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调用小加AI接口

技能标识:xiaojia-skills

Call the JustAI openapi async chat endpoints and return structured JSON results. Use when Codex needs to invoke the deployed JustAI agent for marketing plans, Xiaohongshu notes, image generation, collect-info turns, confirm-info card generation, or follow-up turns through `/openapi/agent/chat_submit` and `/openapi/agent/chat_result` instead of reasoning locally.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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调用小加AI接口

小家技能

使用捆绑的脚本来检查可用的项目和技能,然后分两步调用已部署的JustAI开放API端点:

  1. 1. listprojects.py 列出您可用的资料库文件夹/项目
  2. listskills.py 列出您可用的技能ID
  3. chat.py 提交任务并返回 conversationid
  4. chatresult.py 轮询 chat_result 直到任务 completed 或 failed

这为较慢的分支(如卡片生成、方案生成、笔记生成和图片生成)保持接口稳定。

在Claude Code中运行时,${CLAUDESKILLDIR} 解析为此技能目录。调用捆绑脚本时请使用该路径。在Codex或普通shell中,请从已安装的技能目录运行相同的脚本。

工作流程

  1. 1. 使用脚本前确保已设置以下环境变量:
- JUSTAIOPENAPIBASE_URL - JUSTAIOPENAPIAPI_KEY - 可选:JUSTAIOPENAPITIMEOUT
  1. 2. 如果任务应限定到特定资料库,先运行 scripts/listprojects.py 并选择一个或多个 projectid。
  2. 如果任务应预加载特定技能,先运行 scripts/listskills.py 并选择一个或多个 skillid。
  3. 运行 scripts/chat.py,附带 --message、可选的 --conversation-id、可选的重复 --project-id 和可选的重复 --skill-id。
  4. 保留返回的 conversationid。
  5. 运行 scripts/chatresult.py --conversation-id ... 轮询任务结果。
  6. 读取返回的JSON并直接使用:
- branch 指示实际运行的路径,如 collectinfo、confirminfo、generateplan、generatenotes 或 generate_image - result 是主要负载 - text 是人类可读的摘要或备选文本 - conversation_id 必须保留以供后续轮次使用
  1. 8. 如果用户要求继续现有对话,将之前的 conversationid 连同新的 --message 一起传回 scripts/chat.py。
  2. 对于 confirminfo 结果:
- 要接受卡片并继续,发送自然语言后续消息,如 这些信息没问题,继续生成方案 - 要修改卡片,发送自然语言更正消息,如 预算改成3万,目标用户改成25到30岁女性,请更新资料卡片 - 暂时不要尝试结构化表单提交;开放API层目前仅支持基于消息的延续。

命令

列出项目:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/list_projects.py

列出技能:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/list_skills.py

运行新轮次:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py --message 帮我做一份小红书运营方案

轮询结果:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat_result.py \
--conversation-id existing-conversation-id

继续现有轮次:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--conversation-id existing-conversation-id \
--message 继续展开第二部分

在确认卡片后继续:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--conversation-id existing-conversation-id \
--message 这些信息没问题,继续生成方案

用自然语言修改确认卡片:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--conversation-id existing-conversation-id \
--message 预算改成3万,目标用户改成25到30岁女性,其他不变,请更新资料卡片

运行限定到选定项目/文件夹的轮次:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--project-id fld_demo \
--message 请参考这个资料库里的内容,帮我写一篇港理工校园生活图文笔记

运行使用手动选定技能的轮次:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--skill-id skill_demo \
--message 使用这个技能继续分析

运行同时选定项目和技能的轮次:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--project-id fld_demo \
--skill-id skill_demo \
--message 优先参考这个资料库并使用这个 skill 帮我生成方案

为较慢的分支覆盖超时时间:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat.py \
--message 我是做敏感肌护肤的品牌,先帮我整理资料卡片

控制轮询间隔:

bash
python3 ${CLAUDESKILLDIR}/scripts/chat_result.py \
--conversation-id existing-conversation-id \
--poll-interval 2 \
--timeout 300

防护措施

  • - 优先使用脚本而非手写 curl,以保持提交和轮询的一致性。
  • 当任务依赖于特定资料库或手动技能时,先列出它们并传递确切的ID。开放API请求现在统一使用 projectid 和 skillid 两个字段,值都是字符串数组。
  • 保留上次成功提交响应中的 conversationid,并在轮询和后续请求中重复使用。
  • 将 result 视为主机器可读负载。仅当 result 是纯文本时,才使用 text 作为备选。
  • confirminfo 目前通过同一 conversationid 上的自然语言后续消息继续;开放API中尚无结构化的 formdata 提交路径。
  • 如果端点返回 status=failed,直接展示 message,而不是盲目重试。

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 xiaojia-skills-1776057782 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 xiaojia-skills-1776057782 技能

通过命令行安装

skillhub install xiaojia-skills-1776057782

下载

⬇ 下载 xiaojia-skills v1.0.0(免费)

文件大小: 8.29 KB | 发布时间: 2026-4-14 11:02

v1.0.0 最新 2026-4-14 11:02
- Initial release of xiaojia-skills for structured marketing and content automation via JustAI openapi async chat endpoints.
- Provides Python scripts to list projects, list skills, submit chat tasks, and poll results with clear CLI workflows.
- Supports asynchronous, two-step chat operations (submit and poll) for tasks like marketing plan generation, Xiaohongshu notes, image generation, collect-info and confirm-info flows.
- Standardizes use of environment variables and enforces use of project_id and skill_id arrays for scoping requests.
- Introduces guardrails: conversation_id management, natural-language continuation for card confirmation, and error surfacing on failed tasks.
- Includes detailed usage examples for running all supported operations from the shell.
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