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Agent Skill · 效率

feishu-integration(飞书集成)

feishu-integration 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

feishu-integration 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,664。

总安装 10,584周安装 450GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,708核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:feishu-integration(飞书集成)
来源仓库:https://github.com/moxunjinmu/feishu-integration
安装命令:
openclaw skills install feishu-integration
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install feishu-integration

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

提供飞书开放平台API统一调用与token管理,支持文档、知识库、文件操作,Markdown导入,消息解析及群币机器人功能。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install feishu-integration;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

feishu-integration 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install feishu-integration。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

feishu-integration 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

feishu-integration 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

feishu-integration 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

feishu-integration 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,584 次,近一周安装 450 次,下载 3,708 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

feishu-integration 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
feishu-integration

飞书集成 · 本页

10,584—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
feishu-integration
description
飞书开放平台完整对接方案,支持文档管理、知识库操作、文件上传、Markdown导入、消息解析、OCR识别、群欢迎机器人等功能。包含tenant_access_token自动刷新机制,所有飞书API调用统一封装。Use when: (1) 需要操作飞书文档/知识库/文件,(2) 需要导入Markdown到飞书,(3) 需要解析飞书消息(富文本/引用/图片OCR),(4) 需要获取tenant_access_token,(5) 群聊新成员欢迎,(6) 任何飞书开放平台API调用。

飞书开放平台对接 Skill

🆕 新增功能

群欢迎机器人(2026-03-08)

自动检测并欢迎飞书群聊中的新成员,支持批量@和自定义欢迎语。

功能特性:

  • ✅ 自动检测新成员(对比群成员列表)
  • ✅ 批量@功能(支持 39 人+,分批发送,每批 20 人)
  • ✅ 欢迎语模板系统(8 种模板随机选择)
  • ✅ 夜间模式(23:00-07:00 静默)
  • ✅ 冷却机制(30 分钟内不重复欢迎)
  • ✅ 分批发送逻辑

快速使用:

# 自动检测新成员
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py \
  --chat-id oc_xxx \
  --chat-name "我的群"

# 手动欢迎指定用户(补欢迎)
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py \
  --chat-id oc_xxx \
  --users ou_user1,ou_user2

# 强制发送(忽略夜间模式和冷却)
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py \
  --chat-id oc_xxx \
  --force

定时任务配置(每 30 分钟检查一次):

# 编辑 crontab
crontab -e

# 添加定时任务
*/30 * * * * python3 /root/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py --chat-id oc_xxx --chat-name "群名"

消息解析模块(2026-03-02)

完整支持飞书消息解析,包括:

  • ✅ 富文本消息(post)- 支持 Markdown、代码块、@提及、链接
  • ✅ 纯文本消息(text)
  • ✅ 交互式卡片(interactive)
  • ✅ 图片消息 + OCR 识别(image)
  • ✅ 引用回复消息

快速使用:

# 解析消息
source ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/feishu-auth.sh
TOKEN=$(get_feishu_token)

python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/feishu-message-parser.py \
  "$TOKEN" \
  '{"msg_type":"text","body":{"content":"{\"text\":\"Hello\"}"}}'

# OCR 识别图片
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/feishu-ocr.py \
  "img_v3_xxx" \
  "$TOKEN"

详细文档:references/message-parsing.md


⚠️ 重要:API 速率限制

飞书开放平台有严格的频率限制,写入大文档时必须注意:

限制类型数值说明
QPS5每秒最多 5 次请求
日限额10,000每天最多 10,000 次请求
文档写入需限速大文档分批写入,每次请求间隔 200ms+

写入大文档的最佳实践

❌ 错误做法(会导致内容缺失):

# 连续快速追加,超过 5 QPS
feishu_doc_append "TOKEN" "内容1"  # 第1秒
feishu_doc_append "TOKEN" "内容2"  # 第1秒
feishu_doc_append "TOKEN" "内容3"  # 第1秒
feishu_doc_append "TOKEN" "内容4"  # 第1秒
feishu_doc_append "TOKEN" "内容5"  # 第1秒
feishu_doc_append "TOKEN" "内容6"  # 第1秒 - 触发限流!

✅ 正确做法(添加延迟):

# 每次追加间隔 200ms,确保不超过 5 QPS
feishu_doc_append "TOKEN" "内容1"
sleep 0.2
feishu_doc_append "TOKEN" "内容2"
sleep 0.2
feishu_doc_append "TOKEN" "内容3"
# ...

