一、项目核心功能亮点
LKML-BOT 是一款基于 NoneBot 2 框架构建的智能邮件列表监控机器人,专为 Linux 内核开发者和开源社区成员量身定制:
多平台实时推送
- 支持 Discord 和 飞书(Feishu) 双平台同步推送,团队成员无论使用哪个协作工具都能第一时间获取更新。
- 通过 Webhook 和 Bot API 双通道发送,确保消息送达的可靠性。
- 消息格式针对不同平台深度优化,Discord 使用 Embed 卡片,飞书使用交互式卡片。
智能 PATCH 系列识别
- 自动识别 Cover Letter、单补丁 和 系列补丁(如
[PATCH v2 1/4])。 - 支持 Thread 追踪:为关注的 PATCH 系列创建独立讨论串,自动聚合后续回复。
- 精准解析邮件元信息,包括版本号、补丁序号、作者、CC 列表等。
灵活的过滤规则系统
- 高亮模式:匹配规则的消息会被特别标记,方便快速定位重要补丁。
- 独占模式:仅推送匹配规则的消息,过滤噪音,聚焦核心内容。
丰富的交互命令
/help - 查看帮助信息/subscribe - 订阅子系统邮件列表/unsubscribe - 取消订阅/start-monitor - 启动自动监控/stop-monitor - 停止监控/run-monitor - 手动触发一次检查/filter - 配置过滤规则/watch - 为 PATCH 系列创建追踪 Thread
二、效果展示
Discord 平台 - PATCH 卡片通知
Discord PATCH CardPATCH 卡片展示了补丁系列的完整信息:
- 标题:显示完整的 PATCH 主题,如
[PATCH v3 0/7] docs/zh_CN: Add timers subsystem translation - 元信息:子系统(Subsystem)、提交日期(Date)、作者(Author)
- 系列进度:Total Patches 显示补丁总数,Received 显示已接收数量(如 7/7)
- Series 列表:展开显示系列中每个补丁的标题,方便快速浏览
- 操作提示:提供
/watch 命令,一键创建 Thread 追踪后续讨论
Discord 平台 - Thread 追踪
Discord ThreadThread 追踪功能让您不错过任何讨论动态:
飞书平台 - 交互式卡片
Feishu Card飞书卡片:
- 结构化展示:Subsystem、Date、Author、Total Patches、Received
- Series 列表:可点击的链接,直接跳转到 lore.kernel.org 查看原文
三、技术细节:架构设计与核心实现
分层架构设计
LKML-BOT 采用清晰的分层架构,实现业务逻辑与框架解耦:
分层架构核心模块简介
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| Feed | src/lkml/feed/ | 抓取 lore.kernel.org 的 Atom feed,解析邮件并分类(PATCH / Reply / Cover Letter) |
| Filter | src/lkml/service/ | 支持 6 种过滤类型,高亮模式标记匹配项,独占模式只推送匹配消息 |
| Render | src/plugins/lkml_bot/renders/ | 将 PatchCard 渲染为 Discord Embed 或飞书交互卡片 |
五、应用场景:让内核开发更高效
内核子系统维护者
维护者可订阅自己负责的子系统,第一时间收到新补丁通知。通过过滤规则关注特定贡献者或关键模块的修改,高效完成代码审查。
开源社区团队协作
团队可在共享的 Discord 服务器或飞书群组中部署机器人,所有成员同步获取邮件列表更新,无需频繁刷新邮箱或 lore.kernel.org。
内核开发学习者
对 Linux 内核感兴趣的开发者可以订阅感兴趣的子系统,学习真实的补丁提交流程和代码审查过程,加速学习曲线。
PATCH 系列追踪
针对重要的补丁系列(如新特性、重大重构),使用 /watch 命令创建追踪 Thread,自动聚合所有相关讨论和版本更新。
六、技术栈一览
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| nonebot-adapter-discord/feishu | |
| | 异步 ORM,支持 SQLite/PostgreSQL |
| | 解析 lore.kernel.org 的 Atom feed |
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七、结语与展望
LKML-BOT 作为华中科技大学开放原子开源俱乐部的开源项目,致力于为 Linux 内核开发者和开源社区提供一款高效、智能、易用的邮件列表监控工具。
我们相信,在信息爆炸的时代,帮助开发者从海量邮件中快速筛选出有价值的内容,是提升开发效率的关键。LKML-BOT 正是为此而生。
未来规划:
开源是 Linux 的核心精神,也是我们团队的坚持。我们诚挚欢迎社区贡献代码、提出建议或报告问题。
项目地址: https://github.com/hust-open-atom-club/lkml-bot
让我们携手共进,为 Linux 内核社区的协作效率贡献一份力量!