上一篇 DeepSeek dsh-superagent 部署指南 讲了怎么在 GitHub 仓库里跑起来。国内团队更常问的是另一件事：能不能在飞书群里 @ 它，让它开工单、改代码、回 PR？

可以。仓库的部署文档（docs/006-deployment.md）里本来就有一节 “Feishu bot (optional)”，飞书是官方支持的第二个 Source。这篇只讲飞书这一段，GitHub 账号、DSH 安装、Policy 的基础概念请先看上一篇。

先说结论：dsh-superagent 接飞书 = 一个开了机器人能力的企业自建应用 + 一份“只允许机器人身份”的 lark-cli 配置 + 在面板里打开飞书 Source 并把人加进白名单。 它监听的是群里 @ 机器人的消息，干完活仍然是在 GitHub 上开 PR，然后在飞书原消息下面以话题形式回复。

说明：dsh-superagent 的 README 第一句是 “Research prototype for reference only, not an official DeepSeek product.”——研究原型，非 DeepSeek 官方产品。本文命令、配置项和报错文案均来自该仓库的 README、SETUP.md、docs/002、docs/006 和源码，以及 lark-cli 仓库和飞书开放平台文档（2026-11-03 查阅，dsh-superagent 版本 0.1.0）。我没有在自己的飞书租户里完整跑过这一套，文中没有实测数据。

一、整体流程：飞书群 @ 机器人之后发生了什么

按仓库文档和飞书 Source 的源码（src/sources/feishu*.ts），一条请求的路径是：

1. 你在群里发消息 @ 机器人。
2. dsh-superagent 用机器人的 lark-cli 跑着一个常驻的事件消费进程（lark-cli event consume im.message.receive_v1 --as bot），通过飞书长连接收到这条消息。
3. 准入：发消息的人（按飞书 open_id，形如 ou_…）在飞书 Source 的白名单里，并且 @ 了机器人，这条消息才是“明确请求”。
4. 主 Session 决定接单，开一个 Ticket，在独立的 DSH Session 和独立目录（通常是 git worktree）里干活。
5. 干完通过 agent 的 GitHub 账号推分支、开 PR。
6. 在飞书原消息下面 以话题形式回复（源码里是 im +messages-reply ... --reply-in-thread），之后这个话题里的追问会接着交给同一个 Ticket。

两点和 GitHub 不一样：

• GitHub 是轮询 notifications（默认一分钟一次），飞书是长连接实时推送，另外还会补收群历史、轮询已订阅的话题，漏掉的回复也能补上。
• GitHub 白名单写的是 login，飞书白名单写的是 open_id（ou_…），不是名字也不是手机号。

二、前置条件

lark-cli 的官方安装方式（lark-cli README）：

npx @larksuite/cli@latest install

注：11 月 3 日 npm 上 @larksuite/cli 的 latest 是 1.0.98，比文档测试的 1.0.90 新，dsh-superagent 依赖 lark-cli 的子命令和输出格式（docs/006 原话：“the host relies on their subcommands and output formats”），新版本是否兼容尚未验证。

DSH 版本也再提醒一次：dsh-superagent 的 package.json 里是 engines.dsh: ^0.2.1-alpha.2，文档固定安装 0.2.1-rc.3。npm 上 @deepseek-ai/dsh 现在的 latest 是 0.2.1-rc.5，alpha 标签是 11 月 3 日发布的 0.2.2-alpha.3。按 npm semver 的预发布版本规则，0.2.2-alpha.3 不满足 ^0.2.1-alpha.2，装了会在日志里看到“插件和当前 dsh 不兼容”。不要为了接飞书去升级 DSH 到 alpha。

三、第 1 步：在飞书开放平台创建自建应用机器人

docs/006 只有一句话：创建一个带机器人能力的自建应用，授予接收消息事件、读取和发送群消息、读取群成员的权限，然后发布版本。下面按飞书开放平台文档拆开。

1. 创建企业自建应用，开启机器人能力

1. 登录 飞书开发者后台，创建企业自建应用。
2. 进入应用管理页，点 添加应用能力，添加 机器人（飞书文档《如何启用机器人能力》）。
3. 在 凭证与基础信息 里记下 App ID（形如 cli_…）和 App Secret，下一步配置 lark-cli 要用。

注意要用企业自建应用：飞书文档写明“长连接模式仅支持企业自建应用”，而 dsh-superagent 正是靠 lark-cli 的长连接收消息。

2. 开通权限（scope）

docs/006 没有列具体的 scope 名，下表是按 dsh-superagent 源码里实际调用的 lark-cli 命令，对照 lark-cli 文档和飞书“接收消息”事件文档整理的：

