如何用 AI 查上市公司信息
「股票信息搜索」是「龙虾部署大师」技能市场中的金融资讯检索技能：它基于东方财富妙想搜索能力，按自然语言问句检索新闻、公告、研报、政策、交易规则和具体事件，筛选标题、关联证券和正文摘要，输出纯文本与原始 JSON，适合个股研究、板块主题和市场异动解释。 技能效果 查格力电器研报时，它把多家券商的评级、目标价和核心逻辑分维度列出，标注来源，并点出哪家下调了评级。 查资讯，怕的是又慢又不权威 金融资讯类问题对时效和来源都很敏感：大盘突然跳水要找原因，某只股票要看最新研报和机构观点，一条政策出来要弄清影响到哪些公司和板块。靠搜索引擎一条条翻，既慢又容易混入非权威来源；直接问大模型，它的知识可能停留在过去，引用过时信息反而误导判断。「股票信息搜索」要解决的，是让资讯检索走权威渠道，把新闻、公告、研报、政策一次问清，并保留可复核的原文。 一句问句，检索多类资讯 自然语言问句 新闻 研报 公告 政策 这个技能能帮你查到什么 它专注于"资讯"这一面，和查行情数字不同。检索范围上，可按自然语言问句检索金融新闻、研报、公告和政策解读；获取内容上，它通过东方财富官方 API 取回相关证券、标题和正文，并筛出正文摘要和结构化数据；输出形式上，同时保存纯文本结果与原始 JSON，便于引用、复核和归档。它适配个股、板块、宏观风险和综合市场事件的分析场景，能减少在时效性问题中引用过时或非权威来源的风险。 个股研究研报/机构观点 板块主题产业事件线索 市场异动政策/资金解释 宏观影响行业传导 用前须知 该技能需要在东方财富妙想 Skills 页面获取 API Key，并通过 MX_APIKEY 环境变量配置；它使用 Python 脚本请求 mkapi2.dfcfs.com，输出 txt 与 json 文件。它提供的是资讯检索与摘要整理，引用的内容请以原始来源为准，本身不构成投资建议。 怎么用它 用法是把要了解的事件、个股或主题用自然语言问出来，并要求标注来源。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "格力电器最近有什么研报，机构观点有没有变化，来源也标出来，维度分开看。" "今天大盘跳水的原因，优先看权威新闻、公告和交易所公开信息，口径写清。" "新能源车政策这两天的新消息，整理一下影响到哪些公司和板块走势，维度分开。" 它适合这些场景：投资研究时查询某只股票的最新研报、公告或机构观点；市场异动后检索政策、新闻和资金面的相关解释材料；板块主题分析时快速收集近期新闻和产业事件线索；以及宏观变量变化时检索对 A 股或行业公司的潜在影响。适用于金融研究员、投研助理、财经内容编辑和需要获取权威时效资讯的市场分析人员。 大家常问 上市公司公告为什么算权威信息，和普通新闻报道相比有什么不同？ 公告是公司依法履行信息披露义务发布的，内容经审核签字、对真实性承担法律责任，发布后不能随意撤改，错了须发更正公告。新闻是记者采编的二手报道，可随时修改、无证券法责任。所以公告可信度最高，新闻只能当线索，需用公告再核实。 研报、公告、财报这几类资料分别是什么意思，做个股研究时怎么区分着看？ 公告是公司随时发布的一手信息，告诉你"发生了什么"；财报是定期报告里的财务数据，核实"数据是多少"；研报是券商研究员的第三方解读，含评级目标价，参考"别人怎么看"。原则是先看事实（公告、财报）再看观点（研报），顺序不能反。 查同一家上市公司的信息时，为什么要交叉验证、关键数据应该以哪个口径为准？ 同一指标在不同渠道因提取口径、更新时差、二次加工而对不上，单一来源都可能出错，所以要多源比对。出现差异时追溯到交易所官网披露的原始财报为准，第三方数据须能对应到财报原文；跨期对比还要保持口径一致，比如净利润盯住归母、扣非。 招股说明书是什么，里面通常包含哪些可以用来了解一家公司的信息？ 招股说明书是公司首次公开发行时提交并公开的法律文件，是了解一家公司最全的单一资料。它涵盖公司基本信息与股权结构、主营业务与竞争地位、最近三年一期财务数据、风险因素、募集资金用途、管理层与分红政策，可据此判断公司做什么、赚不赚钱、有哪些风险。 想用上这个技能？ 「股票信息搜索」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
