询)都会经过智灵平台。查询虽然不扣技能额度,但会产生平台调用记录。建议按 SKILL.md 的轮询间隔查询,避免频繁调用。