FW1201

Tw Padlet Skill — AI skill for Claude Code

AI community

這是教師使用 Padlet 官方 REST API 的輔助工具,支援讀取看板、種入貼文、建立 Padlet AI recipe 看板,以及在既有貼文留下教師回饋.

How to install Tw Padlet Skill

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open FW1201/tw-padlet-skill and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Tw Padlet Skill does

這是教師使用 Padlet 官方 REST API 的輔助工具,支援讀取看板、種入貼文、建立 Padlet AI recipe 看板,以及在既有貼文留下教師回饋。它不是 Padlet 官方產品,且不會使用瀏覽器自動化、登入、發布、指派或設定分享權限。

Alternatives in AI

  • CLI 代理 API — English 中文 一个为 CLI 提供 OpenAI/Gemini/Claude/Codex 兼容 API 接口的代理服务器 19k ★
  • Deepreasoning — A high-performance LLM inference API and Chat UI that integrates DeepSeek R1's CoT reasoning traces with Anthr 5.4k ★
  • Vibeproxy — Native macOS menu bar app to use your Claude Code & ChatGPT subscriptions with AI coding tools - no API keys n 3.3k ★

README

Padlet logo

tw-padlet-skill 使用手冊

這是教師使用 Padlet 官方 REST API 的輔助工具,支援讀取看板、種入貼文、建立 Padlet AI recipe 看板,以及在既有貼文留下教師回饋。它不是 Padlet 官方產品,且不會使用瀏覽器自動化、登入、發布、指派或設定分享權限。

能力與限制

可以做 不能做(請在 Padlet 網站手動完成)
讀取看板、貼文、貼文留言 建立指定版面或空白看板、建立欄位
種入單則/批次貼文 設定訪客權限、分享、發布、指派
新增單則/批次純文字教師留言 匯出 PDF、CSV 或 Excel
以 AI recipe 建立新看板 代替教師判斷學生回饋或處理個資

所有會改變 Padlet 的命令都必須在每次執行時附上 `--confirm-write`。沒有旗標,工具會在讀取檔案、金鑰或連線前停止。此旗標代表真實寫入,並非模擬模式。

事前準備

需要 Node.js 18 以上與可使用官方 API 的 Padlet 方案。

cd 
npm install

# 擇一設定,絕不可把真實 key 放進 board.json、comment.json、版本庫、網址或聊天紀錄
export PADLET_API_KEY='...'
# 或:建立權限受限本機設定檔
mkdir -p ~/.tw-edu-skills/padlet
printf '%s' '{"apiKey":"..."}' > ~/.tw-edu-skills/padlet/config.json
chmod 600 ~/.tw-edu-skills/padlet/config.json

node scripts/preflight.mjs

前置檢查只回報金鑰是否存在,不會輸出金鑰。若失敗,請依 JSON 的 `hint` 修正;不要將 key 貼給 agent 或寫入教材資料。

先預覽、再確認、最後寫入

本工具沒有會連到外部服務的 dry-run。請使用下列唯讀命令作為安全預覽,再取得教師確認。任何寫入後,仍應到 Padlet 介面檢視呈現;這是驗證邊界,不能只看程式成功碼。

node scripts/api/get-board.mjs 
node scripts/api/list-posts.mjs 
node scripts/api/list-comments.mjs  

`board-id` 是看板網址結尾的識別碼。先確認看板名稱、目標貼文、學生名單與回饋文字。針對學生的個別建議應先給教師草稿審閱,不應直接發布。

建立貼文與看板

`post.json` 範例:

{
  "subject": "暖身討論",
  "body": "請用一句話描述你對光合作用的理解。",
  "section": "第一組"
}

確認後才執行:

node scripts/api/add-post.mjs  post.json --confirm-write
node scripts/run.mjs board.json --board-id  --confirm-write

# API 唯一的建板路徑:Padlet AI recipe。生成內容須由教師檢查。
node scripts/run.mjs board.json --ai-prompt "國中自然:光合作用討論" --role teacher --confirm-write

輸出中的 `ok:true`、`added` 與 `failed` 必須一起判讀。貼文會比對回傳內容的標題、本文與分欄;若出現 `post-write-verification-failed`,先開啟看板確認,絕不可直接重送。

教師留言

留言僅接收純文字,工具會跳脫 HTML 特殊字元,避免將輸入當作網頁標記。單筆 `comment.json`:

{ "text": "請補上資料來源,並說明你選擇此答案的理由。" }
# 先讀目前留言,確認對象與是否已留言
node scripts/api/list-comments.mjs