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让 OpenClaw 作为实验室「科研协作 Agent」：先读飞书云文档知识库中各同学项目文档再头脑风暴、 预研课题发现、研究计划与任务拆解、飞书多维表/甘特时间线推进；判断同学是否适合打扰时 **以 Temi sidecar 的 POST /photo 场景快照为准**，不用飞书用户在线/日历状态作空闲依据；长期记忆迭代。 **触发**: 「预研课题」「科研脑暴」「读知识库项目再讨论」「拆研究计划」「甘特/时间线」「谁在现场方便聊」等。
项目及进度管理全流程支持，包括项目信息录入、甘特图自动更新、当日DDL主动提醒（temi线下优先，飞书兜底）、与项目进度有关的帮扶提醒。所有文档、甘特图、项目表格均存储在飞书【Lab知识库】公共协作区。使用场景：创建新项目、更新项目进度、查询项目甘特图、查看项目进度、设置项目提醒、与项目卡点帮扶相关的聊天。
**路由入口** — 实验室参观全链路拆分为两段 skill,避免单文件过长: **准备讲解稿** → `lab-tour-prepare`; **现场 Temi 带览** → `lab-tour-run`。 触发词:「带参观」「导览」「tour」「来人了」「有访客」「参观开始」。 若用户明确「提前写稿/生成文档」→ **lab-tour-prepare**; 若「人已到现场/机器人开始讲」→ **lab-tour-run**(可附带 doc 链接)。
智能会议预约与会前提醒。使用场景：导师通过飞书发送会议需求后，自动读取参会人日程并安排共同空闲时间，创建会议并在临近会议时优先通过Temi线下寻人提醒，未找到则飞书私信提醒。
教师/管理员为来访访客「预生成」个性化导览讲解稿时使用。 读取知识库中的导览母版，自动识别访客单位信息并联网搜索公司背景，结合单位属性生成高度贴合访客兴趣的定制化导览稿，新建一篇飞书 Doc 作为当次剧本。 **触发**: 「给 XX 单位准备导览」「生成今天的参观讲解稿」「预生成导览文档」。 **个性化特性**: 自动识别用户输入中的公司名称，联网搜索公司主营业务、行业方向、技术需求、近期动态等信息，分析访客兴趣点后定制讲解大纲，重点展示与访客匹配的实验室成果。 **不要用于**: 访客已到现场的边走边讲 —— 请用 skill `lab-tour-run`。
访客到达现场后的「执行期」实验室导览:Temi 走位 + 播报 + 工位项目补充 + 问答。 **前置**:已有当次讲解 Doc(由 skill `lab-tour-prepare` 生成),或使用通用内置剧本。 **触发**: 「开始导览」「参观开始」「飞书同学 XX 到了」、用户提供 doc 链接/token。 **不要用于**: 仅在飞书里写稿不发机器人 —— 用 `lab-tour-prepare`。
Academic paper search with per-student (open_id) preference memory, Feishu identity resolution, and iterative query/refinement; see references/.
| name | research-collaboration-agent |
| description | 让 OpenClaw 作为实验室「科研协作 Agent」：先读飞书云文档知识库中各同学项目文档再头脑风暴、 预研课题发现、研究计划与任务拆解、飞书多维表/甘特时间线推进；判断同学是否适合打扰时 **以 Temi sidecar 的 POST /photo 场景快照为准**，不用飞书用户在线/日历状态作空闲依据；长期记忆迭代。 **触发**: 「预研课题」「科研脑暴」「读知识库项目再讨论」「拆研究计划」「甘特/时间线」「谁在现场方便聊」等。 |
本 skill 的目标不是泛聊天，而是：主动发现方向、组织研究、推动项目、促进学术交流，且与飞书数据面严格对齐。
feishu_classmate_data_layout()
→ { app_token, tables: { projects, gantt, research, ... }, docs: { ... } }
所有 Bitable 写入使用 @larksuite/openclaw-lark 原生 feishu_bitable_app_table_record / feishu_bitable_app_table_field / feishu_bitable_app_table_view（及同族 API），禁止在本 skill 内手写 Open Platform HTTP；若需理解 REST 语义，仅作背景阅读，执行时一律走 Lark 工具。
论文检索策略与学术源优先级见同仓库 academic-paper-search；本 skill 在「论文启发」场景下应加载该 skill 的 references/，并遵守其中 按同学 open_id 加载/回写 memory/paper-preferences/<open_id>.md 的闭环（见 references/person-preferences-and-memory.md）。
课题级 arXiv 拉摘要用插件工具：feishu_classmate_research_search_works（topic/limit）。
| 主题 | 文件 |
|---|---|
| 预研课题发现（项目延伸 / 论文 / 跨方向 / 团队能力） | references/topic-discovery.md |
| 研究计划结构、任务拆解阶段 | references/research-planning.md |
| 飞书：多维表、时间线甘特、Doc、日历 | references/feishu-gantt-lark.md |
| 成员空闲度与学术向社交 | references/availability-and-academic-chat.md |
| 深度执行：交接 AutoResearchClaw 验证实验性 idea | references/deep-execution-autoresearchclaw.md |
| 长期记忆与行为原则（NEVER / ALWAYS） | references/memory-and-principles.md |
feishu_classmate_data_layout()，确认 projects / gantt / research 等表与 Doc 配置是否存在。topic-discovery.md §0 拉齐各同学云文档项目画布，再四源汇聚，输出结构化「Potential Research Direction」块。research-planning.md 生成 Research Goal → Milestones → 工作包（Literature / System / Impl / Exp / Viz / Writing）。feishu-gantt-lark.md 写任务行、依赖、负责人；创建或调整 Bitable Timeline（时间线）视图 作为甘特呈现。deep-execution-autoresearchclaw.md 用 feishu_classmate_research_arc_* 交接给 AutoResearchClaw 跑 23-stage 验证，并把 run_id / 结果回写 research 表与飞书 Doc。availability-and-academic-chat.md，先调 Temi sidecar POST /photo（与 plugins...config.temi.sidecarUrl 对齐）得到 availability_hint 等，再估算 availability_score；不要用飞书用户状态/日历推断「同学是否空闲」。memory-and-principles.md 更新工作区 memory/YYYY-MM-DD.md（或项目约定路径），区分 Research / Social / Project 记忆块。manage-project：偏「已立项项目」的日常录入、进度检查、周报与帮扶流程（见该 skill 的 references）。arc-sidecar/ 异步驱动，见 deep-execution-autoresearchclaw.md。manage-project，避免多套流程并行打架。