直播脚本怎么写？生成留人开场和带货讲解，先核实产品
「直播脚本」是「龙虾部署大师」技能市场中的口播话术技能：它为电商和娱乐直播生成暖场、开场、产品讲解、逼单收尾、互动模板、整场时间线和检查表。输入产品名、品类、卖点、价格、受众、语气和活动信息后，它先输出结构框架，再填充占位符并按品牌语气调整，形成可直接口播的文本，并要求先收集真实产品信息、不虚构价格库存或赠品，使话术兼具节奏、可信度和转化导向。 技能效果 写精华液直播开场话术时，它按时间段写出暖场、留人钩子和互动话术，主播能直接照着念。 开播前临时凑话术，节奏全乱 直播间的留人和转化高度依赖节奏，但话术准备常常是临场拼凑：前五分钟不知道怎么留人，开场冷场；产品讲解东一句西一句，卖点没说透；最后冲单时缺收口话术，眼看流量散了也没逼上去。主播一个人既要顾口播又要顾互动、抽奖、关注引导，很难每个环节都到位。结果是同样的产品和流量，话术散乱时的转化明显打折扣。 暖场前 5 分钟留人 开场立人设/活动 产品讲解FABE 拆卖点 逼单收尾紧迫感冲单 这个技能能给你哪些话术 它按一场直播的完整节奏产出可口播的文本。框架上，它生成前 5 分钟留人、开场、收尾和互动的话术框架；产品讲解用 FABE 框架组织卖点、优势、利益和证据；整场层面，它输出 1 小时直播时间线、钩子库和直播检查清单。工作方式是先给结构框架，再由 AI 填充占位符并按品牌语气调整，最终形成主播能直接念的稿子；它还可以扩展成多版本脚本，用于复盘改写与话术沉淀。 一条贯穿始终的硬规则是：先收集真实产品信息，不虚构价格、库存或赠品——所有占位符都要用真实数据填，这样话术才既有节奏又站得住、能落到转化上。 收集真实信息价格/卖点/活动 输出结构框架暖场→逼单 填充 + 调语气FABE 讲解 可口播稿+ 检查表 用前须知 该技能需要本地 Python 3.6+，无需 API Key 或联网。Windows 上建议用绝对路径运行脚本；遇到中文乱码时先执行 chcp 65001 切换编码。话术质量取决于你提供的产品、价格和活动信息是否真实完整。 怎么用它 用法是把今晚要播的产品、卖点、价格和需要的话术环节告诉它。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "今晚卖精华液，写开场五分钟留人和互动话术稿，主播能直接念。" "这个羽绒服直播间，按 FABE 写主推讲解，顺带破价格异议。" "直播最后十分钟冲单，围绕九十九元套装写收口话术，加库存紧迫感。" 它适合这些场景：直播前为新品准备暖场、开场和核心产品讲解话术；主播需要多套互动、关注、评论、抽奖和留存提示模板；电商团队按价格和促销设计逼单、异议处理和加购话术；以及策划一场 1 小时专场，需要拆分节奏、产品顺序和复盘清单。 大家常问 直播脚本是什么意思，一份完整的直播脚本主要包含哪些模块 直播脚本是单场直播的书面行动路线图，确保节奏可控、卖点到位、转化不漏。核心模块通常包括暖场、留人、产品讲解（FABE）、逼单转化、过款/转场、逼单收尾六段，串成"吸引停留→建立信任→激发欲望→促单成交"的递进链。 直播带货里 FABE 话术是什么意思 FABE 是产品讲解四步框架：Feature 讲特点（参数/材质等事实）、Advantage 讲优势（对比同类好在哪）、Benefit 讲利益（这对观众有什么好处）、Evidence 讲证据（现场演示、检测报告、好评）。本质是把"我的产品很好"翻译成"你买了会很好，且证据在这里"。 为什么直播间要先做留人话术、再上产品讲解，而不是开播就直接报价 直播间是动态流量池，开播前3秒决定路人留不留。没有价值铺垫直接报价，价格就只是"贵或没兴趣"的冷数字。留人话术先用好奇、利益、共鸣、冲突给"再看几秒"的理由，等价值被感知后报价才显得划算，转化链条才立得住。 直播间憋单和逼单是什么关系，为什么憋单一般要安排在主推款之前 憋单是蓄水，靠限时限量限价拉欲望；逼单是放水，临门一脚催犹豫的人下单，二者是同一流程的前后两段。憋单品放主推款前，能承接开场流量、用小额成交建立信任、形成"刚才秒空"的事实证据，再用情绪阶梯把热度推向主推款大爆发。 想用上这个技能？ 「直播脚本」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
