Skills inquiry-1688

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/1688aiinfra/inquiry-1688" ~/.claude/skills/clawdbot-skills-inquiry-1688 && rm -rf "$T"
manifest: skills/1688aiinfra/inquiry-1688/SKILL.md
source content

1688 询盘

向1688供应商发起询盘,20分钟后自动查询结果并回复。

前置配置(必须先完成)

⚠️ 使用本 SKILL 前,必须先配置以下环境变量,否则询盘接口调用会失败。

环境变量说明必填获取方式
ALPHASHOP_ACCESS_KEY
AlphaShop API 的 Access Key✅ 必填可以访问1688-AlphaShop(遨虾)来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ,直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可
ALPHASHOP_SECRET_KEY
AlphaShop API 的 Secret Key✅ 必填可以访问1688-AlphaShop(遨虾)来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ,直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可

⚠️ AlphaShop 接口欠费处理: 如果调用 AlphaShop 接口时返回欠费/余额不足相关的错误,必须立即中断当前流程,提示用户前往 https://www.alphashop.cn/seller-center/home/api-list 购买积分后再继续操作。

配置方式

在 OpenClaw config 中配置:

{
  skills: {
    entries: {
      "inquiry-1688": {
        env: {
          ALPHASHOP_ACCESS_KEY: "YOUR_AK",
          ALPHASHOP_SECRET_KEY: "YOUR_SK"
        }
      }
    }
  }
}

如果用户没有提供这些密钥,必须先询问用户获取后再继续操作

核心机制:询盘任务提交后,API 端最多执行 20 分钟,到时间后任务一定结束。通过 cron 在 20 分钟后查询结果并写入文件,用户下次发消息时 agent 检查文件并回复。

工作流程

1. 提取:1688商品链接 + 询盘问题
         ↓
2. submit 提交询盘 → 获取 taskId → 告知用户"已发起,20分钟后结果就绪"
         ↓
3. 写入追踪文件 pending_inquiries.json
         ↓
4. 用 date 命令计算 20 分钟后的 UTC 时间
         ↓
5. 创建 cron isolated agentTurn 任务
   任务内容:查询结果 → 写入 results/{taskId}.md → 清除 pending 记录
         ↓
6. 20 分钟后 cron 触发 → isolated session 查询结果 → 写入文件
         ↓
7. 用户下次发消息时 → agent 检查 results/ 目录 → 发现结果 → 直接回复
   (心跳也会兜底检查 pending_inquiries.json 中超时未处理的任务)

Step 1: 提取信息

从用户消息中提取:

  • 商品链接或ID(必须)
  • 询盘问题:自由文本(必须)
  • 期望订购量(可选)
  • 地址(可选)

如果用户没提供商品链接,必须询问。

Step 2: 提交询盘

python3 scripts/inquiry.py submit "<商品链接或ID>" "<询盘问题>" [--quantity X] [--address "地址"]

从响应中提取

result.data
作为 taskId。提交成功后告知用户:

询盘已发送给供应商,20分钟后给你结果 ✅

Step 3: 写入追踪文件 + 创建 cron 查询任务

3a: 写入追踪文件

将待查询的任务信息追加到追踪文件:

TRACK_FILE="/home/admin/.openclaw/workspace/skills/inquiry-1688/pending_inquiries.json"

# 写入格式(JSON Lines,每行一个任务):
echo '{"taskId":"<taskId>","productId":"<商品ID>","url":"<商品链接>","question":"<用户问题>","submitTime":"<ISO时间>"}' >> "$TRACK_FILE"

3b: 创建 cron 查询任务(钉钉主动推送)

⚠️ 时间计算必须用

date
命令,禁止手算!

date -u -d '+20 minutes' --iso-8601=seconds

然后创建 cron 任务。核心:查询结果后通过 message 工具直接推送到钉钉

cron action=add
job={
  "name": "inquiry-result-{商品ID}",
  "schedule": {"kind": "at", "at": "{上面的UTC时间}"},
  "sessionTarget": "isolated",
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "你是询盘结果查询助手。请严格执行以下步骤:\n\n1. 执行查询命令:\npython3 /home/admin/.openclaw/workspace/skills/inquiry-1688/scripts/inquiry.py query \"{taskId}\"\n\n2. 将结果总结为中文消息,包含:\n   📋 询盘结果\n   商品链接: {链接}\n   用户原始问题: {用户的问题}\n   商品名称 + 价格 + 供应商名称\n   各问题的回答\n   AI 总结\n\n3. 使用 message 工具发送到钉钉:\n   message action=send channel=dingtalk target=238382 message=\"整理好的询盘结果\"\n\n4. 清除追踪记录:\npython3 /home/admin/.openclaw/workspace/skills/inquiry-1688/scripts/inquiry.py remove-pending \"{taskId}\"\n\n⚠️ 必须用 message 工具发钉钉!不要用 sessions_send,不要写文件!",
    "timeoutSeconds": 120
  },
  "delivery": {
    "mode": "none"
  },
  "enabled": true
}

关键参数:

  • sessionTarget:
    isolated
    (独立 session 执行,不抢主 session 锁)
  • payload.kind:
    agentTurn
    (独立 agent turn)
  • delivery.mode:
    none
    (不走 announce,由任务自己用 message 工具推送钉钉)
  • 钉钉 target:
    238382
    (流畅的钉钉 peer ID)