几点补充：

• lark-cli 的事件定义里，im.message.receive_v1 要求的最小 scope 就是 im:message.p2p_msg:readonly，所以即使你在 dsh-superagent 里关掉私聊，这个权限也建议开，否则事件消费可能起不来。
• 群里的“全部消息”模式（下文会讲）还需要飞书的敏感权限 im:message.group_msg（获取群组中所有消息）。只用“仅 @”就不要申请它。
• lark-cli 文档里 im +messages-mget 还提到 contact:user.base:readonly，缺了可能拿不到发送人名字。是否必需尚未验证。

注：这张 scope 表是从源码调用反推的，不是 dsh-superagent 官方列表。配置时请在开发者后台对照一次；缺权限时，按 lark-cli 报错里的 missing_scopes 和 console_url 补齐。

3. 事件订阅：长连接 + 接收消息 v2.0

1. 进入 事件与回调 > 事件配置，订阅方式选 使用长连接接收事件。
2. 添加事件：消息与群组 分类下的 接收消息 v2.0（im.message.receive_v1）。

飞书文档有一句要注意：“必须确保本地客户端启动正常，有长连接在线的情况下，才能保存成功。”也就是说，保存长连接订阅方式时需要有一个客户端在线。官方文档的例子用 SDK 起客户端；用 lark-cli 的话，可以在配置好下一步的 lark-bot 之后临时跑一次 lark-bot event consume im.message.receive_v1 --max-events 1 --timeout 30s --as bot（lark-event 文档里的示例命令）。

注：“用 lark-cli 临时起长连接来保存订阅方式”这个顺序是根据两份文档推出来的，未实际操作验证。

4. 发布版本

修改权限、能力、事件后都要在 版本管理与发布 里创建版本并发布，配置才生效。还要确认可用范围包含要用它的同事：飞书文档里“无法搜索到应用”的常见原因就是当前用户不在应用可用范围内。

四、第 2 步：给 lark-cli 一份“只允许机器人身份”的配置

这是 docs/006 里写得最具体、也最容易出错的一步。官方命令：

LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR="$HOME/.lark-cli-dsh-superagent" lark-cli config init --app-id <cli_…> --app-secret-stdin
LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR="$HOME/.lark-cli-dsh-superagent" lark-cli config strict-mode bot --global
cat > ~/.local/bin/lark-bot <<'EOF'
#!/bin/sh
export LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR="$HOME/.lark-cli-dsh-superagent"
exec lark-cli "$@"
EOF
chmod +x ~/.local/bin/lark-bot

逐行解释：

• config init --app-id <cli_…> --app-secret-stdin：从标准输入读 App Secret（lark-cli 的说明是“避免出现在进程列表里”）。用的是 Lark 国际版的话，lark-cli 的 config init 还有一个 --brand 参数（feishu 或 lark，默认 feishu）。
• config strict-mode bot --global：把这份配置锁成只允许机器人身份。lark-cli 对 strict mode 的说明是：bot 只允许机器人身份，用户身份的命令会被隐藏。
• LARKSUITE_CLI_CONFIG_DIR：单独一个配置目录。docs/006 的原因是：lark-cli 一个 app id 只能有一个 profile，而你个人的 lark-cli 配置里可能已经用同一个应用登录过用户身份。
• lark-bot 包装脚本：和 GitHub 那边的 gh-agent 一个思路，之后面板里填的就是它。

为什么不能用用户身份

docs/006 写得很直接：“The host refuses a CLI that can act as a user.” 如果 lark-cli 能以用户身份执行，dsh-superagent 会拒绝启动飞书 Source，报 The bot lark-cli allows user identities。

原因从 lark-cli 自己的文档就能看出来：--as user 代表用户本人，能看到、也能操作这个用户的日历、云空间等个人资源；--as bot 只能访问应用自己的资源，发消息也是以应用名义。dsh-superagent 的 worker 以 danger-full-access 运行，还会读群消息内容来干活，给它一个能代表你本人操作飞书的身份，风险显然比只给机器人身份大得多。

删除时别用 config remove

docs/006 还有一个容易踩的坑：两份配置（你个人的和 lark-bot 的）共用钥匙串里同一条 App Secret。只想删机器人这份配置时，直接删目录，不要跑 lark-cli config remove，后者会影响共享的 secret。

