飞书常驻智能体shoxiy-danny/dsh-feishu

dsh-feishu
Harness 长在飞书里，不是飞书遥控网页

中文 · English · 功能 · 适合谁 · 五分钟

中文

插件市场里 feishu / lark 已经三十多个。多数是通知器、多 IM 网关，或 dsh plugin --profile web add 之后挂在官方网页旁边的桥。飞书只是遥控器：网页还在，关掉浏览器，产品就少了一半。不少还默认你坐在个人 PC 前，终端里弹二维码。

这套是跑在飞书里的 harness，部署面是 无头常驻：macOS、Linux、WSL 都能跑，主打一台能出网的机器当守护进程，不是笔记本终端扫码。一个 dsh --profile feishu 常驻，日志进文件，没有要人盯着的 TTY。飞书长连接进、飞书卡片出。模型、斜杠命令、进度、Goal、会话，全部发生在聊天框。没有 3080，没有给本机用的 TUI。高危操作出飞书审批卡，不是网页弹窗。

首个 bot 只能在开放平台建好，把 App ID / Secret 写进环境变量再启动。服务器上没处可贴二维码。已经通了的 bot 再开第二个，码可以打回飞书；那是后话，不是第一次上手。

不跟货架比按钮数量。没有打字机答案卡。要比的四件事：

1. 长在飞书里 — harness 的面就是飞书，不是遥控网页
2. Goal 卡片 — 设定、改目标、暂停、恢复、清除，点卡片就能做；重启不偷着续
3. 一进程多 bot — 2～3 个飞书身份共用一套 Agent，同一条 session 不能两头同时握
4. 会变的进度头 — [dsf-23% G1/3] Using bash...(2)，不是「正在思考…」四个字一直挂着

GitHub 上另有一个 PGZXB/dsh-feishu，飞书控制台 + 卡内审批，官方 Web 还在。owner 不同，产品也不同。

卖点

完全不依赖 Web

不装 dsh-web-app，不开 3080，不跑 headless 一次性进程。Cordis 插件直接 create / followup / steer / cancel / resume。飞书是面，不是壳外面再套的壳。

Goal：一张卡片管到底

发 /goal，或直接在卡片里填目标点「设定并开始」。句末可写「最多跑 3 轮」。

Agent 自己多轮推进。进程重启后 不会 偷偷接着烧，要在卡片上点「恢复自动续跑」，或发 /goal resume。

卡片上能做的事：

- 设定 / 修改目标（卡内表单）
- 暂停 / 恢复自动续跑
- 清除当前目标
- 完成变绿、阻塞变红，原地改，不另刷一堆纯文字

斜杠命令仍然全部可用。先到的算数。

会变的进度头

进度卡片原地改：

[dsf-23% G1/3] Using bash...(2)

模型别名、上下文占比、Goal 轮次（快到上限标 near）。跑完变 Done，失败变 Failed，正文另发一条，不跟进度糊在一起。

一进程多 Bot

同一个进程挂 2～3 个独立飞书应用。会话按 (appId, chat_id) 分开。历史可以互相 /resume，同一条 session 不能被两个窗口同时握住。

斜杠命令就在聊天框

/stop /clear /model /status /compact /resume /rename /goal /bye

不支持的 / 会直接告诉你本期有哪些。完整表见 docs/handbook.md。

高危审核卡 / 提问卡

未点名的 rm、find -delete、破坏性 git 会挂起，飞书出一张橙卡。点「允许这一次」才跑；打字同意不算批准。

需要选择时模型调 ask_user_question，出蓝卡。选项两列一排带序号，说明是灰字菜单；可以点选项，也可以在卡内填空提交（输入框默认一行），也可以直接打字。先到的算数。开放平台须订 card.action.trigger。

重启自己接上

进程重启后不用你先说话：插件主动 resume 所有已知会话，发一张绿卡（会话名 + 模型名）。重启包装脚本可以把一句「续跑指令」写进 $DSH_HOME/restart-continue.json——绿卡里直接显示这条指令，并作为新消息投进会话，模型自己接着干。指令 10 分钟过期、读后即焚。

