飞书群聊回复风格复盘

从 用户身份 拉群消息，量化「日常怎么回」，输出可扫读改进点。
依赖：lark-hermes-user-access（绑定/OAuth）+ 外部 lark-im shortcut。
本 skill 只在 ~/.hermes/skills/；勿写入 ~/.agents/skills。
本机细节：若 references/local-*.md 存在，先读它（本机 agent 机器人名、群分类、相关 skill）。

触发

• 「分析我怎么回复 / 群聊风格 / 沟通有什么问题」
• 「搜集各群消息，看日常回复」
• 「评价一下上面今天的聊天」→ 当天窗口（见 procedure-delta.md）
• 复盘本人在群里的推进方式、闭环质量

边界

未 user 授权 → 先走 lark-hermes-user-access。

范围与长度（owner 硬偏好）

Procedure

1. 样本窗口

• 默认 近 14–21 天；用户指定则从其指定
• 时区 +08:00：--start YYYY-MM-DDT00:00:00+08:00 --end …T23:59:59+08:00
• 从 auth status --verify 取 user.openId 作为 --sender

2. 拉数（Agent 执行，落盘）

# 活跃群（可选，用于选 Top 上下文）
LARKSUITE_CLI_NO_UPDATE_NOTIFIER=1 LARKSUITE_CLI_NO_SKILLS_NOTIFIER=1 \
  lark-cli im +chat-list --as user --types group --sort active_time --page-size 40 --format json \
  > /tmp/chat-list.json

# 本人群消息（跨会话）
LARKSUITE_CLI_NO_UPDATE_NOTIFIER=1 LARKSUITE_CLI_NO_SKILLS_NOTIFIER=1 \
  lark-cli im +messages-search --as user --query "" \
  --sender <open_id> --chat-type group \
  --start "<start>" --end "<end>" \
  --page-size 50 --page-limit 12 --no-reactions --format json \
  > /tmp/my-group-msgs.raw.json

• 用 json.loads(..., strict=False) 解析
• has_more → 续 page_token 直到够样本或用户收窄范围
• 大文件勿整段读进模型；用脚本聚合统计后再读摘要

3. 降噪

4. 必算指标

分桶可参考 references/pattern-buckets.md。

5. 上下文抽样

对 发言量 Top 3–5 非 agent 群 再拉近 7 天会话流：

lark-cli im +chat-messages-list --as user --chat-id oc_xxx \
  --start "..." --end "..." --order desc --page-size 50 --no-reactions --format json \
  > /tmp/ctx_<chat_id>.json

看：你是否接话、是否收束、他人是否跟得上短句。

6. 飞书输出形状（硬性）

1. 结论一行（角色画像 + 最大改进）
2. 样本范围表（天数、条数、群数——事实）
3. 画像表（模式 | 证据 | 评价）
4. 典型对照表（场景 | 现状 | 更好一档）— 各 1 句改写即可
5. 优先改进 ≤3（可执行模板，非鸡汤）
6. 可保持 ≤3
7. 说明：基于发出消息 + 少量上下文，非全员质检

可选下一步：单群深挖 / 改写范例 / 短 checklist。

回复模板（对照改写）

Pitfalls

与相关 skill

References

• references/procedure-delta.md — 单日窗口 / auth --json / agent_home 双轨（先读）
• references/message-fields.md — search/list 字段与 create_time 字符串
• references/pattern-buckets.md — 正则分桶与报表字段
• references/sample-report-shape.md — 扫读报告骨架