对话内容摘要

技能简介

该技能用于对多轮对话内容进行自动摘要生成，支持增量更新模式，可将历史摘要与新对话合并处理，减少重复计算。

业务背景

客服、销售等高频对话场景产生大量冗长记录，人工整理耗时费力且易遗漏关键信息。本技能支持自动提取对话核心要点，并可通过增量模式持续更新摘要，避免重复处理历史内容，帮助业务人员快速掌握沟通全貌，提升跟进效率与知识沉淀质量。

落地案例：客户经理完成一次长达40分钟的需求沟通后，将多轮对话记录提交至系统生成结构化摘要，快速获取客户核心诉求、异议点及下一步行动项；次日补充沟通后，仅需传入新增对话片段与历史摘要，系统自动合并更新，无需重新处理全部内容，显著缩短报告准备时间。

能做什么

• 根据完整对话记录生成结构化摘要
• 基于已有摘要进行增量更新，提升处理效率
• 解析标准JSON格式的对话列表（含role/content字段）
• 返回包含状态码、摘要文本及错误信息的标准化结果

使用说明

安装准备

需预先安装以下依赖：

• Python 3.x 运行环境
• requests库（通过pip安装）

安装指令：

pip install requests

调用方式

当用户提出以下请求时触发本技能：

• “Summarize this conversation”
• “Generate a summary”
• “What did we talk about”

通过summarize_conversation工具调用摘要API，命令行格式：

python3 scripts/conversation_summary.py '<chat_list_json>' '<history_summary>'

参数说明：chat_list为必填项，需传入JSON格式的对话数组；history_summary为可选项，用于增量更新场景。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• API返回非零状态码时需向用户反馈具体错误信息
• 网络异常可能导致请求失败，建议检查连接状态
• 调用前务必验证chat_list为合法JSON格式，避免解析错误
• 增量更新依赖历史摘要的准确性，错误的历史数据会影响输出质量

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/dadaliu0121/skills-ai-assistant/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库