如何用 AI 整理零散笔记
「笔记整理」是「龙虾部署大师」技能市场中的笔记沉淀与检索技能：作用是对接 Get 笔记，完成文本、链接、图片笔记的保存、搜索、列表管理、知识库和标签操作。通过自然语言或 /note 指令，它能把聊天、网页、图片里的资料存进个人笔记系统，并用全局召回和知识库召回执行跨笔记的语义搜索，构建可复用的知识沉淀。 技能效果 整理一段杂乱的会议速记时，它把零散内容归到议题下、分点重写，并提炼出待办和要点。 资料越存越多，却越来越找不到 看到有用的链接、截图、想法，随手存下来不难，难的是事后还能找到、还能复用。常见的困境有三个：来源散——有的在聊天里，有的在浏览器收藏，有的拍了张图就忘了；检索弱——只能靠关键词逐个翻，记不清当初用了什么标题；缺组织——存归存，从没按主题归过类，时间一长就成了一堆躺着吃灰的素材。结果是"存过"却"用不上"。 散落的资料 链接 截图 想法 网页 归类 + 可语义检索 竞品调研 · 标签 直播电商 · 知识库 语义召回历史片段 这个技能能帮你管理什么 它把"随手存"和"找得到、用得上"接到一起。核心能力有四块：一是保存文本、链接和图片笔记，并对图片这类异步任务轮询进度直到完成；二是通过全局召回和知识库召回，执行跨笔记的语义搜索，不必记住原始标题也能找回内容；三是浏览、查看、更新、删除笔记，并按需生成分享链接；四是管理知识库、订阅内容、直播关注和笔记标签的增删。它按保存、搜索、列表、知识库、标签、配置等不同场景路由到对应能力，让个人资料从"散乱堆积"变成"有主题、可检索的知识库"。 保存文本/链接/图片 归类知识库/标签 语义召回跨笔记搜索 复用分享/引用 用前须知 该技能需要 Get 笔记的 API Key 和 Client ID，并具备 note.content.read/write、note.recall.read 等权限。它会注意 64 位笔记 ID 的精度安全（JavaScript 处理时按字符串保留），并守住私密笔记的隐私边界。 怎么用它 用法是用自然语言把要存什么、怎么归类、要找什么说清楚，无需手动调接口或记 ID。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "这个链接先存到 Get 笔记里，标签写产品调研和竞品来源，备注一下出处。" "找一下去年收藏的那篇投流复盘，按时间倒序打开最近三篇原文。" "新建一个竞品知识库，把这几条笔记一起放进去，标签写直播电商。" 它适合这些场景：把聊天、网页、图片里的资料快速存进个人笔记并保留来源；查找近期笔记、查看原文详情或按语义检索历史片段；整理主题知识库，把相关笔记批量加入或移出并维护标签；配置 Get 笔记授权，排查 401、403、限流和会员权限问题。 大家常问 为什么散乱的笔记越存越找不到？只讲 AI 笔记整理的原理（结构化分类、标签体系、卡片化、双链、Zettelkasten、PARA），不要提及任何第三方笔记/PKM 工具或本地知识库框架。 本质是缺骨架和缺连接：每条笔记没有固定归属，也没有跨条目的关系记录，下次回想时只能在平行条目里淹没。AI 笔记整理用结构化分类把笔记推到所属知识簇、用标签做多维标记、用卡片化拆出最小知识单元、用双链织出关系网，让"存过"真正变成"找得到"。 什么是笔记的语义召回？只讲 AI 笔记整理的原理（结构化分类、标签体系、卡片化、双链、Zettelkasten、PARA），不要提及任何第三方笔记/PKM 工具或本地知识库框架。 语义召回指 AI 按笔记含义而非字面关键词查找内容，搜"苹果"会按上下文区分"水果"还是"手机品牌"。