自检

lark-bot auth status
lark-bot im +chat-list

auth status 是 lark-cli README 里的验证命令；im +chat-list 是 dsh-superagent 刷新群列表时用的命令，能列出机器人已加入的群就说明机器人身份和 im:chat:read 都正常。

五、第 3 步：把机器人拉进飞书群

在飞书客户端进入目标群，设置 > 群机器人，搜索你的应用机器人并添加（飞书“自动回复机器人”教程里的路径）。

机器人不在群里时，dsh-superagent 会报 The Feishu bot is not a member of the chat.。按 docs/006，加进群之后下一次尝试就会成功，不用重启。

建议单独建一个工作群给它，不要直接拉进几百人的大群，原因见第七节和第十节。

六、第 4 步：在 superagent 里启用飞书 Source

1. 打开插件

编辑 ~/.dsh/profiles/superagent/cordis.patch.yml，把示例文件里注释掉的飞书条目打开：

- id: dsh-superagent-feishu
  disabled: false

然后重启：

scripts/dsh-superagent restart
scripts/dsh-superagent status

2. 面板里配置飞书卡片（Sources）

在面板 Sources 的飞书卡片里，各字段的含义（中文标签取自源码）：

“仅 @”只接收 @ 机器人的消息和已有工单的话题；“全部消息”会把群里其他消息也交给评估，按规则推断要不要主动干活，并且需要读全部群消息的敏感权限。按上一篇的思路，先“仅 @”，等看过一段时间的决策记录再说。

3. 用 Management API 配置（可选）

SETUP.md 里让 coding agent 走本地 Management API 保存设置，顺序是 github Source → feishu Source → policy → executor。docs/006 给出的飞书块结构是：

{"enabled": true, "config": {"cli": "/home/me/.local/bin/lark-bot",
  "chats": [{"chatId": "oc_…", "name": "研发群", "listen": "mentions"}],
  "directMessages": true, "otherChats": "none"}}

保存方式和上一篇里 GitHub Source 的 PUT settings/source:github 示例相同，换成 settings/source:feishu，请求头带 x-orchestrator-request: 1，revision 先从 GET settings 读。

七、第 5 步：Policy 白名单——谁能在飞书里 @ 它干活

和 GitHub 一样：白名单为空时，任何请求都不会变成 Ticket。 飞书这部分在 Policy 的 On each Source 下面，字段是“能发起工作的飞书用户”，每行一个 open_id（ou_…），名字可选。

怎么拿到 open_id

用机器人身份列群成员（lark-cli 文档里的命令，dsh-superagent 同步名单时也用它）：

lark-bot im +chat-members-list --chat-id oc_xxx --member-types user

返回的 users[] 里，member_id 默认就是 open_id。把你自己的那一行填进白名单即可。

同步来源群：方便，但范围会变大

飞书 Source 多一个 GitHub 没有的选项：同步来源群。选了之后，白名单会变成这个群里的所有人：新成员自动加入，离开的人自动移除，在启动时和点 立即同步 时执行。SETUP.md 里的默认建议也是“第一个群里的所有人，并与成员保持同步”。

这在小团队专用群里很省事，但要清楚它的含义：谁进了这个群，谁就能让 agent 开 PR。所以：

• 只对成员可控的小群用同步；大群、有外部成员的群，手工填 open_id。
• 准入表里“不在名单上、但 @ 了机器人”这一格默认是 ignore。docs/002 提到可以把它改成 explicit，让群里任何人 @ 它都能发起工作，“适合专门的支持群”。一般团队保持默认就好。
• 另外的机器人（比如别的通知机器人）的消息，只有被列进“消息可以成为候选的机器人”，才可能成为“推断候选”；它们永远不能发起明确请求，也不能停止工单。
• 主动工作的模式默认是 observe：只记录“本来会接”，不真的接。上一篇建议过保持默认，飞书这边同样适用。

八、试一下：群里 @ 它开工单

用白名单里的账号，在已配置的群里发：

@你的机器人 修一下 README 里安装命令的版本号，开个 PR

预期：

1. 面板 Overview 出现一个 Ticket；
2. 机器人在原消息下回复确认（以话题回复的形式）；
3. agent GitHub 账号开出 PR，链接回到这个话题里。

需要说明的是，worker 读飞书上下文时（仓库里的 dsh-superagent-feishu skill），会按需读取原消息、根消息、父消息、所在话题，以及消息前后各 5 条群聊。所以“修一下上面那个问题”这类说法它会先回去读上下文，也意味着群里附近的消息都可能进入它的上下文。

