批次端點在 02:00 到 03:00 之間逾時,今天第二天了。兩天同一個時段,同一個錯誤碼。
可重現頻道比儀表板更早聽到出問題
你的客戶在 X 上抱怨,團隊裡總要過一陣子才有人看到。Felo X Search 盯著那些對話,回報時附上貼文、時間,以及每一則帶著的訊號,所以警示會比摘要早到。
- 安裝
- clawhub install felo-x-search
- 查詢
- 品牌、產品或帳號
- 回傳形式
- 帶訊號標籤的貼文
- 觸及範圍
- Telegram、WhatsApp、Slack、Discord
clawhub install felo-x-searchOpenClaw 把技能當成有生命週期的東西 —— 安裝、審查,再按 agent 逐一啟用 —— 而且它在你已經在聊的地方答話,所以那則回覆本身必須站得住。
- 技能來源
- ClawHub
- 審查
- Skill Workshop 保存提案與檢查
- 觸及範圍
- WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、原生應用
貼文按它主張的內容分類,警示才值得你醒來看
原始動態只是一堆帶時間戳的噪音。訊號標籤才是讓聊天警示能據以行動的東西:一個可重現的問題,跟一句抱怨是不同的訊息,而兩者又都跟你自己公告的回音不同。
狀態頁還寫著一切正常,社群回報的卻不是這樣。這個落差就是重點。
狀態落差我們這邊沒問題,但我們跑的是舊版 SDK,所以大概不算有用的樣本。
適用範圍有限轉發廠商的公告,沒有補充任何細節。
回音,不是報導讓警示規則對齊訊號,而不是對齊聲量:一則可重現的回報值得打斷你,十則回音不值得。
警示頻道出錯的三種樣子
這三種都是安靜的失敗,所以值得寫在啟用清單旁邊。
一則貼文是線索,不是診斷
一則可重現的回報勝過一百則抱怨,訊號標籤存在的目的,就是讓這個排序一路活到警示裡,而不是被壓平成一個數字。
聲量不等於嚴重程度
四則貼文講的一次故障,可能比四百則貼文的定價爭論更重要。按貼文主張的內容排序。
輪詢會燒掉頻率額度
一個每分鐘查一次的技能,會整天花在被限速上,然後把一天裡最安靜的版本當成新聞報回來。
套件庫、審查,然後決定哪些 agent 可以盯
監測類技能是無人看管在跑的,這讓審查這一步比安裝那一步更重要。在把它啟用到某個頻道之前,先讀清楚它查什麼、多久查一次。
clawhub install felo-x-searchSkill Workshop,在任何東西上線之前
- 這個技能提案了什麼查詢內容、時間範圍,以及這個技能只讀不寫這件事。它沒有任何能發文或回覆的地方,這正是它適合放著一直跑的原因。
- 對它跑過哪些檢查OpenClaw 記錄下來的頻率行為,所以排得密不密是一個你做出來的決定,而不是一個你後來才發現的意外。
- 什麼會留在紀錄裡已套用的技能會連同檢查歷史留在 Workshop 裡,這就是「可稽核的安裝」和「有人複製進來的一個資料夾」之間的差別。
誰拿到它
維運頻道 agent已啟用事故第一次變得看得見的地方。針對可重現的回報和狀態落差發出警示,而不是針對提及量。
排程簡報已啟用一週一次、市場說了些什麼的摘要,訊號已經分好類,回音也丟掉了。
主要聊天 agent不需要你不會想要它在你的日常討論串裡隨口回答;監測技能要在排程上才站得住腳。
相信這則警示之前的三項檢查
這裡的驗證是針對具體貼文,因為一則捏造出來的警示,看起來跟真的一模一樣。
打開一則被引用的貼文
直接到 X 上找它。一個點不開的帳號,是抓到「拼湊出來而不是收集來的」那份清單最快的方法。
把時間跟它主張的事對一下
這則貼文相對於那起事故應該是新的,而不只是相對於今天算是新的。一則舊貼文出現在一則新警示裡,就是假事故的起點。
要它給反例
請它把與這份摘要相矛盾的貼文也提出來。一份完全沒有反例的清單,很可能在某個環節被照著「同意」篩過了。
兩個會產出有用警示的提示
第一個是警戒線,第二個是摘要。兩個都屬於排程,而不是屬於當下。
查一下 X 上最近六小時有沒有逾時的回報。如果沒有可重現的,就什麼都別回。回傳內容平安的夜晚一片安靜;真的出事時,一則簡短的可重現回報清單。
每週五摘要這週大家對我們產品說了些什麼。按訊號分組,把回音丟掉。回傳內容一份讀得下去、團隊能據以行動的週報,而不是一整面貼文牆。
OpenClaw 使用者會問的 Felo X Search 問題
它能在指定的頻道發警示嗎?
它能代表我們去回覆貼文嗎?
這跟社群聆聽工具有什麼不同?
情緒分析呢?
OpenClaw 2.0 的所有 Felo 技能
這 5 項技能都是為 OpenClaw 2.0 撰寫的。它們在這個平台上的用法一致,所以你可以放在同一次工作階段裡組合使用,不必重新說明自己的環境。
一個 API Key,一整套 Agent 工具
從技能開始,再依 OpenClaw 2.0 工作流程的需要組合模型、即時資料、知識與輸出工具——用的還是 Felo 技能已經在用的那個 Key。
模型
當 Agent 需要自訂推理或生成時,使用成本效益更好的 LLM 存取。
- LLM API
- 對話補全
- 模型存取
即時資訊
為 Agent 提供最新的 Web 與社交訊號,而不是依賴過時的脈絡。
- Web Search
- X Search
- Web Fetch
知識與輸出
把工作建立在可重複使用的知識上,再轉換成可分享的交付物。
- LiveDoc
- PPT 生成
- 心智圖
創意工具
把工作流程從調研延伸到視覺呈現與可直接交付的 Office 成果。
- 圖像生成
- 頁面工具
- Office 輸出