它把分类下钻、标签交集、双链遍历、PARA 层级匹配等多路检索结果按相似度排序后合并，因此换个表达也能找回旧笔记，不必记得当初的原标题。 笔记的标签和知识库有什么区别？只讲 AI 笔记整理的原理（结构化分类、标签体系、卡片化、双链、Zettelkasten、PARA），不要提及任何第三方笔记/PKM 工具或本地知识库框架。 两者不是同一层级：标签是元数据层，多对多附在笔记上做筛选；知识库是成果层，承载卡片、链接、标签、分类的整体。一篇笔记只能进一个分类却可以挂多个标签，知识库则把这些维度合到一起做检索与推理，标签只是其中的一个索引面。 什么是卡片化笔记？只讲 AI 笔记整理的原理（结构化分类、标签体系、卡片化、双链、Zettelkasten、PARA），不要提及任何第三方笔记/PKM 工具或本地知识库框架。 卡片化笔记把知识拆成最小独立单元，一张卡只承载一个概念、观点或事实，并配一个可独立引用的标题。AI 会把长文按语义边界自动切分、为每张卡生成摘要、检测重复卡片建议合并，让同一张卡可在不同主题里被复用，避免笔记越写越粗、越难检索。 想用上这个技能？ 「笔记整理」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
亚马逊跟卖怎么防？识别信号加RAV投诉保护品牌
「亚马逊品牌防护」是「龙虾部署大师」技能市场中的品牌风险监控技能：它梳理品牌备案、Transparency、Project Zero、IP Alert 等保护工具，帮卖家识别跟卖信号、设计测试购买与侵权通知流程、应对虚假 IP 投诉，并建立卖家数量、购物车赢得率等品牌保护 KPI，输出可执行的防护流程、证据清单和风险处理优先级。 技能效果 面对被陌生卖家跟卖，它把测试购买取证拆成六步：下单前后该截哪几张图、怎么提取卖家ID、收货开箱拍什么，最后整理成一份可提交的投诉证据包。 品牌做起来了，麻烦也跟着来了 当一个 Listing 卖出量，跟卖、假冒和恶意投诉往往随之而来：陌生卖家挂上你的链接抢购物车，灰色渠道的仿品稀释品牌口碑，甚至竞争对手发起虚假侵权投诉让你的 Listing 被下架。亚马逊的保护工具不少，但它们各有准入门槛、流程分散，遇事临时去查，常常错过取证和申诉的最佳时机。 这个技能能帮你做什么 它把分散的品牌保护手段整理成一套可执行流程。工具层面，它梳理品牌备案、Transparency、Project Zero、A+ 内容等保护工具栈，说明各自的准入条件和权限；防跟卖层面，它帮你识别跟卖信号、设计测试购买取证、发送停止侵权通知并提交 RAV 投诉；遇到对手的虚假 IP 投诉时，它指导你准备权利证明和反通知材料；日常则帮你建立卖家数量、购物车赢得率、假货评价等 KPI 做持续监控。 品牌防护 备案 / 透明码 / 工具栈 识别跟卖取证 虚假投诉申诉与反通知 KPI 持续监控 它最终给你的，是一份带优先级的行动清单和证据清单——遇到跟卖或投诉时知道先做什么、需要留哪些材料，而不是临时手忙脚乱。整个过程它会贯穿"取证—通知—投诉—监控"的闭环： 发现跟卖/投诉 测试购买取证 通知 / RAV 投诉 日常 KPI 监控 用前须知 该技能无需代码依赖或 API Key，但落地需要你具备有效商标、亚马逊卖家中心与品牌备案权限；Transparency、Project Zero 等工具本身还需满足亚马逊的准入条件。它提供的是流程、证据与申诉策略，具体提交仍在亚马逊后台完成。 怎么用它 用法是把你当前遇到的品牌问题或目标用自然语言交给它。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "我的 Listing 被陌生卖家跟卖，按流程准备测试购买证据和卖家 ID。" "竞品投诉我侵权，先判断是不是虚假 IP 投诉，再写申诉材料。" "新品牌要做备案，规划透明码、防跟卖和日常打假节奏。" 它适合这些场景：自有 Listing 被未知卖家跟卖、需要确认是否假冒并提交证据；准备注册品牌备案、想了解商标审批和后续工具权限；遭遇竞争对手虚假 IP 投诉、需要整理申诉和反通知资料；想为重点 ASIN 建立日常监控、预防假货和购物车流失。 