DeepSHPlugins
dsh-lark-bridge 项目预览
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dsh-lark-bridge

工具与集成JavaScriptMIT

飞书入口插件:一条命令安装,流式进度卡片带工具面板、提问/审批按钮卡片、附件处理与 feishu_send 主动推送。

5 StarsJMOKSZ 更新时间 2026-08-17
访问 GitHub 仓库
dsh-lark-bridge 项目预览

项目介绍

中文

飞书入口插件:一条命令安装,流式进度卡片带工具面板、提问/审批按钮卡片、附件处理与 feishu_send 主动推送。

English

Feishu (Lark) bridge for DeepSeek Harness: one-command install, streaming progress cards with a tool panel, ask/approval button cards, attachments, and proactive feishu_send pushes.

项目信息与收录信号

快照 2026-09-11
作者 / 组织
JMOKSZ
仓库
JMOKSZ/dsh-lark-bridge
GitHub Stars
5
Forks
0
开发语言
JavaScript
许可证
MIT
最近推送
2026-08-17
Manifest
数据中检测到声明

公开仓库不自动等于可商用;许可证与当前兼容性以原项目文档为准。Manifest 和数据评分不构成安装安全认证。

数据评分

68/ 100
维护活跃
83
文档与实用信息
100
生态关注度
22
安装便捷信号
80
项目声明信号
100

README 含完整安装与使用说明;关注度尚低(5)。

评分来自已有数据快照的五维模型,仅作浏览参考,不是实际使用评测或安全检测结论。

安装与使用

所有项目资料与许可均以对应 GitHub 仓库为准。

dsh plugin --profile web add github:JMOKSZ/dsh-lark-bridge

复制命令不会自动执行。请先阅读仓库文档,确认环境要求与许可证。

项目截图

仓库 README

GitHub 原文

已保存的仓库文档快照;文档抓取时间未记录,可能与上方目录介绍处于不同版本。安装前请核对当前仓库说明。

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
cardModetrue卡片总开关(流式回复 + 问答/审批按钮卡片)
replyToMentionOnlytrue群聊仅响应 @ 机器人的消息
ackEnabledfalse是否先回「⏳ 收到」确认
streaming.patchIntervalMs700卡片 PATCH 节流间隔(毫秒)
streaming.showReasoningtrue卡片上展示思考过程
streaming.showToolCallstrue卡片上展示工具调用面板
push.enabledtrue注册 feishu_send 主动推送工具
maxUploadBytes104857600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

使用前核对

安装步骤、兼容版本与授权范围以原项目当前文档为准。Stars 和评分是快照中的导航信号。

安装与排错 · 项目问题反馈

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