TOOLS.md - Travel Agent 工具配置

核心配置共享主 Agent： /root/.openclaw/workspace/TOOLS.md 爬取规则： /root/.openclaw/workspace/CRAWLING_RULES.md 最后更新： 2026-03-12 19:00

🎯 Travel Agent 专属工具

省份调研 Skill

路径： skills/province-travel-research/
功能： 自动调研省份景点、生成 Wiki 页面
使用： 调用 province-travel-research skill

国保单位数据源

数据可靠性等级：

⭐⭐⭐ 政府官网（最权威）
⭐⭐ 国家文物局 PDF（官方）
⭐ 百度百科（需交叉验证）

批次	官方链接	可靠性
第五批	https://www.gov.cn/gongbao/content/2001/content_60955.htm	⭐⭐⭐
第六批	https://www.gov.cn/zwgk/2006-06/02/content_297818.htm	⭐⭐⭐
第七批	http://www.ncha.gov.cn/module/download/downfile.jsp?classid=0&filename=1406261621052128423.pdf	⭐⭐
第八批	https://www.gov.cn/gongbao/content/2019/content_5445749.htm	⭐⭐⭐

📍 当前状态

小红书 MCP

状态： ⚠️ Cookie 过期
影响： 无法核实国保单位开放情况
解决方案： 需要用户重新登录

已完成省份

✅ 河南（972 处国保）
✅ 山东（250 处国保，100% 开放）
🔄 陕西（西安市 53/53，宝鸡市 30/37 卡住）

📝 工作规范

国保单位调研流程

读取数据源 → 从官方名录获取完整清单
小红书核实 → 使用 MCP 搜索开放情况
交叉验证 → 笔记数 ≥ 5 篇视为开放
更新 Wiki → 写入 wiki/[省份]/国保单位开放情况.md

爬取注意事项

小红书： 必须通过 MCP 工具，遵守 8-12 秒间隔
百度百科： 使用 Python Playwright，间隔 8-12 秒
政府官网： 间隔 2-3 秒即可
实时搜索： 推荐 tavily-search（需 API key）

📊 每日进化报告技能（2026-03-23 新增）

路径：skills/daily-evolution-report/

功能：自动生成每日进化报告

配置：

Cron：30 23 * * *（每日 23:30）
输出：memory/daily-evolution-YYYY-MM-DD.md
更新：USER.md/AGENTS.md/TOOLS.md/SOUL.md（按需）

核心技能：

daily-evolution-report - 每日进化报告生成器
memory-validator - 记忆完整性检查器
subagent-auditor - Sub-agent 输出审计器

📋 任务执行追踪技能（2026-04-02 新增）⭐⭐⭐

背景：04-01/04-02 连续 2 天 0% 完成率，进化报告变成"写完就忘"的仪式感文档。需要任务执行追踪机制，超期任务自动告警。

task-execution-tracker（任务执行追踪器）⭐ 新建

路径：skills/task-execution-tracker/

功能：追踪 task.md 任务执行情况，超期任务告警

核心能力：

读取 task.md 所有任务
检查任务创建时间和状态
P1 任务超过 24 小时未执行 → 告警
P2 任务超过 48 小时未执行 → 告警
生成任务执行报告（完成率、超期率）

告警规则： | 任务优先级 | 超期时间 | 动作 | |————|———-|——| | P1 | 24 小时 | 黄色告警 | | P1 | 48 小时 | 橙色告警 | | P1 | 72 小时 | 红色告警 + 通知用户 | | P2 | 48 小时 | 黄色告警 | | P2 | 72 小时 | 橙色告警 | | P2 | 96 小时 | 红色告警 |