Step 4: 结果投递(钉钉主动推送)

cron 任务查到结果后,直接通过

message action=send channel=dingtalk target=238382
推送到流畅的钉钉私聊。用户在钉钉即时收到通知 ✅

兜底机制

如果钉钉推送失败,任务会把结果写入

results/{taskId}.md
,用户下次发消息时 agent 检查并回复。

回复格式参考:

📋 询盘结果

商品: {taskInfo.title 或商品名称}(¥{价格}) 供应商: {sellerInfo.companyName} 状态: ✅/❌ {taskInfo.status}

问题回复
{问题1}{回答1}
{问题2}{回答2}

AI 总结

{aiSummary 核心内容,精简展示}

脚本命令参考

命令用途示例
submit
提交询盘
inquiry.py submit "链接" "问题"
query
查询结果
inquiry.py query "taskId"

注意事项

  • questionList
    固定填
    ["自定义"]
    ,用户实际问题放入
    requirementContent
  • isRequirementOriginal
    设为
    true
    ,原文发送
  • 不要轮询! submit 后创建 cron,20 分钟后 query 一次就够
  • cron 用
    sessionTarget: isolated
    +
    payload.kind: agentTurn
    ,在独立 session 里查询结果
  • delivery.mode 必须是
    none
    (由任务自己用 message 工具推送钉钉)
  • 时间计算必须用
    date -u -d '+20 minutes' --iso-8601=seconds
  • 如果用户中途问"结果出来了吗",可以提前 query 一次看看
  • 钉钉推送目标:
    target=238382
    (流畅的钉钉 peer ID)
  • ⚠️ 不要用 systemEvent + main session!(教训 #13)
  • ⚠️ 不要用 sessions_send 推送结果!(教训 #15)

兜底机制:心跳检查未完成询盘

追踪文件

/home/admin/.openclaw/workspace/skills/inquiry-1688/pending_inquiries.json
(JSON Lines 格式)

心跳检查流程(已加入 HEARTBEAT.md):

如果 pending_inquiries.json 存在且非空:
  1. 逐行读取每个待查询任务
  2. 检查 submitTime 是否已超过 20 分钟
  3. 如果已超时,执行 query 并通过钉钉推送结果
  4. 推送后执行 remove-pending 清除记录

教训记录

2026-03-05 ~ 03-06 连续踩坑:

  1. ❌ cron isolated + announce:delivery 配置问题 + announce 不送达
  2. ❌ sessions_spawn + announce:用户收不到结果
  3. ❌ sessions_spawn + message 推送 webchat:webchat 不支持
  4. ❌ 同步 poll:阻塞进程,无中间输出
  5. ❌ 循环 query:process poll 延迟导致超时 / yieldMs 超系统上限被后台化
  6. ❌ sleep 1200 同步等:yieldMs 超系统上限,exec 被后台化,结果拿不回来
  7. ❌ cron systemEvent + wakeMode 默认(next-heartbeat):systemEvent 注入了但要等心跳才处理,用户等不到结果
  8. 最终方案:submit → cron systemEvent(20分钟后注入主session,wakeMode=now 立即唤醒)→ agent 收到后 query 一次 → 直接回复用户
  9. ❌ cron systemEvent wakeMode=now 但主 session 忙:报 "timeout waiting for main lane to become idle",任务被 skipped,用户收不到结果
  10. 兜底修复:除 cron 外,同时写入 pending_inquiries.json 追踪文件,心跳时兜底检查超时任务并补回结果
  11. ❌ 用户 /new 重置 session 后,cron systemEvent 注入新 session,新 session 没有上下文不知道该干啥,结果又丢了
  12. 修复:systemEvent 文本改为完全自包含,包含所有必要信息和明确操作指令,不依赖任何 session 上下文
  13. ❌ systemEvent 触发后,回复发到了 heartbeat session(agent:main:main),而不是用户的 webchat session(agent:main:openresponses-user:xxx)。用户看不到回复。根本原因:systemEvent 走主 session 的心跳通道,回复目标是心跳 session,不是用户 session
  14. 彻底重构:改用 isolated agentTurn + sessions_send。cron 触发独立 session 查询结果,然后用 sessions_send 主动推送到用户的 webchat session。不再使用 systemEvent
  15. ❌ isolated agentTurn + sessions_send:sessions_send 确实把消息注入到了用户 session,agent 也生成了回复,但回复的 delivery.mode 是 "announce"(跨 session 投递),用户看到的是 "Agent-to-agent announce step" 而不是直接对话。内容虽然最终送达了,但用户体验差,看起来像系统消息而不是正常回复。根本原因:sessions_send 触发的回复走 announce 通道,不走 webchat 直连通道
  16. ❌ message 工具发 webchat:webchat 不是可外发的 channel,
    message action=send channel=webchat
    报 "Unknown channel: webchat",不指定 channel 报 "no configured channels detected"
  17. 被动模式(webchat 时代):cron isolated agentTurn 只负责查询结果并写入文件(results/{taskId}.md),不尝试任何跨 session 推送。用户下次发消息时 agent 检查 results 目录,发现新结果就直接回复。心跳也可兜底检查。牺牲实时性换取可靠性
  18. 钉钉主动推送(v2.0):接入钉钉 channel 后,cron isolated agentTurn 查询结果后直接用
    message action=send channel=dingtalk target=238382
    推送到流畅的钉钉私聊。delivery.mode 仍为 none(不依赖 announce),由任务自己调 message 工具发送。实时性 + 可靠性兼得 🎉