大家常问 亚马逊的品牌备案、透明计划（Transparency）、Project Zero 有什么区别，分别防什么？ 三者是层层递进的保护体系。品牌备案是入门门槛，主防别人篡改你的 Listing（标题、图片、描述），并开放专属举报入口。透明计划给每件产品贴唯一防伪码，仓库收货扫码验证、无码不得入库，强力防假货入仓和恶意跟卖。Project Zero 用算法主动扫描并自动移除疑似侵权 Listing，品牌方还能一键自助移除，需备案且举报通过率达标。 自己的 Listing 被陌生卖家跟卖时，怎么判断对方是不是卖假货？ 先看跟卖者卖家资料：注册时间不足 3 个月、Feedback 低于 95% 或数量很少、近期突然大量差评都要警惕。最直接的是用买家号做测试购买（Test Buy），对比包装、Logo、序列号和配件。再算账：跟卖价若低于你的采购+头程+FBA+佣金成本，基本可断定是假货；FBM 自发货且价格明显偏低的风险尤其高。取证后通过 Report a Violation 或真实性投诉举报。 竞争对手发起的虚假 IP（知识产权）侵权投诉，怎么辨认、又该怎么应对？ 虚假投诉常有这些特征：投诉方不是权利人本人、用个人邮箱、文案模板化；不提供具体侵权证据，或所称商标/专利号可在官方数据库查到已失效、保护类别与你的产品无关；且多在大促前集中批量发起。应对要快但别情绪化：先 30 分钟内冷静自检是否真侵权，再收集在先使用、商标注册、原创底稿等反证，24 小时内提交事实陈述与反通知（Counter-Notice），必要时举报恶意投诉。 亚马逊为什么允许同一个 Listing 被多个卖家共享、形成跟卖，这种购物车机制是怎么设计的？ 这是亚马逊"产品归页面、订单归卖家"的设计：一个 ASIN 对应一个商品页，下面可挂多个卖家报价，由购物车（Buy Box）算法决定优先展示谁。允许跟卖是为了让买家一站式比价、避免成百上千个重复 Listing、促成卖家良性竞争，体现客户至上。Buy Box 归属是一套动态权重算法，综合价格（含运费）、配送方式（FBA 明显优于自发货）、卖家绩效（订单缺陷率、延迟发货率等）、库存可用性和账号健康度，评分相近时还会轮播分配。所以备案只能拿回部分控制权，结构上无法单靠它杜绝跟卖。 想用上这个技能？ 「亚马逊品牌防护」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
Word文档怎么处理转换？提取文本编辑OOXML生成红线
「Word 文档处理」是「龙虾部署大师」技能市场中的文档技能：它用来创建、编辑、分析和转换专业 .docx 文件，支持文本提取、OpenXML 结构编辑、修订模式、批注、格式保留、中文排版以及 PDF 与图片转换，输出新文档、带修订的版本、Markdown 提取结果或转换文件，适合需要保留审阅痕迹和复杂版式的正式文件流程。 技能效果 用Word修订模式改合同付款条款时，它先给出示例条款，再演示把「一次性付清」改成「分两期支付」，并讲清各类改动的标记样式和律师怎么看。 正式 Word 文档，难点不在写而在"改和转" 合同、报告、政府文件这类正式文档，麻烦往往不在初稿，而在后续处理：审阅时要用修订模式只标真正改动的字、留住红线痕迹，普通的复制粘贴一改就乱套；要保留批注和已有修订做分析，又得不破坏原文结构；交付前还要转成 PDF 或图片核对版式。中文文档的字体、页边距、CJK 排版规则更挑，操作稍不规范，文件就容易损坏或版式错位。 原始 .docx ⤏ 直接改 修订丢失 / 版式乱 文件可能损坏 规范处理 红线留痕 / 版式保留 可转 PDF 核验 这个技能能帮你做到什么 它围绕正式文档的"建、改、查、转"提供一套可靠操作。创建上，通过 docx-js 生成新文档，套用指定的美学排版方案和字体规则，覆盖中文报告、论文、商务简报的版式需求；编辑上，直接改 OOXML，按最小精确修改原则生成红线修订版本，只标真正改动的内容；分析上，用 pandoc 提取 Word 正文并保留修订内容，也能取出批注、媒体或底层 XML 结构；转换上，把 docx 转成 PDF 或页面图片，便于后续预览和核对版式。