使用场景：

每日进化报告启动时（首先执行）
检查任务超期情况
生成"任务执行统计"章节

evolution-report-validator（进化报告验证器）⭐ 新建

路径：skills/evolution-report-validator/

功能：验证进化报告中的"明日计划"是否写入 task.md 并跟踪执行

核心能力：

读取昨日进化报告，提取"明日计划"
检查 task.md 是否有对应任务
检查任务是否完成
未完成 → 标注原因，升级优先级
生成验收报告（完成率统计）

使用场景：

每日进化报告启动时（首先执行）
验收昨日计划完成情况
生成"昨日计划执行情况"章节

data-anomaly-escalator（数据异常升级器）⭐ 新建

路径：skills/data-anomaly-escalator/

功能：监控自动任务数据异常，按规则自动升级任务优先级

核心能力：

读取历史数据（daily_stats.json）
检测异常天数（连续 N 天）
按规则升级（3 天 P2 → 5 天 P1 → 7 天紧急）
创建/更新 task.md 任务
发送告警通知（如升级 P1）

升级规则： | 连续天数 | 动作 | 通知 | |———-|——|——| | 1-2 天 | 记录日志 | 无 | | 3-4 天 | 创建 P2 任务 | 无 | | 5-7 天 | 升级为 P1 任务 | 飞书通知 | | 8+ 天 | 紧急告警 | 飞书 + 进化报告专项 |

使用场景：

北京展览数据异常监控
其他自动任务数据监控
连续异常自动升级

🤖 自动任务监控技能（2026-03-28 新增）⭐

背景：北京展览爬取系统失效 10 天无人知晓，需要监控机制

auto-task-monitor（自动任务监控器）

路径：skills/auto-task-monitor/

功能：监控所有 cron 自动任务的执行质量

核心能力：

数据量异常检测（< 阈值告警）
数据重复检测（与昨日相同告警）
同步状态验证（飞书/其他渠道）
记忆写入验证（不硬编码）

触发条件：

每日 cron 任务完成后自动执行
发现异常时写入告警记忆 + 发送通知

配置：

数据量阈值：5 条（基础阈值）
告警渠道：记忆日志 + 飞书通知

feishu-sync-executor（飞书同步执行器）

路径：skills/feishu-sync-executor/

功能：实际执行飞书文档同步（不是只生成文件）

核心能力：

读取待同步文件（JSON 格式）
调用 feishu_doc 工具执行同步
验证同步结果（blocks_added > 0）
写入同步状态到记忆
失败时发送告警通知

使用场景：

北京展览每日同步
其他需要飞书同步的自动任务

📈 数据基线监控技能（2026-03-29 新增）⭐⭐

背景：固定阈值告警不灵敏（6 条数据未触发告警但明显异常），需要动态阈值

data-baseline-monitor（数据基线监控器）⭐ 新建

路径：skills/data-baseline-monitor/

功能：建立和维护数据基线，支持动态告警

核心能力：

记录每日数据量（时间、数量、数据源、是否周末）
计算滚动平均值（7 天/30 天）
计算标准差，识别异常值
区分工作日/周末模式
提供阈值建议

输出：

daily_stats.json - 每日数据记录
baseline_report.md - 基线分析报告（每周生成）

配置：

数据记录：beijing-exhibitions/data/daily_stats.json
滚动窗口：7 天/30 天
周末识别：自动（周六/周日）

trend-anomaly-detector（趋势异常检测器）⭐ 新建

路径：skills/trend-anomaly-detector/

功能：检测数据趋势异常（连续下降、骤降、周期性波动）

核心能力：

连续 N 天下降检测
单日骤降检测（>50%）
周期性波动识别（周末效应、月度效应）
长期趋势分析（上升/下降/平稳）

告警类型：

⚠️ 黄色告警：单日骤降（可能正常波动）
⚠️⚠️ 橙色告警：连续 3 天下降（需要关注）
⚠️⚠️⚠️ 红色告警：连续 5 天下降（需要干预）

配置：

骤降阈值：50%（与昨日对比）
连续下降：3 天（橙色）、5 天（红色）

exhibition-crawler-v3（展览爬虫增强版）⭐ 增强

路径：skills/exhibition-crawler-v3/（基于 exhibition-crawler 升级）

新增功能：

动态阈值计算（基于历史数据）
变化率检测（与昨日对比减少>50% 告警）
周末模式标识（自动识别，阈值降低）
数据基线记录（写入 daily_stats.json）

告警策略： | 模式 | 绝对阈值 | 变化率阈值 | 说明 | |——|———|———–|——| | 工作日 | < 10 条 | 比昨日减少>50% | 正常更新频率 | | 周末 | < 5 条 | 比昨日减少>70% | 更新频率降低 |

