DSH 飞书入口（Lark Bridge）

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）：

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）：

使用

• 单聊：直接发消息；群聊：@机器人 后发消息
• 发图片/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