青山视频号直播回放历史

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install qinghu-shipinhao-live-replays
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 qinghu-shipinhao-live-replays。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

此 Openclaw Skills 集成将 qhkit CLI 与青山数据的 fetch_live_history 工具连接起来，为指定的微信视频号账号提供结构化的直播回放记录。它专为以下问题而设计：账号开播频率如何、有哪些可用的直播场次、哪些回放素材需要进行更深入的分析。
该技能处理工具发现、成本估算、身份验证调用、分页、验证以及大结果文件交付。它不抓取网页，也不在主机环境中配置单独的 MCP 服务器；qhkit 直接管理 MCP 交互。

应用场景

回答关于微信视频号账号开播频率的问题。
检索指定账号的历史直播回放列表。
分析跨越特定时期或样本的直播频率。
收集回放元数据，用于内容规划、竞品研究或账号诊断。
last_buffer
游标遍历大量结果集。
请求原始响应以进行故障排除，或请求简化的结构化响应以进行分析和媒体工作流。
将大型数据集导出到文件，而不是用 Markdown 表格淹没对话。

工作原理

将请求识别为视频号直播回放历史查询，并收集所需的账号 username 或 finder ID；不要猜测缺失的标识符或时间限制。
在进行付费调用之前，确认 qhkit 环境、身份验证和所需的 CLI 版本。
运行 qhkit mcp describe 以检索当前工具定义和权威的 inputSchema。
在调用服务之前，运行 qhkit mcp estimate 以获取当前的青山积分估算。
在会话中的第一次付费调用之前，获得用户对工具、用途和预期积分消耗的批准。
使用验证过的用户名和适用的参数（如 flag、last_buffer 和 raw）调用 fetch_live_history。
解读单行 JSON 结果：小响应直接在 data 中返回，而大响应提供本地 file、记录数、字段和预览。
仅在需要额外记录且用户授权进一步付费调用时才继续分页；将每个响应轮次保持在记录的调用限制内。
首先呈现结论，然后配合平台、周期、站点和样本上下文的支持指标。对于十条或更多记录，交付文件或电子表格导出的结果，而不是冗长的聊天表格。
报告调用实际返回的 credits，并清楚地区分验证、配置、服务和 MCP 失败。

配置指南

Node.js 18 或更新版本。
qhkit CLI，mcp 命令需要 0.14.0 或更新版本。
配置用于生产环境的青山 API token。
有效的视频号 finder 用户名，通常格式为 v2_...@finder。
安装 qhkit
如果尚不可用 qhkit，请全局安装 npm 包：
npm i -g @iqinghu/qhkit
如果官方 npm 注册表缓慢或不可用，请使用记录的镜像备用方案：
npm i -g @iqinghu/qhkit --registry=https://registry.npmmirror.com
当全局安装权限不可用时，请使用带有 npx 的完全限定包：
npx @iqinghu/qhkit config show
配置身份验证
通过 qhkit 或 QHKIT_TOKEN 环境变量设置 token：
qhkit config set --token --env prod
qhkit config show
配置显示应当被掩码并确认环境已准备就绪。从青山工作台 API 密钥区域获取 token；不要将其暴露在提示词、日志或提交的文件中。
验证并调用工具
发现当前架构、估算成本，然后使用真实的账号标识符调用工具：
qhkit mcp describe '{"names":["fetch_live_history"]}'
qhkit mcp estimate '{"names":["fetch_live_history"]}'
qhkit mcp call '{"name":"fetch_live_history","params":{"username":"","raw":false}}'
将 describe 返回的架构作为单一真实来源。对于复杂参数或中文文本，将 JSON 请求放在文件中并通过 qhkit mcp call @params.json 调用。如果 qhkit 报告版本或运行时错误，请在重试前升级：
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

数据架构

工具输入
字段 必填 类型 用途
username 是 string 视频号 finder 用户名，通常格式为 v2_...@finder。
flag 否 integer 检索标志；默认为 12，支持 0 到 1000 之间的值。
last_buffer 否 string 或 null Base64 分页游标；第一页留空或为 null。
raw 否 boolean true 返回原始响应；false 返回建议用于分析和下载的简化结构。
响应组织
成功的 stdout 是一行包含 ok、stage、name、credits 和 data 的 JSON。
失败的 stdout 是一行包含 ok: false、失败 stage 以及面向用户的 message 的 JSON。
小结果直接嵌入在 data 下方。
大结果使用 large: true 并包含一个包含完整 JSON 的本地 file，外加 records、fields 和简短的 preview。
后续过滤、统计和导出必须读取完整的 file；切勿从预览中推断完整数据集。
服务、验证和配置元数据应与业务字段（如回放标题、时间戳、持续时间和账号信息）保持分离。
操作元数据
追踪工具名称（fetch_live_history）、账号标识符、查询参数、分页游标、结果大小、返回的积分数量和请求阶段。将名为 points 或 credits 的业务数据字段视为特定于源的值，不要将它们与 qhkit 计费积分混淆。

高级特性

qhkit mcp describe
进行动态 MCP 架构发现，保护工作流免受陈旧参数假设的影响。
qhkit mcp estimate
进行预检定价，实际计费从调用响应的
credits
字段报告。
针对大量直播回放历史使用带有
last_buffer
的基于游标的分页。
raw
参数控制的原始或简化响应模式。
通过本地 JSON 文件、记录数、字段列表和有界预览处理大结果。
明确的验证阶段，防止提交或计费格式错误的请求。
qhkit config show
的身份验证诊断，并支持
QHKIT_TOKEN
环境变量。
付费调用的会话级同意处理，包括相关工具链的分组授权。
config
、
version
、
runtime
、
validate
、
call
mcp
阶段的故障感知工作流。
当需要整洁地交付十条或更多记录时，与电子表格或表格导出技能集成。
清晰的能力边界：此技能仅专注于视频号直播回放历史，应将更广泛的账号诊断、病毒式内容分析或跨平台研究交由适当的青山 Openclaw Skills 集成处理。

name: qinghu-shipinhao-live-replays description: "青虎AI 视频号-直播回放列表：查询视频号账号的直播回放列表，用于直播频次与回放素材分析。当用户说「这个视频号多久直播一次」「拉一下直播回放」或提出同类需求时必须触发。关键词：青虎AI、qhkit、青虎数据、视频号、微信视频号、直播回放、直播频次、获取账号直播回放。" user-invocable: true
homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit