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🦀 ClawHub

Storage Manager

by @ruoruochen

飞书收纳管家完整版 - 智能位置匹配 + 位置图片管理 + 一键入库

Versionv1.0.1
Downloads482
TERMINAL
clawhub install storage-manager

📖 About This Skill


name: Storage Manager - Complete Edition description: 飞书收纳管家完整版 - 智能位置匹配 + 位置图片管理 + 一键入库 read_when: - 需要记录物品存放位置 - 需要智能匹配相似位置 - 需要为位置添加视觉标签 - 需要管理个人物品收纳 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🗃️","requires":{"bins":["python3"]}}} allowed-tools: Bash(storage-manager:*)

🗃️ 飞书收纳管家 - 完整版

✨ 核心特色

🧠 智能位置匹配

  • 自动匹配:>75%相似度自动匹配现有位置
  • 无需确认:全程自动化,无需用户二次确认
  • 智能识别:自动区分"蓝色行李箱"和"白色行李箱"
  • 📸 位置图片管理

  • 位置标签:为每个位置添加视觉标签图片
  • 智能提醒:新位置自动要求拍照
  • 图片复用:相同位置自动使用现有位置图片
  • 位置视觉化:通过图片快速识别位置
  • 🔧 三大核心功能

    1. 物品入库工具 - 智能位置匹配 + 图片关联 2. 物品检索工具 - 快速查找物品位置 3. 位置更新工具 - 智能更新位置信息

    🚀 功能详解

    1. 智能位置匹配系统

    #### 工作原理:
    用户输入:"1号纸箱" 
    → 系统搜索:匹配到现有位置"1号纸箱里"(相似度100%)
    → 自动选择:使用现有位置,无需确认
    → 入库完成:物品记录到匹配的位置
    

    #### 匹配规则:

  • 阈值: 75%相似度自动匹配
  • 示例:
  • - "白色行李箱" → 匹配到 "白色行李箱里" (100%) - "电视柜左边抽屉" → 匹配到 "电视柜左抽屉" (92%) - "蓝色行李箱" → 创建新位置 (颜色不同) - "2号纸箱" → 创建新位置 (数字不同)

    2. 位置图片管理系统

    #### 工作流程:
    1. 新位置出现 → 系统提示需要拍照
    2. 用户上传位置图片 → 系统保存映射
    3. 后续物品入库相同位置 → 自动关联位置图片
    4. 位置图片缓存 → 提升使用效率
    

    #### 使用场景:

  • 厨房柜子 → 上传柜子照片作为位置标签
  • 客厅电视柜 → 上传电视柜照片
  • 卧室衣柜 → 上传衣柜照片
  • 办公桌抽屉 → 上传抽屉照片
  • 📋 使用指南

    准备工作

    1. 设置环境变量:
    export FEISHU_APP_ID="your_app_id"
    export FEISHU_APP_SECRET="your_app_secret"
    export FEISHU_BITABLE_TOKEN="your_bitable_token"
    export FEISHU_TABLE_ID="your_table_id"
    

    基础命令

    #### 1. 物品入库(智能匹配)

    # 基础入库
    storage-manager add "护照" "双肩包内层"

    带物品图片入库

    storage-manager add "感冒药" "电视柜左抽屉" --image="medicine.jpg"

    自动匹配示例:

    输入:"白色行李箱" → 匹配到:"白色行李箱里"

    输入:"厨房柜子上" → 匹配到:"厨房柜子上层"

    #### 2. 为新位置添加图片

    # 当新位置被创建时,系统会提示需要拍照
    

    上传位置图片:

    storage-manager add-location-photo "2号纸箱" --image="box_location.jpg"

    #### 3. 物品检索

    # 查找物品位置
    storage-manager search "梳子"

    返回结果:

    🔍 找到 3 条记录:

    1. 梳子 (位置: 1号纸箱里, 有图片附件)

    2. 测试梳子 (位置: 测试位置, 有图片附件)

    3. 测试物品-梳子 (位置: 测试位置-1号纸箱, 有图片附件)

    #### 4. 位置更新

    # 更新物品位置
    storage-manager update "护照" "办公桌抽屉"
    

    使用示例

    #### 场景1:新物品入库到现有位置

    # 用户输入
    storage-manager add "牙刷" "白色行李箱"

    系统处理

    [智能匹配] 匹配到现有位置: '白色行李箱' -> '白色行李箱里' (100%) [API] 记录创建成功 ✅ 物品入库成功! 物品: 牙刷 位置: 白色行李箱里