整个过程靠元素顺序规则降低文件损坏的风险。 创建排版 · 修订编辑 · 提取分析 · 转 PDF / 图 围绕一份 .docx 的完整流程 全程保留格式与审阅痕迹 用前须知 不同环节依赖不同组件：创建文档需要 Node 与 docx 包；文本提取需要 pandoc；处理底层 XML 需要 Python 的 defusedxml；转 PDF 或图片需要 LibreOffice 与 poppler-utils。涉及结构编辑前，建议先阅读对应环节的指南，按规则操作以避免文件损坏。 怎么用它 用法是把要处理的文档和具体诉求用自然语言交给它，不必关心底层用的是哪套工具。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "这份合同用修订模式改付款条款，只标真正改动的字，后面要给律师审，保留页码。" "把这份中文报告排成正式 Word，字号和页边距按商务风格来，封面统一。" "先把这个 docx 提取成文本，保留批注和修订痕迹，再转成方便核对的版本。" 它适合这些场景：要创建中文报告、论文或商务简报并保持专业排版；审阅合同、政府文件或业务文档时需要保留修订痕迹；已有 docx 需要提取正文、批注、媒体或底层 XML 结构；以及文档交付前需要转成 PDF 或图片，检查版式是否正确。 大家常问 docx 文件到底是什么格式，和 doc 有什么本质区别？ docx 实质是个 ZIP 归档，里面装着遵循 OOXML（ISO/IEC 29500）规范的一组 XML 文件——正文在 word/document.xml、样式在 styles.xml、媒体放 word/media/，内容与格式严格分离。老 doc 是 OLE 复合文档的二进制流，内容、格式按位偏移混编，局部损坏容易级联。 为什么 docx 文件有时会显示"文件已损坏无法打开"？ Word 打开 docx 走 ZIP 解包、OPC 校验、XML 加载、关系解析四级流水。常见违约是 ZIP 中央目录被截断、[Content_Types].xml 缺失或缺 Override 声明、document.xml 混入非法控制字符或标签未闭合、.rels 指向的部件路径在包里找不到。 Word 里分节符和分页符有什么区别？ 分页符是段落级指令，只在当前位置强制翻页，前后仍属同一节，共享同一 SectPr。分节符是节级结构分割，新节有独立 SectPr，可单独设页眉页脚、横纵纸张、重置页码或切换分栏。分页符管翻页，分节符管换格式。 Word 修订模式到底是什么意思，和直接改文档有什么不一样？ 修订模式下，每处增删改都以 w:ins / w:del 标签写入 document.xml，连同作者和时间元数据保留，旧文带删除线留位。直接改则覆盖文本流，只剩一层结果。修订暂态可逆，要逐条接受或拒绝才落定，适合审阅与合同红线。 想用上这个技能？ 「Word 文档处理」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
飞书消息卡片怎么生成
「飞书卡片生成」是「龙虾部署大师」技能市场中的飞书消息推送技能：作用是把日报、告警、任务结果等内容整理成富交互的飞书消息卡片，发送到指定个人或群聊。输入目标 open_id 或 chat_id、正文、标题、颜色、按钮和图片后，它生成并发送卡片，支持 Markdown、代码块、表格、彩色标题和图片上传，并对中文、反引号等特殊字符做安全转义。 技能效果 做一条服务器告警通知时，它生成了完整的飞书消息卡片结构——标题、状态标签、字段和跳转按钮都有。 把脚本结果发到飞书，为什么总出问题 问题集中在两点：一是格式，把一段带表格、代码块或中文的报告直接从命令行发出去，常因反引号、特殊字符或换行被截断、转义错乱，到了飞书里排版散掉；二是触达，纯文本通知混在群消息里没有重点，红绿灰主题、可点击按钮这类结构化元素靠手工拼 JSON payload 既繁琐又容易写错。