Quark Lazy Cli
/install quark-lazy-cli
qslazy
1. 这个 Skill 是什么
qslazy 是给 Agent 使用的夸克网盘懒人追剧、追番 Skill。它内置 qslazy CLI,依赖 QAS(夸克网盘自动转存项目)后端。
Agent 通过它可以:
- 查看 QAS 订阅任务。
- 检查某部剧/番在网盘里的当前集数、缺集情况和更新目标。
- 搜索 QAS 后端提供的候选资源。
- 在用户授权后,转存新剧集或补全缺失剧集。
- 根据资源发布时间,帮助用户制定更合理的订阅更新时间。
- 在复杂资源场景下,用
code、llm或agent顾问辅助选择资源。
不要把 qslazy 理解成普通下载工具。它更像 Agent 的“追剧订阅维护能力”:先观察订阅状态,再判断资源,再在用户授权范围内行动。
2. 安装和环境配置
安装分两步:Skill 文档(告诉 Agent 怎么用)和 qslazy CLI(真正干活的命令)。两个都要装。
第一步:安装 Skill 文档(OpenClaw Agent 专用)
openclaw skills install quark-lazy-cli
openclaw skills install只安装 SKILL.md 文档,不装 Python 包。
第二步:安装 qslazy CLI(必须)
pipx 安装(推荐):适用 Linux 服务器 / 已具备 Python 3.10+ 和 pipx 的用户。
pipx install git+https://github.com/jesustoachild/quark-lazy-cli.git
源码安装:
git clone https://github.com/jesustoachild/quark-lazy-cli.git
cd quark-lazy-cli
pip install -e .
建议在 Skill 目录下保存配置:
cd \x3Cskill>
mkdir -p .quark-lazy-cli
cp .env.example .quark-lazy-cli/.env
最小 .env:
QAS_HOST=http://your-qas-host:port
QAS_API_TOKEN=your-qas-api-token
LAZY_CLI_ADVISOR=code
LAZY_CLI_LOG_DIR=\x3Cskill>/.quark-lazy-cli/logs
LAZY_CLI_REPORT_DIR=\x3Cskill>/.quark-lazy-cli/report
LAZY_CLI_AGENT_MSG_DIR=\x3Cskill>/.quark-lazy-cli/message
配置优先级从高到低:
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
例如,下面命令临时使用 code 顾问,不会修改 .env 文件:
LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy task list --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
3. 快速上手和验证
先验证命令可用:
qslazy --help
qslazy task --help
qslazy update --help
再建立对用户订阅的第一感觉:
qslazy task list --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
查看单个订阅状态:
qslazy task status 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
task status 是 Agent 的第一入口。它会告诉 Agent:
- 网盘中已有的最高集、最低集和缺集情况。
- 下一次更新的目标集数。
- 搜索到的新鲜资源和旧资源。
- 候选资源的发布时间。
示例输出:
[ 凡人修仙传 ] Searching for 凡人修仙传...
============================================================
任务:凡人修仙传
网盘:最高 153(更新于:今天),最低 1,无缺集
目标:第153集以上资源
偏好:最高画质优先
============================================================
搜索到 4 个7天内新鲜资源,0 个旧资源
[1] [昨天: 20:30 周六] 凡人修仙传 4K 高码率 更新至153集
[2] [昨天: 21:10 周六] 凡人修仙传 4K HDR 更新至153集
[3] [昨天: 22:30 周六] 凡人修仙传 4K DV 更新至153集
[4] [昨天: 23:05 周六] 凡人修仙传 S01E153 2160p WEB-DL
读取要点:
网盘:最高 153:本地已存在的最高集数。最低 1,无缺集:本地从第 1 集到最高集没有明显缺口。目标:第153集以上资源:更新时会寻找高于当前最高集的资源。新鲜资源:搜索有效期内发布的资源,适合判断近期更新规律。[1] [2] [3]:候选资源序号。Agent 顾问模式写 JSON 时使用这些 1-based 序号。
4. 和用户确认日常使用场景
Agent 不要一上来就更新。先确认用户这次要的是“只看状态”“按需更新”,还是“全面接管订阅维护”。
按需行动
用户说:“帮我看看《凡人修仙传》的订阅情况。”
Agent 应执行:
qslazy task status 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
然后根据 stdout 汇报:
《凡人修仙传》当前网盘最高到第 153 集,暂无明显缺集。
搜索结果里有 4 个 7 天内的新鲜资源,发布时间集中在周六 20:30 到 23:05。
当前看起来订阅状态正常,可以继续观察;如果你希望我更新,我再执行转存。
用户说:“看看我《凡人修仙传》可能失败了,帮我更新下。”
Agent 应先观察:
qslazy task status 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
如果 stdout 显示有新资源或缺集,再向用户确认:
我看到《凡人修仙传》可能需要更新/补漏。是否现在执行 `update all`,补全缺集并追新?
