clawhub install article-workflow📖 About This Skill
Article Workflow Skill
描述
文章分析工作流自动化 Skill。提供从文章抓取、分析、归档到质量评分的完整流程，支持 URL 去重、Heartbeat 自动触发、监控日志等功能。
> 注意： 本 Skill 已合并原 article-analyzer 功能，推荐使用本 Skill。
🔒 安全说明
数据边界：
skills/article-workflow/data/ 内skills/article-workflow/logs/ 内凭证要求：
BITABLE_APP_TOKEN 和 BITABLE_TABLE_IDconfig.json 或环境变量提供运行模式：
使用场景
当用户需要：
🚀 智能路由模式
单篇模式（默认）
触发： 单篇文章 URL
分析这篇文章：https://example.com/article
执行方式： 主 Agent 一次性执行（1 次流式请求）
主 Agent（机器人）
├─ 流式请求开始 ─────┐
│ 1. web_fetch 抓取 │
│ 2. 自己分析内容 │ ← 同一次流式请求
│ 3. 生成完整报告 │
│ 4. feishu_create_doc│
│ 5. feishu_bitable │
└─ 流式请求结束 ─────┘
模型请求次数：1 次 ✅
批量模式（自动）
触发： 多篇文章 URL
批量分析这些文章：
https://example.com/article1
https://example.com/article2
https://example.com/article3
执行方式： SubAgent 并发执行（N 次但并行）
主 Agent（机器人）
├─ 创建 3 个 SubAgent（并发）
│ ├─ SubAgent-1: 分析 url1 → 1 次流式请求
│ ├─ SubAgent-2: 分析 url2 → 1 次流式请求
│ └─ SubAgent-3: 分析 url3 → 1 次流式请求
└─ 汇总结果
模型请求次数：3 次（但并发执行，总时间 ≈ 1 次）✅
并发控制
工作流程
单篇模式
输入：文章 URL
↓
主 Agent 智能路由（单篇模式）
├─ web_fetch 抓取内容
├─ 分析内容 + 质量评分
├─ 生成详细报告
├─ feishu_create_doc 创建文档
└─ feishu_bitable 归档到多维表格
↓
输出：摘要 + 报告链接 + 评分
批量模式
输入：多篇文章 URL
↓
主 Agent 智能路由（批量模式）
├─ 创建 SubAgent #1 ─→ 分析文章 1
├─ 创建 SubAgent #2 ─→ 分析文章 2
├─ 创建 SubAgent #3 ─→ 分析文章 3
└─ 等待所有 SubAgent 完成
↓
汇总所有结果
↓
输出：汇总报告 + 各文章链接
🔧 配置管理
配置保护机制
重要： config.json 包含敏感信息，已加入 .gitignore，不会被 Git 提交。
在修改/升级 Skill 前：
cd skills/article-workflow1. 备份配置（修改前必做）
python3 scripts/config_manager.py backup或使用脚本
./scripts/backup-config.sh
修改/升级后：
# 恢复配置
python3 scripts/config_manager.py restore或使用脚本
./scripts/restore-config.sh
首次使用配置
方式 1：配置向导（推荐）
python3 scripts/config_manager.py guide
方式 2：手动创建
# 复制示例配置
cp config.example.json config.json编辑配置
vim config.json
方式 3：环境变量
export BITABLE_APP_TOKEN=your_token
export BITABLE_TABLE_ID=your_table_id
配置参数
在 config.json 中配置：
{
"bitable": {
"app_token": "YOUR_BITABLE_TOKEN",
"table_id": "YOUR_TABLE_ID"
},
"workflow": {
"check_interval_hours": 6,
"batch_limit": 10,
"enable_quality_score": true,
"enable_url_dedup": true
},
"paths": {
"data": "./data",
"logs": "./logs"
}
}
命令
分析单篇文章
飞书单聊（推荐）：
分析这篇文章：https://example.com/article
飞书群聊：
分析这篇文章：https://example.com/article
单聊时无需@机器人，直接发送即可。
查看状态
cd skills/article-workflow
./scripts/monitor.sh status
生成周报
./scripts/monitor.sh report
清理数据
./scripts/monitor.sh cleanup
输出格式
群聊消息
✅ 文章分析完成📌 [文章标题]
🔗 [URL]
📝 简短摘要
[3-5 句摘要]
🏷️ 标签：[标签 1] [标签 2] [标签 3]
⭐ 重要程度：[高/中/低]
📊 质量评分：[85/100] (A 级)
📄 详细报告：[飞书文档链接]
📊 已录入：[Bitable 链接]
Bitable 字段映射
必填字段： | 字段名 | 说明 | 来源 | |--------|------|------| | 文章标题（主） | 主字段（显示用） | 文章标题 | | 标题 | 副标题（兼容用） | 文章标题（与主字段相同） | | 简短摘要 | 3-5 句摘要 | LLM 生成 | | 阅读日期 | 分析日期 | 当前时间戳 | | 来源 | 文章来源 | 微信/GitHub/知乎等 | | 关键词标签 | 多选标签 | LLM 提取 + 匹配现有选项 | | 重要程度 | 高/中 | 根据质量评分 | | 状态 | 已完成 | 固定值 | | 创建方式 | 手动触发/自动分析 | 根据触发方式 | | URL 链接 | 原文链接 | 用户提供的 URL | | 详细报告链接 | 飞书文档链接 | feishu_create_doc 返回 |
注意： "文章标题（主）"和"标题"都需要填写，确保数据完整性。
质量评分
| 总分 | 等级 | 重要程度 | 处理策略 | |------|------|---------|---------| | 85-100 | S 级 | 极高 | 立即处理 + 团队分享 | | 70-84 | A 级 | 高 | 优先处理 + 详细分析 | | 55-69 | B 级 | 中 | 正常处理 + 标准报告 | | 40-54 | C 级 | 低 | 简略处理 + 基础摘要 | | 0-39 | D 级 | 极低 | 跳过或仅存档 |
依赖
安装
cd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone article-workflow
cd article-workflow
./install.sh
文件结构
article-workflow/
├── SKILL.md # 本文件
├── README.md # 详细文档
├── install.sh # 安装脚本
├── config.example.json # 配置模板
├── scripts/ # 可执行脚本
│ ├── check_url_dup.py # URL 去重
│ ├── monitor.sh # 监控
│ └── workflow.py # 主流程
├── docs/ # 文档
│ ├── config.md # 配置说明
│ ├── quality-score.md # 评分标准
│ └── automation.md # 自动化
├── data/ # 运行时数据
│ └── url_cache.json
└── logs/ # 日志
├── workflow.log
└── error.log
注意事项
1. 首次使用需要配置 config.json
2. 飞书授权需要完成 OAuth 流程
3. Heartbeat 自动触发需要在 HEARTBEAT.md 中配置
4. 日志文件建议定期清理（>30 天）
5. URL 缓存保留最近 1000 条记录
故障排查
URL 去重不生效
data/url_cache.json 是否存在chmod +x scripts/check_url_dup.py监控脚本报错
质量评分偏差
docs/quality-score.md 中的权重版本
License
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