结果是该重点突出的告警被淹没，该清晰的报告变成乱码。 纯文本直发 表格错位 / 反引号乱码 中文截断 无重点、无按钮 淹没在群消息里 结构化卡片 彩色标题 表格 / 代码块保留 可点按钮 这个技能能帮你发出什么 它把"一段内容"变成"一张结构清晰、能交互的飞书卡片"。核心能力有四块：一是按 open_id 向个人、按 chat_id 向群聊发送富文本卡片；二是完整支持 Markdown、代码块、表格、按钮、图片和对某条消息的回复，让报告该有的格式都保留；三是提供 send_safe 安全发送包装，自动处理中文、反引号和特殊字符的转义，避免命令行截断；四是自动从环境变量、AI agent 配置或 .env 解析飞书凭证，并缓存上传图片的 image key。标题还支持红、绿、灰等主题色，用颜色直接表达优先级。 正文 + 标题 颜色 / 按钮 / 图片 飞书卡片生成 安全转义 + 凭证解析 富交互卡片 表格 / 代码块 / 按钮 彩色标题 个人 / 群聊 送达 用前须知 该技能需要 Node.js 并运行 npm install，或用 python setup.py 初始化；还需配置飞书 App ID / Secret 以及机器人发消息的权限，凭证可从 AI agent 自动读取。发送前可用 dry-run 预览卡片 payload，确认无误再发，避免误发到正式群聊。 怎么用它 用法是用自然语言把要发的内容、发给谁、想要什么样式说清楚，无需手写卡片 JSON，也不用记字段名。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "把今天的日报发成飞书卡片，标题用绿色，正文保留表格和代码块格式，按人归类。" "这份报警内容做成卡片，里面加个打开看板的按钮，发到今晚的值班群。" "把这张截图嵌进飞书通知，配一段简短说明和链接，让夜间值班能看懂。" 它适合这些场景：把脚本跑出来的日报、数据结果稳定推送到个人或群聊；报告含 Markdown 表格、代码块或中文，需要避免命令行截断；运维告警要用红、绿、灰主题标题突出优先级；正式发送前需要 dry-run 预览 payload 防止误发。 大家常问 为什么飞书消息卡片要用 JSON 结构而不是直接发富文本？ 富文本只是展示格式，JSON 卡片是一套交互协议。它用 header、elements、actions 三层把"展示什么、在哪展示、点了之后怎么响应"结构化分离，能原地更新已发送消息、按钮回调到服务端、模板变量复用，富文本这些都做不到。 飞书卡片里的 header template 主题色和 elements 是什么关系？ 两者是平行模块，不存在样式继承。header 的 template 取值 blue/green/red/orange/grey 等，只决定标题栏色带；elements 数组里每个 div、markdown、img、button 都得自己单独配 type 和颜色，不会自动跟着 header 主题色变。 飞书卡片按钮里的跳转链接和回传交互回调怎么区分？ 看按钮的 action.tag。tag 为 link 时填 url，点了直接打开网页，服务端收不到任何回调；tag 为 callback 时填 value，点了飞书会向开发者配置的 Request URL 发 POST 请求，把 value 原样回传，业务侧据此区分操作并可更新原卡片。 飞书消息卡片为什么要先 dry-run 预览再发到正式群？ 发送接口只校验 JSON Schema，不渲染。主题色对比、图片加载、Markdown 表格在移动端折行、按钮文案超长、i18n 多语言差异、回调链路是否打通，得在真实客户端里看才暴露。dry-run 到测试群把这层风险前置，免得一条炸裂卡片砸到正式大群。 想用上这个技能？ 「飞书卡片生成」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
提示