Skills chat_logger

Name: chat_logger
Author: openclaw

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 "$T/skills/bjmfjoy/chat-logger" ~/.claude/skills/openclaw-skills-chat-logger && rm -rf "$T"

OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/bjmfjoy/chat-logger" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-chat-logger && rm -rf "$T"

manifest: skills/bjmfjoy/chat-logger/SKILL.md

Chat Logger（严格触发规则版）

⚠️ 严格触发规则（AGENTS.md 必须遵守）

触发规则表

用户消息	执行动作	主 Agent 行为
`chatlog汇总`	调用 `handle_chat_query()`	禁止处理，直接返回结果
`今日简报`	调用 `handle_chat_query()`	禁止处理，直接返回结果
`我的记录`	调用 `handle_chat_query()`	禁止处理，直接返回结果
其他消息	调用 `record_message()`	正常处理

主 Agent 必须遵守的流程

from skills.chat_logger.skill import handle_chat_query, record_message

# 第1步：检查是否是 Chat-Logger 查询指令（严格匹配）
if message.strip() in ["chatlog汇总", "今日简报", "我的记录"]:
    # 严格触发规则：只能执行 Chat-Logger，禁止主 Agent 处理
    result = handle_chat_query(message, user_name, channel)
    if result:
        print(result)  # 直接返回，不执行其他逻辑
        return  # 立即返回，禁止继续处理

# 第2步：非查询指令，记录消息
record_message(channel, user_name, message, chat_type)

# 第3步：正常处理消息
# ... 主 Agent 其他逻辑

禁止行为

❌ 禁止：主 Agent 自己读取 chat-logs 文件生成回复
❌ 禁止：主 Agent 修改 Chat-Logger 返回的格式
❌ 禁止：主 Agent 绕过

handle_chat_query()

直接查询

✅ 必须：严格匹配指令，直接调用

handle_chat_query()

✅ 必须：返回结果后立即

return

，禁止继续执行
✅ 必须：非查询指令才调用

record_message()

和正常处理

核心设计

方案B：Hook + 显式调用双保险

记录功能（双保险）：

✅ Hook 自动记录 -
```
on_incoming_message_hook
```
自动触发
✅ 主 Agent 显式调用 -
```
record_message()
```
备用
✅ 两者都执行 - 确保消息不丢失

查询功能（主 Agent 显式调用）：

✅
```
handle_chat_query()
```
- 主 Agent 检查并处理查询指令
✅ 查询前自动记录当前消息

为什么用双保险？

方案	优点	缺点
纯 Hook	自动，无需干预	Hook 可能失效，难调试
纯显式调用	可控，易调试	依赖主 Agent 遵守约定
双保险（方案B）	自动 + 可控	稍复杂，但最可靠

使用方式

1. 主 Agent 调用约定（AGENTS.md）

每次收到用户消息时，必须调用：

from skills.chat_logger.skill import record_message

# 记录用户消息
record_message(
    channel="feishu",  # 或 "dingtalk"
    user_name="孟凡军",
    user_content="用户消息内容",
    chat_type="direct"  # direct=私聊, group=群聊（群聊自动跳过）
)

2. 查询指令处理

当用户发送查询指令时，调用：

from skills.chat_logger.skill import handle_chat_query

result = handle_chat_query(
    message="chatlog汇总",
    user_name="孟凡军",
    channel="feishu"  # 当前渠道
)

if result:
    print(result)  # 直接返回结果

支持的查询指令：

```
chatlog汇总
```
- 查看所有用户完整汇总
```
今日简报
```
- 查看今日对话汇总
```
我的记录
```
- 查看个人今日记录

3. 自检功能

from skills.chat_logger.skill import check_health

status = check_health()
print(status)
# {
#   'status': 'ok',
#   'base_dir_exists': True,
#   'base_dir_writable': True,
#   'total_channels': 2,
#   'total_users': 4,
#   'total_files': 9,
#   'last_error': None
# }

API 参考

record_message(channel, user_name, user_content, chat_type='direct')

记录用户消息

参数：

```
channel
```
(str): 渠道名称 (feishu/dingtalk/飞书/钉钉)
```
user_name
```
(str): 用户名称
```
user_content
```
(str): 用户消息内容
```
chat_type
```
(str): 聊天类型，默认 'direct'（私聊）

返回：

```
bool
```
: 是否记录成功

handle_chat_query(message, user_name, channel=None)

处理查询指令

参数：

```
message
```
(str): 用户消息
```
user_name
```
(str): 用户名称
```
channel
```
(str, optional): 当前渠道

返回：

```
str or None
```
: 查询结果或 None（非查询指令）

get_chatlog_summary() -> str

生成完整汇总报告

get_daily_summary(user_name=None, date=None) -> str

生成每日简报

check_health() -> dict

检查系统健康状态

存储结构

memory/chat-logs/
├── feishu/
│   └── {用户名}/
│       └── YYYY-MM-DD.md
└── dingtalk/
    └── {用户名}/
        └── YYYY-MM-DD.md

文件格式

# 2026-03-23 提问记录 - 孟凡军（feishu）

## 提问列表

---

### 07:17
**用户**：chatlog汇总

### 07:26
**用户**：chatlog汇总

注意事项

群聊自动跳过 - chat_type='group' 时自动返回 True，不记录
渠道名称自动转换 - '飞书' 自动转为 'feishu'，'钉钉' 自动转为 'dingtalk'
文件名安全处理 - 用户名称中的特殊字符会被替换为下划线
查询前自动记录 - handle_chat_query 会先记录当前查询消息