📬 飞书同步与 API 监控技能（2026-03-30 新增）⭐

背景：飞书同步依赖中间文件导致数据积压未同步，需要直接执行机制

feishu-sync-direct（飞书直接同步器）⭐ 新建

路径：skills/feishu-sync-direct/

功能：直接执行飞书文档同步，不依赖中间文件

核心能力：

读取爬取数据（JSON 格式）
调用 feishu_doc 工具执行同步
验证同步结果（blocks_added > 0）
同步失败时发送告警

输入：

数据文件：beijing-exhibitions/data/exhibitions.json
飞书文档 URL：https://feishu.cn/docx/IIpVd0zDZoJgSSxPdsXc0DzHneh

输出：

同步结果：成功/失败
新增 blocks 数量
失败原因（如有）

使用场景：

北京展览每日同步（cron 直接调用）
其他需要飞书同步的自动任务

api-key-monitor（API Key 监控器）⭐ 新建

路径：skills/api-key-monitor/

功能：定期检查 API Key 配置状态和有效性

核心能力：

检查 API Key 是否配置（环境变量）
检查 API Key 是否有效（调用测试接口）
定期检查（如每周一次）
失效时发送告警

监控的 API Key：

TAVILY_API_KEY（Tavily 搜索）
小红书 Cookie（小红书 MCP）
其他第三方 API

告警渠道：

记忆日志（⚠️标注警告）
通知标记文件（notification_pending.json）
飞书消息

配置：

检查频率：每周一次（周日 23:00）
测试方法：调用 API 测试接口
失效判定：返回错误或超时

exhibition-crawler-v4（展览爬虫直接同步版）⭐ 增强

路径：skills/exhibition-crawler-v4/（基于 exhibition-crawler-v3 升级）

新增功能：

直接执行飞书同步（不依赖中间文件）
兜底数据格式保持完整（表格/票价/展厅/展期）
API Key 配置检查（启动时验证）
同步结果当场验证（blocks_added > 0）

同步机制：

✅ 直接执行飞书同步（不依赖中间文件）
✅ 同步结果当场验证（blocks_added > 0）
❌ 禁止：生成待同步文件后期望其他进程执行

数据格式：

✅ 主方案和兜底方案格式一致
✅ 必须包含：表格/票价/展厅/展期/描述
❌ 禁止：简化兜底数据格式

API Key 检查：

✅ 脚本启动时检查 API Key 配置
✅ 未配置时明确报错（不静默降级）
❌ 禁止：静默失败使用兜底数据

💓 心跳通知处理技能（2026-03-31 新增）⭐

背景：心跳检查发现通知标记文件需要处理，需要标准化流程

heartbeat-notification-handler（心跳通知处理器）⭐ 新建

路径：skills/heartbeat-notification-handler/

功能：处理心跳检查时发现的通知标记文件

核心能力：

检查 notification_pending.json 是否存在
读取消息内容
通过飞书发送给用户
删除标记文件
记录发送日志

输入：

通知标记文件路径：beijing-exhibitions/notification_pending.json
飞书文档 URL（用于验证）

输出：

发送状态：成功/失败
消息 ID（用于追踪）
发送日志：memory/heartbeat_notification.log

处理流程：

检查文件是否存在
    ↓
文件存在 → 读取 JSON 内容
    ↓
通过飞书发送消息
    ↓
删除标记文件
    ↓
记录发送日志

使用场景：

心跳检查发现通知标记文件
北京展览每日通知发送
其他需要延迟发送的通知

data-anomaly-detector（数据异常检测器）⭐ 新建

路径：skills/data-anomaly-detector/

功能：检测自动任务数据异常，创建调查任务

核心能力：

读取历史数据（daily_stats.json）
计算基线和变化率
检测异常（连续下降、骤降、数据量过低）
创建 P2 任务到 task.md
发送告警通知

检测规则：

连续 3 天数据偏少 → P2 任务
单日骤降>50% → 告警
数据量 < 5 个 → 紧急告警

输入：

历史数据文件：beijing-exhibitions/data/daily_stats.json
当前数据量：整数
日期：YYYY-MM-DD

输出：

异常状态：正常/警告/严重
任务创建：task.md 新增 P2 任务（如异常）
告警通知：飞书消息（如严重）

使用场景：

北京展览数据异常检测
其他自动任务数据监控

tavily-api-configurator（Tavily API 配置器）⭐ 新建

路径：skills/tavily-api-configurator/

功能：配置和验证 Tavily API Key

核心能力：

检查 API Key 是否配置
测试 API 调用
验证搜索结果质量
更新配置文件
记录配置日志

输入：

API Key：用户输入或环境变量
测试查询：可选（默认"北京展览"）

输出：

配置状态：成功/失败
测试结果：搜索质量评分
配置日志：beijing-exhibitions/docs/tavily_setup.log

配置步骤：

获取 Tavily API Key（https://tavily.com/）
设置环境变量：export TAVILY_API_KEY=xxx
验证配置：python -c "import os; print(os.getenv('TAVILY_API_KEY'))"
测试 API 调用：python beijing-exhibitions/scripts/test_tavily.py

使用场景：

首次配置 Tavily API
定期检查 API Key 有效性
切换数据源时测试

📈 进化报告闭环技能（2026-04-01 新增）⭐⭐⭐

背景：03-31 进化报告列出 5 项"明日计划"，04-01 检查发现全部未执行（0% 完成率）。进化报告变成"写完就忘"的仪式感文档，需要闭环机制。

evolution-report-validator（进化报告验证器）⭐ 新建

路径：skills/evolution-report-validator/

功能：验证进化报告中的"明日计划"是否写入 task.md 并跟踪执行

核心能力：

读取昨日进化报告，提取"明日计划"
检查 task.md 是否有对应任务
检查任务是否完成
未完成 → 标注原因，升级优先级
生成验收报告

输入：

昨日进化报告路径：memory/daily-evolution-YYYY-MM-DD.md
task.md 路径：task.md

输出：

验收报告（完成/未完成/原因）
建议操作（升级/继续/关闭）
完成率统计

验收流程：

读取昨日进化报告
    ↓
提取"明日计划"清单
    ↓
检查 task.md 对应任务
    ↓
检查任务状态（已完成/进行中/未开始）
    ↓
生成验收报告
    ↓
未完成 → 升级优先级

使用场景：

每日进化报告启动时（首先执行）
验收昨日计划完成情况
生成"昨日计划执行情况"章节

data-anomaly-escalator（数据异常升级器）⭐ 新建

路径：skills/data-anomaly-escalator/

功能：监控自动任务数据异常，按规则升级任务优先级

核心能力：

读取历史数据（daily_stats.json）
检测异常天数（连续 N 天）
按规则升级（3 天 P2 → 5 天 P1）
创建/更新 task.md 任务
发送告警通知（如升级 P1）

输入：

历史数据文件：beijing-exhibitions/data/daily_stats.json
当前数据量：整数
日期：YYYY-MM-DD

输出：

异常状态：正常/警告/严重
任务创建/更新：task.md P1/P2 任务
告警通知：飞书消息（如升级 P1）

使用场景：

北京展览数据异常监控
其他自动任务数据监控
连续异常自动升级

api-key-configurator（通用 API Key 配置器）⭐ 新建

路径：skills/api-key-configurator/

功能：配置和验证各类 API Key（Tavily、Jina 等）

核心能力：

检查 API Key 是否配置（环境变量）
提供配置指引（URL、步骤）
测试 API 调用
验证返回结果质量
更新配置文件

支持的 API：

Tavily API（搜索）
Jina Reader（网页读取）
小红书 MCP（Cookie）
其他需要 API Key 的服务

配置流程：

检查 API Key 是否配置
    ↓
未配置 → 提供获取指引
    ↓
用户输入 API Key
    ↓
设置环境变量
    ↓
测试 API 调用
    ↓
验证结果质量
    ↓
更新配置文件

使用场景：

首次配置 API Key
定期检查 API Key 有效性
API Key 失效时重新配置

其他工具配置共享主 Agent
最后更新：2026-04-04 19:25（更新技能说明，添加新技能集成说明）