Openclaw向けFeishu メッセージ取得ツール

メッセージ ID を使用して、Feishu メッセージの詳細な内容と完全な会話スレッド履歴を取得するための専用ツールです。

deadblue22

v1.0.0

Mar 10, 2026

インストール

概要情報

Skill.md

インストール＆ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。


                  npx clawhub@latest install feishu-msg-reader

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル

~/.openclaw/skills/

ワークスペース

<project>/skills/

優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。


                  Clawhubを使って feishu-msg-reader をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。

ダウンロードをご希望ですか？

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

Feishu メッセージ取得ツールとは？

Feishu メッセージ取得ツールは、開発者や AI エージェントがプログラムで Feishu の通信データにアクセスできるように、Openclaw Skills 向けに設計された堅牢な統合機能です。Feishu IM API を活用することで、テキスト、ポスト、画像、結合転送など、さまざまな形式のメッセージ本文を取得できます。特に、包括的なスレッドコンテキストの取得を提供することで、対話型カードに関連するプラットフォームの制限を克服するのに効果的です。

このユーティリティにより、AI エージェントはチーム環境内でユーザーのリクエストを正確に処理するために必要な背景情報を確実に入手できます。これを Openclaw Skills のワークフローに統合することで、標準化された認証方法を通じて高いセキュリティレベルを維持しながら、チャットデータの抽出を自動化できます。

Feishu メッセージ取得ツールのユースケース

AI エージェントが message_id のみを持っている場合に、正確なメッセージ内容を抽出します。
周辺のスレッドコンテキストを分析することで、[対話型カード] プレースホルダーの背後にある実際の意図を解決します。
ドキュメント作成や要約のために、時系列のチャット履歴の収集を自動化します。
Feishu グループ内の複雑な会話ブランチをエージェントが追跡できるようにします。

Feishu メッセージ取得ツールの仕組み

エージェントは、受信メタデータまたはユーザー入力からターゲットの message_id を特定します。
Openclaw Skills モジュールは、ローカル設定または環境変数に保存された認証情報を使用して Feishu で認証を行います。
スキルは Feishu のメッセージ取得 API を呼び出して、特定のメッセージペイロードをプルします。
スレッドフラグが有効な場合、ツールは同じ root_id を共有するすべてのメッセージを集計するために追加のルックアップを実行し、時系列にソートします。
取得されたデータは解析され、エージェントがすぐに利用できる構造化された JSON オブジェクトとして返されます。

Feishu メッセージ取得ツールのセットアップ

Openclaw Skills フレームワーク内でこれを使用するには、ローカル設定ファイルに認証情報が設定されていることを確認してください。

# スキルは以下から appId と appSecret を自動的に読み取ります：
# ~/.openclaw/openclaw.json

# または、環境変数を設定します：
export FEISHU_APP_ID='your_app_id'
export FEISHU_APP_SECRET='your_app_secret'

# メッセージを取得するための基本的な使い方
python3 scripts/fetch_message.py <message_id>

Feishu メッセージ取得ツールのデータスキーマとタクソノミー

このスキルは、以下の主要フィールドを含む構造化された JSON オブジェクトを返します：

フィールド	説明
message_id	取得されたメッセージの一意識別子。
msg_type	メッセージの形式（text、post、image など）。
content	解析されたメッセージ本文の内容。
chat_id	メッセージが発生したチャットの ID。
thread	完全な会話コンテキストを含む配列（リクエスト時）。
thread_count	返されたスレッド内のメッセージ総数。