AlphaMoatによると、2026-09時点で飞书文档文件夹摘要生成器のダウンロード数は1,312、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,887位、ナレッジ管理では442件中424位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 29 | 1085 | - | - |
| SkillHub ↗ | 199 | 1312 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
FeishuのWikiまたはドライブフォルダーとそのサブフォルダーをたどり、文書を読み込んで包括的なMarkdownレポートを作成します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1312 | — | 1 |
| 2026-08 | 1110 | +12.1% | 1 |
| 2026-07 | 990 | +25.8% | 1 |
| 2026-06 | 787 | +11.6% | 1 |
| 2026-05 | 705 | — | 1 |
| 2026-03 | 471 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: feishu-folder-summary description: Extract summaries from all documents in a Feishu folder. Use when the user needs to recursively scan a Feishu wiki space or drive folder, read all documents and sub-documents, and generate a comprehensive summary report in Markdown format. Triggers on requests like "extract summaries from Feishu folder", "generate document summary report", "recursively scan Feishu documents", or when given a feishu.cn/wiki/ or feishu.cn/drive/ URL. --- # Feishu Folder Summary This skill extracts summaries from all documents in a Feishu folder (wiki or drive), recursively scanning sub-folders and generating a comprehensive Markdown report. ## Overview
The skill performs the following operations:
1. Parses the Feishu folder URL to extract space_id and node_token
2. Recursively traverses the folder structure using feishu_wiki API
3. Reads each document's content using feishu_doc API
4. Generates structured summaries for each document
5. Compiles a comprehensive Markdown report with:
- Complete directory tree
- Document summaries organized by folder
- Statistics and status overview
- Links to original documents
## Supported URL Formats
- **Wiki folders**: `https://{domain}.feishu.cn/wiki/{node_token}`
- **Drive folders**: `https://{domain}.feishu.cn/drive/folder/{folder_token}`
## Workflow
### Step 1: Extract Folder Information
Parse the provided Feishu URL to identify:
- Document type (wiki or drive)
- Space ID (for wiki)
- Node token or folder token
### Step 2: Recursive Traversal
Use `feishu_wiki` API to traverse the folder structure:
```
feishu_wiki action="get" token="{node_token}" # Get folder info
feishu_wiki action="nodes" space_id="{space_id}" # List child nodes
```
For folders with `has_child: true`, recursively process child nodes.
### Step 3: Document Reading
For each document node, read its content:
```
feishu_doc action="read" doc_token="{obj_token}"
```
### Step 4: Generate Summary
Extract from each document:
- **Title**: Document title
- **Type**: Document or Folder
- **Status**: Complete, In Progress, or Empty
- **Core Content**: Key points, main topics, important information
- **Child Documents**: If folder, list contained documents
### Step 5: Compile Report
Generate a Markdown report with:
1. Header (source URL, generation time, document count)
2. Directory tree visualization
3. Hierarchical summaries (by folder level)
4. Statistics table
5. Related links
## Output Format
The generated report includes:
```markdown
# {Folder Name} Document Summary Report
**Source:** {URL}
**Generated:** {Timestamp}
**Total Documents:** {Count}
---
## Directory Structure
{Tree visualization}
---
## Level 1 Summaries
### 1. {Document Name}
- **Type:** {docx/folder}
- **Status:** {Complete/In Progress/Empty}
- **Summary:** {Core content description}
### 2. {Folder Name}/
- **Type:** folder
- **Documents:** {Count}
- **Summary:** {Folder description}
#### 2.1 {Child Document}
- **Type:** docx
- **Summary:** {Content summary}
---
## Statistics
| Category | Count | Status |
|----------|-------|--------|
| Total | X | - |
| Complete | X | ✅ |
| In Progress | X | 🚧 |
| Empty | X | ⚠️ |
---
*Report generated by feishu-folder-summary skill*
```
## Example Usage
**User Request:**
> "Extract summaries from https://caz6yhvgk5z.feishu.cn/wiki/BzslwD3Nei1Dggkvin5cV2hDnob"
**Skill Execution:**
1. Parse URL → Wiki folder, node_token=BzslwD3Nei1Dggkvin5cV2hDnob
2. Get folder info → space_id=7593876306731732193, title="AI云平台"
3. Recursively traverse → Found 14 level-1 nodes, 30+ child documents
4. Read each document → Extract content and generate summaries
5. Compile report → Generate comprehensive Markdown summary
**Output:**
- Complete directory tree
- Hierarchical summaries for all 44 documents
- Status tracking (✅ Complete, 🚧 In Progress, ⚠️ Empty)
- Statistics overview
## Key Considerations
- **Recursive Depth**: Process all levels of nested folders
- **Document Types**: Handle docx (documents) and folder (containers)
- **Error Handling**: Continue processing if individual document read fails
- **Content Length**: Generate concise but informative summaries
- **Status Detection**: Identify empty or placeholder documents
- **Token Efficiency**: Summarize long documents appropriately
## API Reference
See [references/feishu_api.md](references/feishu_api.md) for detailed API documentation.
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。