用户确认后再执行:
LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update all 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
用户明确说“直接更新《凡人修仙传》”时,可以执行:
LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update all 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
但执行后仍然要只根据 stdout 汇报结果,不要默认读取 log 或报告文件。
全面接管订阅维护
用户说:“帮我接管订阅维护”“帮我制定定时更新计划”“帮我看看所有剧什么时候更新合适。”
Agent 应按这个流程:
- 运行
qslazy task list获取订阅清单。 - 对每个用户关心的剧运行
qslazy task status 剧名。 - 从 stdout 记录每部剧的网盘状态、缺集情况、候选资源发布时间。
- 根据发布时间推算推荐订阅时间。
- 先问用户偏好,再配置定时任务。
配置定时前必须询问:
你希望订阅更新时间偏向哪种策略?
1. 时间优先:按最早有效资源发布时间 + 4 小时安排,尽快看到更新。
2. 画质优先:按最后一批高质量资源发布时间 + 4 小时安排,等待高码率、HDR/DV、字幕组或更完整资源。
如果用户没有说明,默认建议:
- 主策略:画质优先。
- 兜底策略:次日上午再重试一次。
以上方《凡人修仙传》为例:
- 最早有效资源:周六 20:30。
- 最后一批高质量资源:周六 22:30 到 23:05。
- 时间优先建议:周日 00:30。
- 画质优先建议:周日 02:30 到 03:05。
- 兜底重试建议:周日 09:00。
OpenClaw 定时任务示例:
openclaw cron add \
--name "凡人修仙传-定时更新" \
--cron "30 2 * * 0" \
--tz "Asia/Shanghai" \
--session isolated \
--agent AgentName \
--announce \
--channel feishu \
--account bot-AgentName \
--to "USER_OPEN_ID" \
--message "bash -c 'LAZY_CLI_ADVISOR=code qslazy update all 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env'\
\
仅根据 stdout 汇报结果,除非排错,不要读取 log 或报告文件。"
定时任务汇报建议包含:
订阅:
当前:
目标:
偏好:
更新结果:
新增集数:
补全剧集:
5. 进阶场景
复杂资源筛选:--add-prompt
当资源存在多版本、多编号、多字幕组或排除条件时,使用 --add-prompt 明确选择规则。
LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy update all 凡人修仙传 \
--env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env \
--add-prompt "只选择 S03E01 重新编号格式,不选择 EP 累计格式;优先 4K 高码率,其次 WEB-DL。"
常见提示:
| 场景 | --add-prompt 示例 |
|---|---|
| 特定画质 | 优先选择 4K DV 或 HDR,不选择 1080p |
| 特定字幕 | 优先选择内封中字资源 |
| 编号冲突 | 只选 S03E01 重新编号格式,不选 EP 累计格式 |
| 排除版本 | 排除国配版本,排除合集压缩包 |
| 体积偏好 | 在集数完整的前提下,优先选择较小体积版本 |
Advisor 模式
LAZY_CLI_ADVISOR 决定资源选择方式。
| 模式 | 适合场景 | Agent 行为 |
|---|---|---|
human |
用户手动确认 | 让用户看候选资源并选择 |
code |
命名规范、集数清晰、资源简单 | 默认推荐,用规则自动选择 |
llm |
多版本、画质/字幕/编号偏好复杂 | 加 --add-prompt 说明偏好 |
agent |
外部 Agent 需要亲自判断候选资源 | 启动 CLI,读取 stdout,写 JSON 决策文件 |
LLM 顾问配置仅在 LAZY_CLI_ADVISOR=llm 时需要:
LAZY_CLI_LLM_OPENAI_API_BASE=https://api.example.com/v1
LAZY_CLI_LLM_OPENAI_API_KEY=your-api-key
LAZY_CLI_LLM_OPENAI_MODEL=your-model-name
Agent 顾问模式
LAZY_CLI_ADVISOR=agent 用于让外部 Agent 自己判断候选资源。CLI 会在 stdout 输出候选资源列表和一个 advisor__任务名__时间戳.json 文件路径。