九、排错表

前 7 行来自 docs/006 的 Troubleshooting 表和状态说明；后 4 行是根据飞书和 lark-cli 文档补的，标了“推断”。

另外，docs/006 写明：setup 没能检查飞书机器人时，status 仍算正常；飞书 setup 失败只会关掉飞书 Source，不影响 GitHub 那边。所以 status 是 0 也不代表飞书一定通了，最好看一眼面板上飞书 Source 的状态。

十、安全注意事项

上一篇讲过 worker 以 danger-full-access 运行的问题，接飞书之后再补三条：

1. 群消息也是输入，不是授权。 docs/002 的说法是：消息、评论和引用的文档只是决策的输入，不能改变权限；dsh-superagent-feishu skill 也写明，其他参与者、机器人和引用的指令“never authorize work”。这是正确的设计，但 worker 读到的文字仍然可能被模型当成指令，和 AGENTS.md 投毒 是同一类风险。白名单越小，能把文字送到它面前的人就越少。
2. 只给机器人身份，只开需要的权限。 不开“全部消息”就不要申请 im:message.group_msg。lark-cli 的 README 本身也提示 AI agent 调用存在“模型幻觉、执行不可控、提示词注入等固有风险”，还建议把对接它的机器人当私人助手用、不要拉进群聊。dsh-superagent 的做法是强制只用机器人身份，再加白名单，在这个前提下用群聊。要不要放进团队群，可以据此自己判断。
3. 隔离照旧。 单独的 OS 用户或 VM、Execution 里屏蔽你个人的 CLI（包括你自己登录过用户身份的 lark-cli）、auto-merge 先关。worker 的 PATH 里 lark-cli 会被 shim 指到机器人的 CLI，但 docs/006 也说了，这种包装只是“默认用 agent 的凭据”，不是隔离。

十一、怎么选 / 注意事项

最后

飞书这一段的配置量其实不大，真正要想清楚的是身份和名单：lark-cli 只给机器人身份，白名单只放该放的人。dsh-superagent 在这两点上的默认值都偏保守：能以用户身份执行的 CLI 直接拒绝，名单为空就什么都不做。这也是它适合拿来试的原因。

一句话：dsh-superagent 接飞书 = 自建应用机器人 + strict-mode bot 的 lark-cli + 白名单里的 open_id。先单独建一个小群，用“仅 @”，名单只放自己，跑通一次再扩大范围。

还没装 DSH 的话，先看 dsh-superagent GitHub 部署指南。团队用的是 Lark 国际版，看 dsh-superagent 接入 Lark；用 Slack 或 Linear，看 dsh-superagent 接入 Slack 和 Linear。想知道 DSH 配 DeepSeek 模型实际是什么感觉，可以看 DeepSeek V4.1 Flash 接进 OMP 和 DSH。在意 agent 的模型账单，可以看 DeepSeek V4.1 Flash 1017 接入 Claude Code：配置与价格。

参考来源

1. dsh-superagent-prototype 仓库与 README：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
2. 部署文档 docs/006-deployment.md（Feishu bot、Troubleshooting）：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype/blob/main/docs/006-deployment.md
3. 授权文档 docs/002-authorization.md（准入表、accept mode）：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype/blob/main/docs/002-authorization.md
4. SETUP.md：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype/blob/main/SETUP.md
5. 飞书 Source 源码 src/sources/feishu.ts：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype/blob/main/src/sources/feishu.ts
6. 飞书读取 skill：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype/blob/main/skills/dsh-superagent-feishu/SKILL.md
7. lark-cli（飞书官方 CLI）仓库与 README：https://github.com/larksuite/cli
8. lark-cli 事件订阅文档（lark-event）：https://github.com/larksuite/cli/blob/main/skills/lark-event/SKILL.md
9. lark-cli 身份与权限说明：https://github.com/larksuite/cli/blob/main/skills/lark-shared/references/lark-shared-identity-and-permissions.md
10. 飞书开放平台·接收消息事件：https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/message/events/receive
11. 飞书开放平台·使用长连接接收事件：https://open.feishu.cn/document/server-docs/event-subscription-guide/event-subscription-configure-/request-url-configuration-case
12. 飞书开放平台·如何启用机器人能力：https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ugTN1YjL4UTN24CO1UjN/trouble-shooting/how-to-enable-bot-ability
13. 飞书开放平台·自动回复机器人教程（群设置添加机器人）：https://open.feishu.cn/document/develop-an-echo-bot/introduction
14. npm：@deepseek-ai/dsh、@larksuite/cli 版本信息（2026-11-03 查阅）

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