dsh-feishu — 飞书/Lark IM 桥接 DeepSeek Harness

可插拔 cordis 插件，把飞书自建机器人接入运行中的 DeepSeek Harness (dsh) web profile —— 通过 dsh plugin add 一行安装。

┌────────┐   WS    ┌──────────────┐   cordis    ┌──────────┐    LLM    ┌──────────┐
│ 飞书 IM │ ──────> │  本插件      │ ──────────> │ dsh agent │ ────────> │ DeepSeek │
│        │ <────── │              │ <────────── │          │ <──────── │          │
└────────┘   API   └──────────────┘  events     └──────────┘  stream   └──────────┘

功能

• 一个飞书私聊用户 ↔ 一个持久化 dsh 会话（feishu:<open_id>）。
• 多轮对话跨重连保持。
• 把助手回复流回飞书，4000 字分块。
• 过滤 DeepSeek <|DSML|...> 工具调用标记。
• 纯 ESM，无需 TypeScript 编译。
• 无遥测、完全本地。

安装

1. 安装 dsh

npm install -g @deepseek-ai/dsh
dsh web --help

2. 安装本插件

dsh plugin add dsh-feishu

会自动装到 ~/.dsh/profiles/web/node_modules/dsh-feishu 并写入 cordis.patch.yml。

3. 配置飞书应用

到 https://open.feishu.cn/app 创建自建应用，复制 appId + appSecret。

在事件与回调里：

• 订阅方式选使用长连接接收事件/回调。
• 添加事件 im.message.receive_v1。

在权限里授予：

• im:message
• im:message.p2p_msg（私聊必需）

发布版本 —— 没发布就收不到事件。发布后等约 2 分钟缓存刷新。

4. 导出环境变量并启动

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
export FEISHU_APP_ID="cli_..."
export FEISHU_APP_SECRET="..."

dsh web

日志里应该看到：

[feishu] WebSocket started (appId=cli_xxx)
[feishu] FeishuBridgeService initialized

给机器人发私聊消息，agent 会在同一会话里回复。

环境变量

变量	必需	默认	备注
DEEPSEEK_API_KEY	是（LLM 调用）	—	https://platform.deepseek.com
DEEPSEEK_BASE_URL	否	https://api.deepseek.com	代理场景
FEISHU_APP_ID	是	—	应用控制台里的 cli_xxx
FEISHU_APP_SECRET	是	—	应用控制台 —— 切勿提交

消息流

1. 用户私聊机器人。
2. 飞书 SDK 触发 im.message.receive_v1 → 本插件。
3. 插件为 feishu:<open_id> 加载/创建 agent。
4. 插件调用 agent.followup(userMessage)。
5. agent 回到 idle 后，插件读取 agent.session.events，过滤 DSML 噪声，通过 larkClient.im.message.create(...) 把回复发回飞书。

限制

• 仅文本。图片/文件/卡片/post 消息未处理。
• 不流式。turn 结束后再发送回复。
• 暂不支持群聊。仅私聊。

协议

MIT。

致谢（第三方来源）

• DeepSeek Harness (dsh) —— 本插件所扩展的 Agent 运行时。
• @larksuiteoapi/node-sdk —— 飞书官方 SDK，MIT 协议。
• DeepSeek API —— 大模型后端。

作者

itr-del — 13918029394@163.com

在 Ubuntu 22.04 上集成 dsh 与自托管飞书机器人过程中编写。

English docs: README.md。