ClawHub

群消息总结

v2.0.0

飞书消息智能摘要：从飞书会话中提取关键信息，生成结构化摘要。支持群聊消息分析、重要信息提取、多维度分类统计。当用户需要快速了解消息内容、整理会话要点、生成会议记录或跟进事项时使用。

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by@lqwzz

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for lqwzz/messages-summary.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "群消息总结" (lqwzz/messages-summary) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/lqwzz/messages-summary
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install messages-summary

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install messages-summary
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Pending
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
名称与描述（飞书群消息摘要）与 SKILL.md 中的说明和 parse.py 中的本地解析逻辑一致。所需资源（无环境变量、无二进制、无安装）与其作为消息解析/汇总工具的定位相称。
ℹ
Instruction Scope
SKILL.md 指导如何生成摘要、指定时间范围、提取待办等，未包含读取系统敏感路径或将数据传送到未知外部端点。但 SKILL.md 未包含从飞书 API 主动拉取消息的具体凭据/步骤（只提到应有访问权限），因此代理需要其他技能或外部数据来获取原始消息——这本身是合理但需注意数据来源与权限。
✓
Install Mechanism
无安装规范（instruction-only 加上一个简单脚本），不会在安装阶段下载或执行远程二进制，风险低。
✓
Credentials
声明不需要任何环境变量或凭据，parse.py 也没有读取环境或凭证，所请求的权限与描述功能相称。若要实际访问飞书消息，用户/代理需要单独授权；该技能本身不会请求或持有这些凭据。
✓
Persistence & Privilege
flags 表明 always:false，允许用户调用且可被代理自主调用（平台默认），技能不会尝试修改其它技能或持久化自身配置，权限要求有限。
Assessment
该技能在静态审查中没有发现可疑行为或凭据需求——它提供了一个本地的消息解析脚本和使用说明。安装/使用前请注意： - 本技能不会主动从飞书拉取消息；要让它处理真实聊天记录，代理或其他已授权的技能必须向它提供消息数据或使用额外的飞书集成（这些其它技能可能需要 API 凭据，安装前请检查那些技能的权限请求）。 - 为保护隐私，先用不包含敏感信息的示例数据或测试群进行验证，确认输出满足预期后再用于真实群组。 - parse.py 是一个轻量的、本地处理脚本，话题提取与高级 NLP 功能是占位/待扩展的；如果需要更复杂的抽取或实体识别，考虑引入受信赖的 NLP 模块或服务，并审查其网络/凭据要求。 总体而言，本技能内部一致、风险低，但请留意与飞书集成所需的额外凭据和其它技能的权限。

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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飞书消息智能摘要

自动分析和总结飞书消息内容，帮助用户快速掌握关键信息，提高沟通效率。

核心功能

  1. 消息内容摘要

    • 提取群聊或私聊的核心讨论内容
    • 识别关键决策和行动项
    • 归纳主要话题和观点

  2. 智能分类整理

    • 按主题自动分组消息
    • 区分重要和次要信息
    • 识别待办事项和截止日期

  3. 参与者分析

    • 统计发言频率和活跃度
    • 识别关键参与者和决策者
    • 追踪@提及和任务分配

  4. 时间维度统计

    • 按时间段分析消息分布
    • 识别高峰讨论时段
    • 追踪话题演变趋势

适用场景

  • 会后复盘：快速回顾群聊中的会议讨论，提取决策要点
  • 日常跟进：定期总结项目群的进展和待办事项
  • 信息归档：整理重要讨论内容，生成可存档的摘要文档
  • 跨时区协作：帮助错过实时讨论的成员快速了解关键信息
  • 新人上手：为新加入的成员提供历史讨论概览

使用示例

基础用法：

总结今天项目群里的消息

指定时间范围：

总结上周一到周五 #产品讨论群 的主要内容

提取特定信息：

从最近的消息中提取所有待办事项和截止日期

生成结构化报告：

分析本月技术群的讨论，按技术栈分类整理

输出格式

生成的摘要通常包含以下结构：

  • 概要：整体讨论主题和关键结论
  • 重要决策：达成的共识和决定事项
  • 待办事项：需要跟进的任务（含责任人和时间）
  • 关键讨论：主要话题和观点分歧
  • 统计信息：消息数量、参与人数、活跃时段等

最佳实践

  1. 明确范围：指定具体的群聊名称和时间范围，获得更准确的摘要
  2. 定期总结：建立定期总结的习惯，避免信息遗漏
  3. 结合导出：可将摘要保存为飞书文档，便于团队共享
  4. 迭代优化：根据输出结果调整提问方式，获得更符合需求的摘要
  5. 权限注意：确保有相应群聊的访问权限

相关技能

  • lark-im：发送消息、搜索聊天记录、管理群聊
  • lark-doc：将摘要保存为飞书文档
  • lark-workflow-meeting-summary：专门的会议纪要整理工作流
  • lark-task：将提取的待办事项创建为任务

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