--- slug: "slack-toolkit" name: "slack-toolkit" version: 1.0.1 displayName: "Slack工具箱专业版" summary: "企业级Slack管理工具，支持批量消息操作、定时发送、消息模板、频道分析与团队协作场景。。Slack工具箱（专业版）—— 面向团队和企业的全功能Slack管理工具。核心能力: - 批量消息发" summary_zh: "企业级Slack管理工具，支持批量消息操作、定时发送、消息模板、频道分析与团队协作场景。。Slack工具箱（专业版）—— 面向团队和企业的全功能Slack管理工具。核心能力: - 批量消息发" license: "MIT" edition: "pro" description: |- Slack工具箱（专业版）—— 面向团队和企业的全功能Slack管理工具。核心能力: - 批量消息发送、编辑与删除 - 定时消息调度与计划管理 - 消息模板库与变量替换 - 频道消息统计分析 - 多频道广播与跨团队协作 - 表情回应自动化与工作流触发 适用场景: - 企业级公告批量推送 - 跨频道信息同步与广播 - 定时提醒与周期通知 - 团队沟通数据分析与优化 差异化: 在免费版基础上增加批量操作、定时调度、模板管理、数据分析等企业级能力，完全兼容免费版操作格式 tags: - 沟通协作 - 企业级 - Slack - 自动化 - 批量处理 - 社交 - 通信 - self - channel - message - def - 验证返回 tools: - read - exec - write homepage: "" category: "Communication" --- # Slack工具箱专业版 ## 付费版专享能力 | 能力 | 免费版 | 付费版 | |---|---|---| | 基础功能 | 支持 | 支持 | | Slack工具箱专业版企业级Slack管理 | 不支持 | 支持 | | Slack工具箱专业版定时发送 | 不支持 | 支持 | | Slack工具箱专业版频道分析 | 不支持 | 支持 | | 多渠道消息批量发送 | 不支持 | 支持 | | 消息模板与变量注入 | 不支持 | 支持 | ## 核心能力 ### 1. 批量消息操作 支持向多个频道同时发送消息，批量编辑或删除消息，大幅提升管理效率. **输入**: 用户提供批量消息操作所需的指令和必要参数. **输出**: 返回批量消息的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`批量消息操作`的配置文档进行参数调优 ### 2. 定时消息调度 支持定时发送消息，管理待发送消息队列，查看与取消计划消息. **输入**: 用户提供定时消息调度所需的指令和必要参数. **输出**: 返回定时消息调度的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`定时消息调度`的配置文档进行参数调优 ### 3. 消息模板库 内置常用消息模板，支持变量替换、分类管理与团队共享. **输入**: 用户提供消息模板库所需的指令和必要参数. **处理**: 解析消息模板库的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. **输出**: 返回消息模板库的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`消息模板库`的配置文档进行参数调优 ### 4. 频道消息分析 统计频道活跃度、消息量趋势、成员参与度等指标，生成可视化报告. **输入**: 用户提供频道消息分析所需的指令和必要参数. **处理**: 解析频道消息分析的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`频道消息分析`的配置文档进行参数调优 ### 5. 多频道广播 一条消息同时推送到多个频道，支持频道分组与广播规则配置. **输入**: 用户提供多频道广播所需的指令和必要参数. **处理**: 解析多频道广播的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. **输出**: 返回多频道广播的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`多频道广播`的配置文档进行参数调优 ### 6. 表情回应自动化 根据消息内容关键词自动添加表情回应，或触发后续工作流. **处理**: 解析表情回应自动化的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. **输出**: 返回表情回应自动化的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性 - 参考`表情回应自动化`的配置文档进行参数调优 # ## 快速开始 1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求 2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数 3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理 > 详细的输入输出格式请参考下方章节说明。 ## 适用场景 ### 场景一：跨频道公告广播 向多个团队频道同时发送重要公告. ```python # broadcast_sender.py import json # ... class BroadcastSender: """多频道广播发送器""" # ... def __init__(self, slack_client): self.client = slack_client # ... def broadcast(self, message, channels, template_vars=None): """ 向多个频道广播消息 :param message: 消息内容或模板 :param channels: 频道ID列表 :param template_vars: 模板变量 """ if template_vars: message = self.apply_template(message, template_vars) # ... results = [] for channel in channels: result = self.client.send_message( channel=channel, text=message ) results.append({ 'channel': channel, 'success': result.get('ok', False), 'timestamp': result.get('ts') }) # ... # 生成广播报告 self.generate_report(results) return results # ... def apply_template(self, template, variables): """应用模板变量""" for key, value in variables.items(): template = template.replace(f"{"toolkit_result"}", str(value)) return template # ... # 示例 sender = BroadcastSender(slack_client) results = sender.broadcast( message="【公告】{event} 将于 {date} 举行，请各位安排好时间参加。", channels=["C001", "C002", "C003", "C004"], template_vars={ "event": "季度全员大会", "date": "2026年7月25日 14:00" } ) ``` ### 场景二：定时提醒调度 ```python # schedule_manager.py from datetime import datetime, timedelta import schedule import time # ... class ScheduleManager: """定时消息调度管理器""" # ... def __init__(self, slack_client): self.client = slack_client self.scheduled = [] # ... def schedule_message(self, channel, message, send_time): """调度定时消息""" result = self.client.schedule_message( channel=channel, text=message, post_at=send_time ) self.scheduled.append({ 'channel': channel, 'message': message, 'send_time': send_time, 'scheduled_id': result.get('scheduled_message_id') }) return result # ... def list_scheduled(self, channel): """列出待发送消息""" return self.client.list_scheduled_messages(channel=channel) # ... def cancel_scheduled(self, channel, message_id): """取消定时消息""" return self.client.delete_scheduled_message( channel=channel, scheduled_message_id=message_id ) # ... # 使用示例 manager = ScheduleManager(slack_client) # ... # 安排每天早上9点的站会提醒 schedule.every().day.at("09:00").do( manager.schedule_message, channel="C0123456789", message="大家早上好！15分钟后开始每日站会，请准备好进展汇报。", send_time=int(time.time()) ) # ... # 安排每周五的周报提醒 schedule.every().friday.at("17:00").do( manager.schedule_message, channel="C0123456789", message="提醒：请在本周内提交周报到 #weekly-reports 频道。", send_time=int(time.time()) ) ``` ### 场景三：频道活跃度分析 ```python # channel_analytics.py class ChannelAnalytics: """频道消息分析器""" # ... def analyze_channel(self, channel_id, days=7): """分析频道活跃度""" messages = self.fetch_messages(channel_id, days) # ... report = { "频道ID": channel_id, "分析周期": f"最近{days}天", "总消息数": len(messages), "活跃成员数": len(set(m['user'] for m in messages)), "日均消息": len(messages) // days, "高峰时段": self.find_peak_hours(messages), "活跃成员TOP5": self.get_top_contributors(messages, 5), "表情回应统计": self.get_reaction_stats(messages), "线程回复率": self.get_thread_reply_rate(messages) } return report # ... def get_top_contributors(self, messages, top_n=5): """获取最活跃成员""" from collections import Counter user_counts = Counter(m['user'] for m in messages) return [ {"用户": user, "消息数": count} for user, count in user_counts.most_common(top_n) ] # ... # 生成报告 analytics = ChannelAnalytics() report = analytics.analyze_channel("C0123456789", days=30) ``` ## 使用流程 ### 安装 ```bash npx skillhub@latest install slack-toolkit-pro ``` ### 配置 ```bash # .env 配置 SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-bot-token-here SLACK_APP_TOKEN=xapp-your-app-token-here # 专业版需要Socket Mode ``` ### 批量操作 ```bash # 批量发送消息到多个频道 slack-toolkit-pro batch-send \ --channels "C001,C002,C003" \ --message "重要系统维护通知：今晚22:00-24:00" # ... # 定时发送消息 slack-toolkit-pro schedule \ --channel "C0123456789" \ --message "每周五周报提醒" \ --time "every friday 17:00" # ... # 查看频道分析报告 slack-toolkit-pro analytics --channel "C0123456789" --days 30 ``` # ## 输入格式 | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:-----|:-----| | content | string | 否 | slack-toolkit处理的内容输入 |, | | content | string | 否 | slack-toolkit处理的内容输入 |, 可选值: json/text/markdown | | style | string | 否 | 输出风格, 参考 `references/style.md` | ## 输出格式 ```json { "success": true, "data": { result: "toolkit 相关配置参数", result: "toolkit 相关配置参数", result: "toolkit 相关配置参数", "metadata": { "template_used": "reviewer", "word_count": 0, "style": "专业" } }, "error": null } ``` 输出模板参考: `assets/output.json` ## 异常处理 | 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |---:|---:|---:| | 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 | | 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 | | 网络错误 | 连接超时或不可达 | ## 依赖说明 ### 运行环境 - **Agent 平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等） - **操作系统**: Windows / macOS / Linux - **Python 版本**: 3.8+ - **网络环境**: 需能访问 `https://slack.com/api/` 端点 ### 依赖说明(补充) | 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 | | Slack Bot Token | API凭证 | 必需 | Slack App管理页面创建 | | Slack App Token | API凭证 | 必需 | 启用Socket Mode时需要 | | Python 3.8+ | 运行时 | 必需 | python.org 官方下载 | | slack-sdk | Python库 | 必需 | `pip install slack-sdk` | | schedule | Python库 | 推荐 | `pip install schedule` | | sqlite3 | 标准库 | 必需 | Python内置 | | jinja2 | Python库 | 推荐 | `pip install jinja2`（模板引擎） | ### API Key 配置 ```bash # Slack Token（必需） export SLACK_BOT_TOKEN="xoxb-your-bot-token-here" export SLACK_APP_TOKEN="xapp-your-app-token-here" # ... # 专业版所需额外Bot Token Scopes: # - chat:write 发送消息 # - chat:write.public 发送到任意公开频道 # - chat:schedule:write 定时消息 # - chat:schedule:read 查看定时消息 # - channels:read 读取频道列表 # - channels:history 读取频道历史 # - reactions:write 添加表情回应 # - reactions:read 查看表情回应 # - pins:write 置顶管理 # - pins:read 查看置顶 # - users:read 成员信息 # - emoji:read 表情列表 # - team:read 团队信息 ``` ### 可用性分类 - **分类**: MD+EXEC+SCRIPT+API（Markdown指令 + 命令行执行 + Python脚本 + Slack API） - **说明**: 基于Markdown的AI Skill，专业版支持批量操作、定时调度与数据分析 - **适用人群**: 企业团队、项目经理、运营团队、Slack管理员 - **兼容性**: 完全兼容免费版操作格式与配置，支持无缝升级 - **支持级别**: 优先技术支持，工作日24小时内响应 ## 案例展示 ### 示例1: 基础用法 **输入**: ```json { "content": "示例数据", "content": "示例数据", "style": "示例数据" } ``` **输出**: ``` 示例数据 ``` ### 示例3: 边界情况 - 边界情况 **输入**: ```json { "content": "示例数据" } ``` **输出**: ``` 示例数据 ``` ## 常见问题 ### Q: 专业版与免费版如何兼容？ 专业版完全兼容免费版的所有操作格式。免费版的JSON参数格式可直接在专业版中使用，升级无需修改现有配置. ### 错误恢复步骤 | 错误场景(续)| 原因 | 处理方式 | |:---------|---------:|:---------| | LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | ，请求；确认Agent平台LLM服务正常 | | 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 | | 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 | | 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 | ## 已知限制 专业版单次广播最大支持50个频道，发送频率限制为每秒1条，避免触发Slack API限流。如需更大规模广播，建议分批次执行. ### Q: 定时消息最远可以排到什么时候？ Slack API限制定时消息最多可排到未来120天。超过此限制需要使用外部调度器（如cron）在到期时重新调度. ### Q: 频道分析数据存储在哪里？ 分析数据存储在本地SQLite数据库中，不会上传到外部服务器。数据默认保留90天，可通过配置调整. ### Q: 模板变量支持哪些格式？ ```python # 支持的变量格式 template = """ {name}你好， # ... 你的项目 {project} 将于 {date} 到期. 当前进度：{progress}% # ... 请及时更新状态. """ # ... # 变量替换 variables = { "name": "张三", "project": "Alpha", "date": "2026-07-31", "progress": 75 } ``` ### Q: 自动表情回应如何配置？ 在配置文件中设置关键词与对应表情的映射规则。当频道中出现包含关键词的消息时，Bot会自动添加指定的表情回应. ## 错误处理 | 错误场景(续)(续)| 原因 | 处理方式 | |-------:|:-------|-------:| | LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | 检查网络连接，重试请求；确认Agent平台LLM服务正常 | | 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 | | 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 | | 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 | ## 补充限制说明 - 需要LLM支持 - 数据处理能力受限于本地硬件资源 - 大数据量时分析性能可能显著下降