上下文会自己收
累计过 100K 之后，名单内（read / glob / grep / bash / 搜索读页）且超过 8K 的工具结果，完整进模型 3 次，第 4 次发送前走官方头 4K 尾 1K。skill 不过。冷启动和开门前的历史不回砍。glob 自动滤掉 node_modules / .git / .pnpm。可选：生图 / 多步浏览类 MCP 藏到 enable_mcp 之后。规格见 PRUNE.md。

多模态按飞书的方式走

图 / 语音 / 文件落到本地 inbox，把路径写给模型。不把图片塞进 session image block。回图、回文件、回语音走 send_file。

适合谁 / 不适合谁

适合：有一台能出网的机器，要把 dsh 做成 7×24 云端同事；已经在飞书办公、不想再为 Agent 开网页或守着笔记本终端；同一套 Agent 多个飞书身份；Goal 这种「交代完让它自己盯」，但中断和续跑必须自己说了算。

不适合：个人 PC 上扫码 30 秒上手、还想留官方 Web 控制台、需要打字机流式答案卡、或只把飞书当通知渠道。那些货架上已经很多，去搜 feishu 即可。

安装（给 Agent / 人类逐步做）

面向一台已经能出网的机器（Linux / macOS / WSL；Windows 原生机也能起进程，Agent 调 bash 会别扭）。按顺序做，缺一步后面会起不来。

0. 前置（先齐这四样）

1. Node 22+。node -v 以 v22 开头。不够就先装 Node，不要用 18/20。
2. DeepSeek Harness CLI。
npm i -g @deepseek-ai/dsh
dsh --version

应印出版本号。没有 dsh 命令就检查 npm prefix -g 是否在 PATH。
3. DeepSeek API key。到 platform.deepseek.com 建一把，环境变量名 DEEPSEEK_API_KEY。默认模型只有官方 dsf = deepseek-flash。
4. 飞书企业自建应用（开放平台手建，无头机器不能扫码）。打开 open.feishu.cn/app：
- 创建企业自建应用，记下 App ID / App Secret
- 权限：获取与发送单聊/群组消息、获取群组信息、以应用身份发消息、上传图片/文件、给消息加表情
- 事件订阅选 长连接 / WebSocket，不要 webhook
- 事件勾 im.message.receive_v1；回调勾 card.action.trigger（审核卡、提问卡；没订则按钮点了没反应）
- 打开「机器人」能力；要进群就把应用加进目标群

逐步截图级说明：docs/feishu-setup.md。

1. 装插件

dsh plugin --profile feishu add github:shoxiy-danny/dsh-feishu

要钉某次提交（推荐给别人装）：

dsh plugin --profile feishu add github:shoxiy-danny/dsh-feishu#

2. 写环境变量后启动

export FEISHU_APP_ID=cli_xxx
export FEISHU_APP_SECRET=xxx
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
dsh --profile feishu

日志出现 ready bots=... 再在这个应用的单聊打一句。应先收到表情，再看到进度头，然后是正文。发 /goal 会出一张可点的目标卡。

工作目录默认家目录；附件落 workspace/inbox/。第二个 bot 再填 FEISHU_APP_ID_2 / FEISHU_APP_SECRET_2。

3. 加非官方模型（可选）

内置只有 dsf。要接 OpenAI 兼容网关或其它厂商：把 examples/profile.cordis.patch.yml 抄进 ~/.dsh/profiles/feishu/cordis.patch.yml，把 examples/models.json 拷到某处并 export DSH_FEISHU_MODELS=/绝对路径/models.json，再 export 样例里的 MY_OPENAI_KEY。样例别名是 oa = gpt-4.1。字段说明见 docs/handbook.md「模型」。

从本仓脚本装（开发 / 自托管）

git clone https://github.com/shoxiy-danny/dsh-feishu.git
cd dsh-feishu
cp .env.example .env
填 FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / DEEPSEEK_API_KEY
chmod +x scripts/.sh scripts/dsh-feishu-cli
./scripts/setup.sh
./scripts/start.sh