批量写入脚本示例

#!/bin/bash
# 批量写入飞书文档(带速率限制)

DOC_TOKEN="your_doc_token"
CONTENT_FILE="content.txt"  # 每行一个段落

LINE_NUM=0
while IFS= read -r line; do
    # 追加内容
    feishu_doc_append "$DOC_TOKEN" "$line"
    
    # 每5行暂停1秒(确保不超过 5 QPS)
    LINE_NUM=$((LINE_NUM + 1))
    if [ $((LINE_NUM % 5)) -eq 0 ]; then
        sleep 1
    else
        sleep 0.2  # 200ms 间隔
    fi
done < "$CONTENT_FILE"

echo "写入完成,共 $LINE_NUM 段内容"

错误码 1061045 处理

如果收到 1061045 错误(频率限制):

  1. 立即停止当前操作
  2. 等待 1-2 秒
  3. 降低请求频率后重试
  4. 考虑使用 sleep 添加间隔

核心功能

本 Skill 封装了飞书开放平台的主要 API,提供统一的调用接口和 token 管理机制。

功能清单

功能API 端点说明
Token 管理/auth/v3/tenant_access_token/internal自动获取/刷新
文档操作/docx/v1/documents/*创建、读取、写入、追加
知识库/wiki/v2/*空间、节点管理
云空间/drive/v1/files/*文件上传、文件夹管理
素材上传/drive/v1/medias/*临时文件上传(用于导入)
导入任务/drive/v1/import_tasks/*Markdown/Word/Excel 导入
群成员管理/im/v1/chats/*/members获取群成员列表
消息发送/im/v1/messages发送富文本消息、批量@
群欢迎机器人-自动检测新成员、发送欢迎语

Token 管理(核心)

获取 tenant_access_token

# 使用脚本获取(推荐)
source /root/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/feishu-auth.sh
TOKEN=$(get_feishu_token)

# 或直接调用
curl -X POST https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "app_id": "cli_a90da2f009f8dbb3",
    "app_secret": "YOUR_SECRET"
  }'

Token 有效期处理

  • 有效期: 2 小时(7200 秒)
  • 自动刷新: 使用 feishu-auth.sh 脚本会自动检查并刷新
  • 安全存储: Token 不硬编码,动态获取

API 调用规范

标准请求格式

# GET 请求
curl -s -X GET "https://open.feishu.cn/open-apis/{API_PATH}" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}"

# POST JSON
curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/{API_PATH}" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{...}'

# POST FormData(文件上传)
curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/{API_PATH}" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  -F "param1=value1" \
  -F "file=@/path/to/file"

错误处理

错误码含义处理建议
0成功-
1061045频率限制稍后重试
1062009文件大小不匹配检查 size 参数
99992402参数验证失败检查必填字段
9499参数类型错误检查数据类型

常用操作速查

1. 文档操作

# 读取文档
feishu_doc_read "DOC_TOKEN"

# 写入文档(替换全部内容)
feishu_doc_write "DOC_TOKEN" "## 标题\
\
内容"

# 追加内容(逐个块,保证顺序)
feishu_doc_append "DOC_TOKEN" "### 新标题"
feishu_doc_append "DOC_TOKEN" "- 列表项"

2. 知识库操作

# 列出知识空间
feishu_wiki_spaces

# 列出空间节点
feishu_wiki_nodes "SPACE_ID"

# 创建文档
feishu_wiki_create_doc "SPACE_ID" "文档标题"

3. Markdown 导入

# 导入 MD 到飞书文档
feishu_import_md "/path/to/file.md" "FOLDER_TOKEN"

4. 文件上传

# 上传文件到云空间
feishu_upload_file "/path/to/file" "FOLDER_TOKEN"

5. 群欢迎机器人

# 自动检测新成员
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py \
  --chat-id oc_xxx \
  --chat-name "群名称"

# 手动欢迎指定用户
python3 ~/mo-hub/skills/feishu-integration/scripts/group-welcome.py \
  --chat-id oc_xxx \
  --users ou_user1,ou_user2

扩展接口

如需添加新接口,按以下模式扩展:

# 在 scripts/feishu-api.sh 中添加
feishu_new_api() {
  local param1=$1
  local param2=$2
  
  local token=$(get_feishu_token)
  
  curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/NEW_API_PATH" \
    -H "Authorization: Bearer ${token}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{
      \"param1\": \"${param1}\",
      \"param2\": \"${param2}\"
    }"
}

配置文件

编辑 config/feishu.env 设置应用信息:

FEISHU_APP_ID=cli_a90da2f009f8dbb3
FEISHU_APP_SECRET=your_secret_here

参考文档

详细 API 文档见 references/ 目录:

依赖

  • curl - HTTP 请求
  • jq - JSON 处理(可选,用于格式化输出)

安全提醒

  • app_secret 不要提交到代码仓库
  • Token 有效期 2 小时,不要长期缓存
  • 敏感操作(删除、权限修改)需二次确认

平台分布

OpenClaw

98.48%
按下载量换算3,652

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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