    #### 场景2:新位置出现,需要拍照

    # 用户输入
    storage-manager add "游戏机" "书房书架"

    系统处理

    [智能匹配] 创建新位置: '书房书架' [位置图片] ⚠️ 新位置需要拍照: '书房书架'

    系统提示

    📸 需要位置拍照! 位置: 书房书架 下一步: 请上传位置图片后重新提交

    用户上传位置图片

    storage-manager add-location-photo "书房书架" --image="bookshelf.jpg"

    系统处理

    [位置图片] '书房书架' -> 图片token: XXXXXXXXXXXXXX ✅ 位置图片添加成功! 位置: 书房书架 文件token: XXXXXXXXXXXXXX

    重新入库

    storage-manager add "游戏机" "书房书架"

    🏗️ 技术架构

    核心模块

    📦 storage-manager/
    ├── 🧠 SmartLocationMatcher     # 智能位置匹配
    ├── 📸 LocationImageManager    # 位置图片管理  
    ├── 🔧 FeishuStorageManager   # 飞书API集成
    ├── 🎯 cli_final.py           # 命令行接口
    └── 📚 SKILL_final.md         # 技能文档
    

    数据处理流程

    # 1. 位置匹配
    location, is_existing = matcher.match_location(user_input)

    2. 位置图片检查

    if not is_existing and image_manager.needs_photo(location): return {"status": "needs_location_photo"}

    3. 创建记录

    fields = { "Item_Name": item_name, "Location": location, "Image": item_image_token, # 物品图片 "Location_Image": location_image_token # 位置图片 }

    4. 入库完成

    create_record(fields)

    📊 数据结构

    飞书多维表格结构

    | 字段名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | AI收纳管家-物品位置记录 | 文本 | 物品名称 | | Location | 文本 | 存放位置(智能匹配) | | Image | 附件 | 物品图片 | | Location_Image | 附件 | 位置图片标签 |

    位置图片映射表

    {
      "厨房柜子上层": "file_token_1",
      "客厅电视柜": "file_token_2",
      "卧室衣柜": "file_token_3",
      "书房书架": "file_token_4"
    }
    

    🛠️ 安装与配置

    方法一:通过clawhub安装(推荐)

    clawhub install storage-manager-complete
    

    方法二:手动安装

    1. 复制技能文件到技能目录 2. 安装依赖:pip3 install requests 3. 配置环境变量

    配置要求

    1. 飞书应用权限: - 多维表格读写权限 - 文件上传权限 - 云文档访问权限

    2. 环境要求: - Python 3.6+ - requests >= 2.25.0 - 飞书自建应用凭证

    🎯 最佳实践

    位置拍照技巧

    1. 角度一致:相同类型的位置使用相似拍摄角度 2. 光线充足:确保图片清晰可见 3. 背景简洁:避免杂乱背景干扰识别 4. 距离适中:拍摄距离能让物体清晰可见

    物品命名规范

    1. 简洁明确:如"护照"、"钥匙"、"充电器" 2. 避免歧义:如"白色药瓶"、"蓝色充电线" 3. 统一格式:保持命名风格一致

    位置命名规范

    1. 结构清晰:如"1号纸箱里"、"电视柜左抽屉" 2. 分级命名:如"厨房/上层柜子/左抽屉" 3. 描述准确:如"双肩包内层拉链袋"

    🔧 故障排除

    常见问题

    | 问题 | 可能原因 | 解决方案 | |------|----------|----------| | 上传失败 | 网络问题/权限不足 | 检查网络,确认应用权限 | | 匹配错误 | 相似度过高 | 调整阈值,检查位置命名 | | 图片不显示 | 文件类型不支持 | 确认图片格式为jpg/png | | 入库失败 | 字段不匹配 | 检查表格字段名称和类型 |

    调试命令

    # 检查系统状态
    storage-manager add "测试物品" "测试位置"

    查看详细日志

    DEBUG=1 storage-manager add "测试物品" "测试位置"

    📈 版本历史

    v1.0.0 - 完整版发布 (2026-04-14)

  • ✅ 智能位置匹配系统
  • ✅ 位置图片管理功能
  • ✅ 一键物品入库
  • ✅ 完整错误处理
  • ✅ 详细文档说明

  • 🎯 系统目标:让收纳变得简单、智能、可视化! 🗃️✨