文档

| 文件 | 内容 |
|------|------|
| docs/handbook.md | 斜杠命令、Goal 卡片、模型、多 bot、MCP、假 bot |
| docs/feishu-setup.md | 飞书应用、权限、长连接 |
| docs/publish.md | 作者：GitHub topic 和市场收录 |
| examples/ | 模型表、记忆/项目模板、bye 与 note skill |

默认模型只有 DeepSeek 官方 dsf。加自己的供应商：抄 examples/ 里的 yaml + json（样例别名 oa），字段说明在手册「模型」。
需要 DeepSeek Harness。发现页：dsh-plugin.market。

英文

这个 harness 住在飞书里，而不是网页版的遥控器。

插件市场里已经有三十多个 feishu / lark 条目。大多数是通知器、多 IM 网关，或者你用 dsh plugin --profile web add 添加的桥接。飞书只是一个遥控器：网页还在那里，关掉浏览器就带走了半个产品。

这是 harness，运行在飞书里，定位是跑在一台常开机器上的无头守护进程：Linux、macOS 或 WSL。不是你在笔记本上扫终端二维码的那种。一个 dsh --profile feishu。日志写入文件。没人需要盯着 TTY。飞书 WebSocket 进，飞书卡片出。模型、斜杠命令、进度、Goal、会话：全都在聊天里。没有 3080 端口。没有桌面 TUI。高风险命令会暂停在飞书审批卡片上，而不是网页弹窗。

第一个机器人必须在开放平台上创建，并放进环境变量。无头服务器没地方放二维码。额外的机器人之后可以从一个已经能用的聊天里打开；但这不是引导启动的方式。

我们不在按钮数量上竞争。没有打字机式回答卡片。取而代之的是四件事：

1. 住在飞书里 —— harness 的界面是聊天，而不是网页版的遥控器
2. Goal 卡片 —— 在卡片上设置、编辑、暂停、恢复、清除；重启后不会继续烧 token，直到你恢复
3. 多个机器人，一个进程 —— 2–3 个飞书身份，一个 agent；一个会话不能被两个窗口同时持有
4. 一个会变化的进度头 —— [dsf-23% G1/3] Using bash...(2)，而不是冻结的“Thinking…”

下面三张卡片取自真实的卡片 JSON。它们不是飞书截图。

还有另一个名为 PGZXB/dsh-feishu 的 GitHub 仓库：一个带卡片内审批的飞书控制台，官方网页版仍然开启。不同的所有者，不同的产品。

功能

不依赖网页

没有 dsh-web-app，没有 3080 端口，没有一次性无头运行器。一个 Cordis 插件在进程内调用 create / followup / steer / cancel / resume。飞书是界面，而不是包装器的包装器。

Goal：一张卡片，整个循环

发送 /goal，或者在卡片上输入目标并点击 Set and start。你可以在末尾追加“最多 3 轮”。

agent 会跨轮次继续。进程重启后，它不会继续烧 token，直到你点击 Resume 或发送 /goal resume。

在卡片上：创建 / 编辑（表单）、暂停、恢复、清除。完成变绿，受阻变红。斜杠命令仍然可用。

一个真正会变化的进度头

卡片会原地编辑：

[dsf-23% G1/3] Using bash...(2)

模型别名、上下文百分比、Goal 轮次（接近上限时显示 near）。卡片上显示 Done / Failed；回复是单独的消息。

多个机器人，一个进程
同一进程承载 2–3 个飞书应用。会话以 (appId, chat_id) 为键。历史记录可以跨机器人 /resume；一个会话不能同时被两个窗口持有。

输入框中的斜杠命令

/stop /clear /model /status /compact /resume /rename /goal /bye

未知的 / 会回复受支持的列表。完整表格：docs/handbook.md。不带编号的 /resume 会发送一张会话卡片。模型可以通过 SlashCommand({ command: "/rename …" }) 重命名。

上下文会自行修剪

超过 100K token 后，大型 read / glob / grep / bash / search 结果会完整保留 3 次模型查看，然后保留官方头部 4K + 尾部 1K。技能结果永远不会被裁剪。规范：PRUNE.md。