启动时建议使用未缓冲输出:
PYTHONUNBUFFERED=1 LAZY_CLI_ADVISOR=agent qslazy update all 剧名 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
Agent 看到决策文件路径后,写入 JSON:
{"selected": [1, 2, 3, 4], "max_ep": 80}
字段含义:
selected:选择的候选资源序号,使用 stdout 中的 1-based 序号。max_ep:Agent 根据候选标题判断出的最新集数。
注意:
- 不要向 stdin 输入选择。
- 必须结合任务目标和候选资源标题判断。
- 5 分钟内没有写入决策文件,CLI 会超时。
Hermes Agent 和 OpenClaw 核心原理相同,只是工具名和语法不同:
| 步骤 | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| 启动 CLI | terminal(background=true, pty=true, command="PYTHONUNBUFFERED=1 ...") |
exec(command, pty=True, yieldMs=120000) |
| 等待/轮询 | process(wait) / process(poll) |
process(action="poll", sessionId=session, timeout=...) |
| 写决策文件 | 手动写 advisor__任务名__时间戳.json |
open(...) + json.dump(...) |
| 超时 | 5 分钟 | 5 分钟(20 × 15s) |
复杂环境设置
如果用户有多个 QAS 后端、多个 Agent 或多个 Skill 安装位置,不要依赖默认路径。每次命令都显式传入:
--env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
如果只想本次覆盖顾问模式,使用命令行临时环境变量:
LAZY_CLI_ADVISOR=llm qslazy update all 凡人修仙传 --env \x3Cskill>/.quark-lazy-cli/.env
6. 关键铁律
- 永远先用
task status观察,不要一上来就更新 - 未获授权不更新。用户说“看看”“检查”时只跑
task list/status - 只根据 stdout 汇报结果,除非排错或用户要求,不读 log/报告文件,浪费时间和Token
- 不暴露 token。不把真实 QAS API Token 写进示例、回复、日志
- 不擅自改动网盘文件。不删除、改名、移动用户文件
task status显示目录访问失败、savepath 不存在时,向用户说明风险- 搜索结果为空时,说明没有有效新资源,可建议稍后重试
- 资源命名混乱时,不用
code硬选,改用llm或agent
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install quark-lazy-cli - After installation, invoke the skill by name or use
/quark-lazy-cli - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is Quark Lazy Cli?
基于 QAS(夸克网盘自动转存项目)的懒人追剧、追番 SKILL,也内置了一个 CLI 工具。即使 QAS 的剧集订阅失效,它也可以重新搜索资源、探查多级资源目录,并在多个最新候选资源中按用户偏好(如更高清晰度)转存新剧集和缺失剧集。 可以交给本地 OpenClaw、Hermes Agent 或其他 Agent... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 123 downloads so far.
How do I install Quark Lazy Cli?
Run "/install quark-lazy-cli" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Quark Lazy Cli free?
Yes, Quark Lazy Cli is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Quark Lazy Cli support?
Quark Lazy Cli is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Quark Lazy Cli?
It is built and maintained by jesustoachild (@jesustoachild); the current version is v0.1.1.