DeepSeek Harness Hub
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JMOKSZ/dsh-lark-bridge

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
未验证

DSH 飞书入口Lark Bridge

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/17 · 已提供中文文档

DeepSeek Harness 的飞书(Lark)入口:通过飞书机器人驱动 dsh 智能体,支持流式卡片、询问/审批按钮和附件。

综合分
29.7
GitHub 分
29.7
用户评分
★ Stars
4
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add JMOKSZ/dsh-lark-bridge
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/18(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-user-questions@deepseek-ai/schemastery
用户评分
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README

DSH 飞书入口(Lark Bridge)

npm
Awesome DSH Plugin
CI

通过飞书机器人远程使用 DSH(DeepSeek Harness):在飞书里给机器人发消息,机器人交给运行在本机的 DSH agent 执行(读写文件、跑命令、搜索网页等),处理过程用流式消息卡片实时呈现,最终回答 sealed 进卡片回复。

本质是一个 cordis 插件(@jmoksz/lark-bridge)+ 一个 DSH profile(lark)。走官方长连接(WebSocket),无需公网 IP、无需反向代理,在家/内网即可部署。

功能与特点

- 🎞️ 流式回复卡片(默认开启):每条任务一张「🤖 DSH 处理中…」实时卡片,思考、回答草稿、工具调用面板(状态符号·工具名·参数摘要)随执行 PATCH 更新;完成 sealed 为绿色终态(最终回复+用时+字数),出错为红色错误态
- 📨 主动推送:agent 可用 feishu_send 工具主动向会话推送文本/卡片(中途汇报、结果分发、主动提醒)
- 🎴 交互问答 & 审批卡片:ask_user_question 与工具审批渲染为按钮卡片,点击即作答;也可直接回复编号/文字
- 🖼️ 附件处理:图片/文件/视频/音频自动下载保存;视觉模型下图片直接附加给模型
- 📝 富文本:post 富文本消息自动提取纯文本
- 🧵 多会话:每个飞书 chat(单聊或群)一个独立 DSH session,互不干扰;跨重启自动恢复上下文
- 👥 群聊 @ 过滤:默认只在被 @ 时响应(可关闭)
- 🛠 命令:/new(新会话)、/status、/whoami、/help

安装

前置:本机已装 DSH CLI(npm i -g @deepseek-ai/dsh)、pnpm、Node.js ≥ 22,以及一个可用的 LLM key。

一条命令安装(自动创建 lark profile,无需额外补丁文件):

从 npm 安装
dsh plugin --profile lark add @jmoksz/lark-bridge --ignore-scripts

或从 GitHub 安装
dsh plugin --profile lark add github:JMOKSZ/dsh-lark-bridge --ignore-scripts

本地开发:clone 后运行 ./scripts/setup-lark-profile.sh(可重复执行刷新代码)。

配置

1. 飞书开放平台(一次性)

1. 创建企业自建应用,添加机器人能力,记下 App ID / App Secret
2. 开通权限:im:message、im:message:send_as_bot、im:message.group_at_msg、im:chat、im:resource(附件必需)、im:message:update(卡片更新必需)
3. 事件与回调 → 订阅方式选 「使用长连接接收事件」,添加事件 im.message.receive_v1;如需卡片按钮点击,另订阅 card.action.trigger
4. 可用范围设为需要使用的成员/部门,发布版本

2. 环境变量

凭据全部来自环境变量(不写入配置文件):

| 变量 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| LARK_APP_ID | 是 | 飞书应用 App ID |
| LARK_APP_SECRET | 是 | 飞书应用 App Secret |
| LARK_WORKSPACE | 否 | agent 工作目录(默认启动目录) |

模型 key 与 DSH 一致:export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx 或写入 $DSH_HOME/.credentials.yaml。

3. 运行

LARK_APP_ID=cli_xxx LARK_APP_SECRET=xxx LARK_WORKSPACE=/path/to/work dsh --profile lark

看到 [lark-bridge] Feishu long connection ready 即连接成功。后台常驻用 nohup ... &;macOS 开机自启可配 launchd(参考仓库 scripts/)。

可调配置

在 $DSH_HOME/profiles/lark/cordis.patch.yml 的 lark-bridge 行下覆盖(常用):

| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| cardMode | true | 卡片总开关(流式回复 + 问答/审批按钮卡片) |
| replyToMentionOnly | true | 群聊仅响应 @ 机器人的消息 |
| ackEnabled | false | 是否先回「⏳ 收到」确认 |
| streaming.patchIntervalMs | 700 | 卡片 PATCH 节流间隔(毫秒) |
| streaming.showReasoning | true | 卡片上展示思考过程 |
| streaming.showToolCalls | true | 卡片上展示工具调用面板 |
| push.enabled | true | 注册 feishu_send 主动推送工具 |
| maxUploadBytes | 104857600 | 附件大小上限(飞书上限 100MB) |

使用

- 单聊:直接发消息;群聊:@机器人 后发消息
- 发送图片/文件/视频/音频:自动下载处理,可附文字说明(如「这张图里有什么?」)
- 需要选择/审批时:点击卡片按钮,或直接回复编号/文字
- 命令:/new /status /whoami /help

测试

无需飞书应用与真实模型:

node test/streaming-test.mjs   # 单测:卡片构建 / TurnReporter / feishu_send
node test/smoke-test.mjs       # 端到端冒烟(mock 模型 + mock 飞书传输)

License

MIT

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