审批卡片 / 询问用户卡片

未命名的 rm、find -delete 以及破坏性 git 操作会在橙色卡片上暂停。点击 Allow once 执行。输入 yes 不会批准。选项通过 ask_user_question（蓝色卡片）进行：选项以每行两个的编号网格排列，并带有灰色描述菜单，点击其中一个，提交单行表单，或输入回复。第一个答案生效。在开放平台上订阅 card.action.trigger。

重启后会自行重新挂接

重启后你不必先发言：插件会恢复每个已知会话并发送一张绿色卡片（会话标题 + 模型）。重启包装器可以将一条由 LLM 编写的继续指令放入 $DSH_HOME/restart-continue.json；卡片会内联显示它，并将其作为新消息投递到会话中，因此智能体会从上次中断的地方继续。10 分钟后过期，读取时即被消费。

安装（分步进行，适用于智能体或人类）

面向能够访问互联网的机器（Linux / macOS / WSL；裸 Windows 机器可以启动，但智能体的 bash 调用会跟你较劲）。请按顺序执行这些步骤。

0. 前置条件

1. Node 22+。node -v 必须以 v22 开头。
2. DeepSeek Harness CLI：
npm i -g @deepseek-ai/dsh
dsh --version

3. DEEPSEEK_API_KEY，来自 platform.deepseek.com。唯一内置别名是 dsf = deepseek-flash。
4. 飞书企业自建应用（无头机器上无法扫码）。在 open.feishu.cn/app：创建应用；复制 App ID / Secret；授予消息、群组信息、以应用身份发送、上传和表情回应权限；通过 WebSocket 订阅，而非 webhook；事件 im.message.receive_v1 加上回调 card.action.trigger；启用机器人能力。详情：docs/feishu-setup.md。

1. 添加插件

dsh plugin --profile feishu add github:shoxiy-danny/dsh-feishu

当你关心某个已知快照时，固定一个提交：

dsh plugin --profile feishu add github:shoxiy-danny/dsh-feishu#

2. 导出凭据并启动

export FEISHU_APP_ID=cli_xxx
export FEISHU_APP_SECRET=xxx
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
dsh --profile feishu
等待日志中出现 ready bots=...，然后用该应用在 p2p 聊天中发送一条消息。你应该会收到一个反应、一个进度标题，然后是回复。

3. 额外模型（可选）

将 examples/profile.cordis.patch.yml 复制到 ~/.dsh/profiles/feishu/cordis.patch.yml，并将 DSH_FEISHU_MODELS 指向 examples/models.json 的副本。示例别名为 oa = gpt-4.1。手册 §模型 中有字段表。

从此仓库安装（开发 / 自托管）

git clone https://github.com/shoxiy-danny/dsh-feishu.git
cd dsh-feishu
cp .env.example .env
fill FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / DEEPSEEK_API_KEY
chmod +x scripts/.sh scripts/dsh-feishu-cli
./scripts/setup.sh
./scripts/start.sh

默认 cwd 是主目录；附件会落在 workspace/inbox/ 中。第二个机器人是 FEISHU_APP_ID_2 / FEISHU_APP_SECRET_2。

适合谁 / 不适合谁

适合：你有一台常开的机器，想让 dsh 作为 24/7 的同事；你已经生活在飞书中，不想再照看另一个 Agent 网页或笔记本电脑终端；一个 agent，多个飞书身份；Goal（“让它一直运行”）带有你可以说出口的暂停 / 恢复。

不适合：在个人 PC 上进行 30 秒二维码设置；仍然想要官方网页控制台或打字机流式卡片的人；或仅将飞书用作通知。市场上已经有这些了。搜索 feishu。

文档

| 文件 | 内容 |
|------|------|
| docs/handbook.md | 命令、Goal 卡片、模型、多机器人、MCP、fake CLI bot |
| docs/feishu-setup.md | 飞书应用、权限范围、长连接 |
| docs/publish.md | 作者：GitHub 主题和市场列表 |
| examples/ | 模型表、记忆/项目模板、bye 和 note 技能 |

附带一个 DeepSeek 官方别名：dsf。额外提供商：复制 examples/（示例别名 oa）；字段表见手册 §模型。

需要 DeepSeek Harness。发现：dsh-plugin.market。

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