auto-sync: user-feedback-collector 2026-04-16_10:35
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OpenClaw Skill Sync Bot
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53c1658b38
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SKILL.md
Normal file
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SKILL.md
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@ -0,0 +1,154 @@
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name: user-feedback-collector
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全渠道用户反馈收集与管理，支持三类反馈数据源：
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1. 主动上报：用户发送包含"用户反馈:"或"用户反馈："开头的消息时自动记录
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2. 飞书内部反馈群：「内容测试问题反馈」群（oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26），每6小时同步到飞书表格
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3. 微信用户反馈群：数据实时存储在MySQL vala_test.wechat_group_message表
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自动汇总、分类、统计反馈，支持同步到知识库文档、多维表格，生成周报/月报。
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# 用户反馈收集与管理
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当用户发送的消息以 `用户反馈:` 或 `用户反馈：` 开头时，对反馈内容进行总结梳理后记录到飞书知识库文档。
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## 文档价值与内容匹配说明
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该文档用于集中收集「瓦拉英语」产品的各类问题与建议，便于后续统一筛选、统计与优化。
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当前主要反馈渠道包括：飞书群、微信群。
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为保证不同渠道的数据能以同一口径落到表格中，整理/写入时按以下规则进行字段匹配：
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| 字段 | 填写规则（统一口径） |
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| 反馈渠道 | 固定枚举：`主动上报` / `飞书群` / `微信群` |
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| 反馈时间 | 以原消息时间为准（Asia/Shanghai） |
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| 提交人 | 优先填可识别的姓名/昵称；若无姓名则填平台昵称 |
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| 用户电话 | 若渠道中无法获取则留空 |
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| 用户角色ID | 若渠道中无法获取则留空 |
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| 文字描述 | 填问题的文字描述（可为原文或整理后的关键信息） |
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| 提交图片 | 有则填图片链接/文件引用；无则留空 |
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| 提交视频 | 有则填视频链接/文件引用；无则留空 |
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| 备注 | 可补充：复现路径、期望结果、影响范围、关联版本、群聊上下文摘要等 |
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| 评估后优先级 | 按 `P0/P1/P2/P3` 口径评估后填写；暂未评估可留空 |
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| 问题所属模块 | 按产品模块归类（例如：登录/课程/练习/支付/AI对话/数据统计等） |
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| 问题所属类型 | 建议枚举：`Bug` / `体验问题` / `功能需求` / `内容问题` / `性能问题` / `其他` |
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| 当前解决进度 | 建议枚举：`待确认` / `处理中` / `待发布` / `已解决` / `已关闭` |
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| 问题跟进人 | 填负责跟进该条问题的负责人（姓名/账号） |
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## 用户反馈收集表格（模板）
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| 序号 | 评估后优先级 | 问题所属模块 | 问题所属类型 | 反馈时间 | 反馈渠道 | 提交人 | 用户电话 | 用户角色ID | 文字描述 | 提交图片 | 提交视频 | 备注 | 当前解决进度 | 问题跟进人 |
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| 1 | | | | | | | | | | | | | | |
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## 反馈数据源（全渠道）
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| 反馈渠道 | 来源 | 存储位置 | 更新频率 |
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| 主动上报 | 用户主动发送 `用户反馈:` 前缀消息 | 飞书知识库文档 | 实时 |
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| 飞书内部测试反馈 | 「内容测试问题反馈」群（`oc_fabff7672e62a9ced7b326ee4a286c26`） | 飞书表格：`E8vFsCmPBhT4SCtNmnJchqeJnJe` | 每6小时自动同步 |
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| 微信用户反馈 | 微信用户反馈群 | MySQL：`vala_test.wechat_group_message` 表 | 实时更新 |
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## 目标存储位置
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### 1. 主动上报知识库文档
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- **文档标题：** 2026年 用户反馈收集
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- **Wiki Token：** `SB3dwaSshie7ifklKlLc2GswnqX`
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- **Obj Token：** `NVCRdIChwot7oPxcpopcBFMOned`
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- **知识空间 ID：** `7612229802338045122`
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### 2. 全量反馈汇总多维表格（待上线）
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将三个数据源的反馈统一汇总到同一个飞书多维表格，支持分类、筛选、统计和跟进。
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## 支持功能
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| 功能 | 说明 |
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| 主动上报记录 | 用户发 `用户反馈:` 开头消息自动记录到知识库 |
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| 多渠道查询 | 支持按时间、关键词、渠道、提交人查询所有反馈 |
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| 统计分析 | 按周/月统计反馈数量、类型、TOP问题 |
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| 定期汇总 | 自动生成反馈周报/月报，同步到知识库 |
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| 同步跟进 | 支持将反馈同步到任务管理系统，跟进解决进度 |
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## 主动上报执行流程（原有逻辑）
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### 1. 识别反馈内容
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从用户消息中提取 `用户反馈:` 或 `用户反馈：` 之后的文本作为反馈正文。去除前后空白。
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### 2. 总结梳理反馈内容
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对提取到的反馈正文进行智能总结和梳理：
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- 提炼核心观点，去除冗余表述
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- 保留关键事实、问题描述和诉求
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- 总结后的内容**不超过 300 字**
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- 如果原文本身不超过 300 字且条理清晰，可保持原文不变
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### 3. 获取提交人信息
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通过消息上下文中的 `sender_id`（open_id）调用 `feishu_get_user` 获取用户姓名。如获取失败，使用 open_id 作为标识。
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### 4. 追加写入文档
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使用 Bot 身份通过 lark-cli 将反馈追加到目标文档：
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```bash
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LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR=/root/.openclaw/credentials/xiaokui \
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lark-cli docs +update --doc NVCRdIChwot7oPxcpopcBFMOned --as bot --mode append \
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--markdown '<写入内容>'
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```
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### 5. 写入格式
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每条反馈按以下 Markdown 格式追加（使用分割线隔开每条反馈）：
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```markdown
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**📅 时间：** YYYY-MM-DD HH:mm
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**👤 提交人：** <用户姓名>
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**<2A> 反馈摘要：**
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<总结梳理后的内容，不超过300字>
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**💬 原始反馈：**
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<反馈原文>
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```
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- 时间使用 Asia/Shanghai 时区
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- 如果文档为空（首条反馈），先写入一级标题 `# 📋 用户反馈记录`，然后再追加反馈条目（不需要开头的分割线）
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### 6. 确认回复
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写入成功后，回复用户：「✅ 反馈已记录，感谢！」
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写入失败时，回复用户具体错误原因并建议重试。
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## 多渠道反馈查询流程
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### 查询飞书内部测试反馈
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1. 直接读取飞书表格 `E8vFsCmPBhT4SCtNmnJchqeJnJe` 数据
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2. 支持按时间范围、提交人、关键词筛选
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3. 每6小时自动同步最新群消息
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### 查询微信用户反馈
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1. 连接MySQL数据库 `vala_test`，查询 `wechat_group_message` 表
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2. 支持按时间范围、发送人、关键词、消息类型筛选
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3. 数据实时更新，可查询最新反馈
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## 注意事项
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- 所有文档/数据库操作默认使用只读权限，避免修改原始数据
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- 所有外部操作使用 Bot 身份（`--as bot`），不触发用户授权
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- 反馈正文会被总结梳理（不超过 300 字），同时保留原始反馈以供查阅
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- 任何人都可以提交反馈，无权限限制
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