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Open WebUIの全チャネル、全ユーザーチャット、新規ナレッジから日本語の活動レポートを作成する。期間別活動、主要イベント、推奨アクション、潜在的な問題、ユーザー別アクティビティを整理したいときに使用する。
k5-mot/skills · Archived
Open WebUIの?
npx skills add k5-mot/skills --skill llm-activity-report-skill
Open WebUIの全チャネル、全ユーザーチャット、新規ナレッジから日本語の活動レポートを作成する。期間別活動、主要イベント、推奨アクション、潜在的な問題、ユーザー別アクティビティを整理したいときに使用する。
This repository is archived — consider an actively maintained alternative.
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53 installsOperate Open WebUI models, chats, knowledge bases, channels, messages, threads, and files using…
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Guidance for distinctive, intentional visual design when building new UI or reshaping an existi…
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568.9K installsOther skills from k5-mot/skills.
npx skills add k5-mot/skills
Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.
main
Files included with this skill beyond the listing page.
SKILL.md
7,116 B
SUMMARY.md
328 B
Open WebUIの指定期間内の全チャネル投稿、全ユーザーチャット、新しく追加されたナレッジをもとに、日本語で活動レポートを作成する。レポートでは、誰が何をしたか、何が変わったか、どのリスクやブロッカーが出たか、次に何を確認すべきかを整理する。
このSkillは open-webui-skill と同じ実行環境で動く。Open WebUIへの接続には OPENWEBUIBASEURL と OPENWEBUIAPIKEY が必要。レポート内のチャネルURLをブラウザで開けるリンクにする場合は OPENWEBUIPUBLICURL を設定する。Langfuse補足を含める場合だけ、LANGFUSEHOST、LANGFUSEPUBLICKEY、LANGFUSESECRETKEY を使う。
scripts/report.py または open-webui-skill を使って全チャネル投稿、全ユーザーチャット、新規ナレッジを取得する。scripts/report.py を使う場合は、返却JSONの summaryinput.channelmessages[].content、summaryinput.chatmessages[].content、summary_input.knowledge を読み、Skill呼び出し元のAgentがLLMとして総合的に要約する。Python内ではLLMを呼び出さない。#<チャネル名>、リンク先を OPENWEBUIPUBLICURL/channels/<channelid> 形式にする。例: #report🔗 URL には同じリンクを重複して並べない。python3 /opt/inferlab/skills/llm-activity-report-skill/scripts/report.py \
--since "2026-04-28T00:00:00+09:00" \
--until "2026-04-28T23:59:59+09:00" \
--page-size 100 \
--max-pages 100
この補助コマンドは open-webui-skill 経由で全チャネル投稿、全ユーザーチャット、新規ナレッジを取得する。返却JSONの contentmarkdown は機械的な下書きであり、最終レポートは呼び出し元Agentが summaryinput の本文を読んで、下記の出力形式に準拠して作成する。単一チャネルだけを確認する場合は --single-channel --channel report を使う。
🧭 概要 は、単なる件数やキーワード数ではなく、取得した投稿本文を総合的に読んで説明する。🔗 URL には出さない。チャットIDも出さない。🔗 URL にチャネルリンクを出す。表示名は #report のようなチャネル名、リンク先はメッセージIDを含めず、.../channels/<channel_id> で止める。ユーザーから別指定がない限り、以下の日本語構成を使う。見出しには適宜絵文字を付けて、一覧性を高める。
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## 📊 アクティビティレポート (YYYY-MM-DD)
- 🔢 集計対象イベント数:N件
- 📅 集計期間:YYYY-MM-DD HH:MM 〜 YYYY-MM-DD HH:MM
- 💬 チャネル投稿:N件 / 🤖 チャットメッセージ:M件 / 📚 新規ナレッジ:K件
<全体的な活動の傾向や重要なポイントを3行程度で日本語で要約する。例:「📝 全体的にチャネル投稿が活発で、特に#generalと#randomで多くの議論があった。ユーザーチャットではユーザーAとユーザーBが頻繁にやり取りしており、新規ナレッジも複数追加された。」>
### 🔥 本日の主要イベント
1. <主要イベントAのタイトル>
- 🧭 概要:<主要イベントAの内容を日本語で要約する。>
- 👥 関連ユーザー:<ユーザーの名前>
- 🔗 URL:<チャネル投稿のURL>
2. <主要イベントBのタイトル>
- 🧭 概要:<主要イベントBの内容を日本語で要約する。>
- 👥 関連ユーザー:<ユーザーの名前>
- 🔗 URL:<チャネル投稿のURL>
3. ...
### ✅ 推奨アクションアイテム
1. <アクションアイテムAのタイトル>
- 🧭 概要:<アクションアイテムAの内容を日本語で説明する。>
- 👥 担当者:<ユーザーの名前>
- ⏰ 期限:<YYYY-MM-DDなど>
2. <アクションアイテムBのタイトル>
- 🧭 概要:<アクションアイテムBの内容を日本語で説明する。>
- 👥 担当者:<ユーザーの名前>
- ⏰ 期限:<YYYY-MM-DDなど>
3. ...
### ⚠️ 潜在的なリスク
1. <潜在的なリスクAのタイトル>
- 🧭 概要:<潜在的なリスクAの内容を日本語で説明する。>
- 👥 関連ユーザー:<ユーザーの名前>
- 🔗 URL:<チャネル投稿のURL>
2. <潜在的なリスクBのタイトル>
- 🧭 概要:<潜在的なリスクBの内容を日本語で説明する。>
- 👥 関連ユーザー:<ユーザーの名前>
- 🔗 URL:<チャネル投稿のURL>
3. ...
### 👥 ユーザー別アクティビティ
1. <ユーザA>:🗨️ N件のチャンネル投稿、🤖 M件のチャット利用
2. <ユーザB>:🗨️ N件のチャンネル投稿、🤖 M件のチャット利用
3. ...
### 📚 新規ナレッジ
- <ナレッジA>:<作成日時>
- <ナレッジB>:<作成日時>
投稿する場合は、生成したMarkdownを open-webui-skill に渡す。
python3 /opt/inferlab/skills/open-webui-skill/scripts/client.py channels post \
--channel report \
--file ./activity_report.md