基于夸克网盘自动转存项目 QAS 的懒人追剧、追番 SKILL,内置 CLI 工具。即使 QAS 订阅失效,仍可重新搜索资源、遍历多级目录,在多个最新候选中按用户偏好(如更高清晰度)转存新集和缺失集。可交由本地 OpenClaw、Hermes Agent 或其他 Claude 客户端使用。
quark-lazy-cli
功能概述
quark-lazy-cli是一项面向实际任务的技能,主要用于quark-lazy-cli 是给 Agent 使用的夸克网盘追剧、追番订阅维护 Skill;qslazy 是它内置的命令行工具;
核心要点
- 它依赖 QAS 后端,用来查看订阅、检查缺集、搜索候选资源,并在用户授权后转存新剧集或补全缺失剧集;
- quark-lazy-cli 不是 QAS Web 端的替代;
- 它的核心功能聚焦在更新、修复更新失败、精准指定源资源文件转存。
使用与执行
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
quark-lazy-cli
quark-lazy-cli 是给 Agent 使用的夸克网盘追剧、追番订阅维护 Skill;qslazy 是它内置的命令行工具。它依赖 QAS 后端,用来查看订阅、检查缺集、搜索候选资源,并在用户授权后转存新剧集或补全缺失剧集。
quark-lazy-cli 不是 QAS Web 端的替代。它的核心功能聚焦在更新、修复更新失败、精准指定源资源文件转存,让 Agent 帮用户少操心地追新、补漏和维护订阅。
四种运行模式
LAZY_CLI_ADVISOR 是网盘资源搜索后的决策机制,用来决定候选资源怎么选,不是聊天模式。
code:用代码规则自动决策。适合后台任务、资源发布规范的剧集、资源目录有“更新至n集”;速度快,无需交互,不消耗 LLM Token。llm:后台任务中引入大模型做资源选择。适合多版本编号冲突等复杂资源;可配合--add-prompt改AI大模型定制判断规则。例如:让大模型帮你判断是动漫还是真人版的剧集、你订阅任务是剧集的中文名称,告诉大模型剧集的英文名称等。agent:由当前 Agent 在和用户交互过程中判断候选资源。适合复杂场景的临时更新,或者在Openclaw Heateat机制里,维护和修复复杂订阅更新的场景使用。记得让Agent更新时,要求看订阅剧集.md文档中,你对剧集转存的要求。human:用户人工选择。适合用户想亲自确认资源的场景。
详细用法读取:references/顾问模式.md。
安装
安装分两步:Skill 文档告诉 Agent 怎么用;qslazy CLI 是真正执行任务的命令。两个都要装。
# skills.sh / 通用 Agent npx skills add jesustoachild/quark-lazy-cli # OpenClaw / ClawHub openclaw skills install quark-lazy-cli # qslazy CLI pipx install git+https://github.com/jesustoachild/quark-lazy-cli.git
配置环境变量
1. 确认 .env 位置
.env 固定放在 Skill 目录根部,不要放到全局目录:
/quark-lazy-cli/.env
2. 创建 .env
如果安装后的 Skill 目录里带有 env 样板文件,直接复制成 .env:
cd/quark-lazy-cli cp ./.env.local.example .env
如果安装后的目录没有 env 样板文件,就读取 references/环境变量.md,由 Agent 根据里面的完整模板创建并编辑 .env。
3. 写入基础配置
把下面内容写入 ,并把占位值改成用户自己的 QAS 信息:
# QAS 后端地址,例如:http://192.168.1.10:15305 QAS_HOST=http://your-qas-host:port # QAS API Token,可在 QAS Web 管理页面查看 QAS_API_TOKEN=your-qas-api-token # 网盘资源搜索选择的顾问模式:human / code / llm / agent LAZY_CLI_ADVISOR=code # 运行时目录,建议使用绝对路径,放在 Skill 目录下,便于 Agent 清理和迁移 LAZY_CLI_LOG_DIR=/quark-lazy-cli/runtime/logs LAZY_CLI_REPORT_DIR= /quark-lazy-cli/runtime/report LAZY_CLI_AGENT_MSG_DIR= /quark-lazy-cli/runtime/message
如果想在任意目录下运行,建议加入 --env:
qslazy update new 凡人修仙传 --env/quark-lazy-cli/.env
如果临时覆盖 .env 的配置,可以不更改.env,命令行示例:
LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy update new 凡人修仙传 --env/quark-lazy-cli/.env
环境变量优先顺序从高到低:
命令行临时环境变量 > 系统环境变量 > --env 指定的 .env 文件 > 默认值
因此 LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy ... --env ... 只会临时覆盖本次命令,不会修改 .env 文件。
常用命令
1. 验证安装
qslazy --help qslazy task --help qslazy update --help
2. 查看订阅
qslazy task list --env/quark-lazy-cli/.env
3. 查看订阅任务状态
qslazy task status 凡人修仙传 --env/quark-lazy-cli/.env
4. 追更新集(必须先获得用户授权,禁止自行测试)
禁止把更新命令当作安装测试或功能测试。只有用户明确要求更新、追新或修复订阅时,才可以执行。
LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update new 凡人修仙传 --env/quark-lazy-cli/.env
5. 补全缺集 + 追新(必须先获得用户授权,禁止自行测试)
禁止在用户只要求“看看”“检查”“测试 skill”时执行。先用 task status 汇报状态,再询问用户是否更新。
LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update all 凡人修仙传 --env/quark-lazy-cli/.env
进阶能力索引
了解用户订阅情况和资源发布规律
读取文件:references/订阅时间估算.md
用于:
- 批量分析
task status输出 - 推算订阅更新时间
- 维护订阅时间表
配置完整 OpenClaw 定时任务
读取文件:references/OpenClaw定时任务.md
用于:
- 创建定时更新任务
- 设置通知参数
- 维护定时任务
让 Agent 做每日订阅汇报
读取文件:references/每日汇报.md
用于:
- 首次使用先把
./scripts/daily_report.sample.sh复制为./scripts/daily_report.local.sh - 定时运行
./scripts/daily_report.local.sh - 汇报每日订阅状态
- 发现新资源时先询问用户是否更新
处理复杂资源选择
读取文件:references/顾问模式.md
用于:
- 理解
code / llm / agent / human顾问模式 - 使用
--add-prompt - 处理 Agent JSON 决策
铁律
- 永远先观察再行动;用户只说“看看/检查/分析/测试 skill”时,只运行
task list/status。 - 未获用户授权,不执行
update new/all,不新增、修改或删除定时任务。 - 默认只根据 stdout 汇报;除非排错或用户要求,不读 log/报告文件,避免浪费 Token。
- 不暴露 QAS API Token,不把真实 token 写进示例、回复、日志或定时任务。
- 不擅自删除、改名或移动用户网盘文件。
- 不直接修改
scripts/*.sample.sh。这些是升级可覆盖的样板脚本;用户定制应复制为scripts/*.local.sh,并运行.local.sh。 - 不擅自研究、审查或修改 qslazy 源码。只有用户明确要求“看代码”“修 bug”“做开发/审查”时,才进入代码层;普通订阅维护只使用 CLI 和 reference 文档,避免浪费 Token。
- 资源命名混乱时,不用
code硬选,改用llm或agent,并读取references/顾问模式.md。
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