Claude Code 飞书机器人

将 Claude Code 接入飞书，实现本地电脑助手功能。

核心特性

多人协作，独立上下文

• 支持多人同时使用，互不干扰
• 每个聊天窗口（私聊/群聊）拥有独立的对话上下文
• 上下文自动持久化，重启后可继续之前的对话

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  飞书聊天窗口          Claude Code Session          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  张三 私聊  ────────►  session_abc (独立上下文)      │
│  李四 私聊  ────────►  session_xyz (独立上下文)      │
│  项目群聊   ────────►  session_123 (共享上下文)      │
│  测试群聊   ────────►  session_456 (共享上下文)      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

本地电脑操作能力

• 文件读写、创建、删除
• 执行 Shell/Python 脚本
• 打开/关闭应用程序
• Git 操作、包管理等开发任务

与 ClawdBot 的比较

特性	本项目	ClawdBot
聊天平台	飞书	Slack/Discord
AI 后端	Claude Code (本地 CLI)	Claude API
核心能力	本地电脑操作	对话助手
连接方式	飞书长连接 WebSocket	Webhook
多用户支持	每个聊天独立上下文	全局/按用户
会话管理	SQLite 持久化	内存/Redis

相似之处：

• 都是将 Claude 接入企业聊天工具
• 都支持多轮连续对话
• 都通过 session/thread 管理对话上下文

本项目特色：

• 使用 Claude Code，可执行本地命令、操作文件
• 每个聊天窗口独立上下文，群聊成员共享同一上下文
• 飞书长连接方式，无需公网域名
• 轻量级，单文件即可运行

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入飞书应用的 APP_ID 和 APP_SECRET

APP_ID=cli_xxxxxx
APP_SECRET=xxxxxx

3. 安装 Claude Code

# macOS/Linux
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 登录
claude login

4. 飞书应用配置

1. 进入 飞书开放平台
2. 创建应用，获取 APP_ID 和 APP_SECRET
3. 事件订阅 → 选择"使用长连接接收事件"
4. 添加事件：im.message.receive_v1
5. 权限管理 → 添加 im:message 相关权限

5. 启动

# 前台运行
python -m src.main_websocket

# 后台运行
./start.sh

# 停止
./stop.sh

# 查看日志
tail -f log.log

使用示例

在飞书中 @机器人：

@机器人 帮我创建一个 hello.py 文件
@机器人 运行刚才的脚本
@机器人 打开网易云音乐
@机器人 当前目录有哪些文件

项目结构

├── src/
│   ├── main_websocket.py      # 主程序（飞书长连接）
│   ├── claude_code/           # Claude Code 封装
│   │   ├── conversation.py    # 对话客户端
│   │   └── __init__.py
│   ├── feishu_utils/          # 飞书工具
│   │   └── feishu_utils.py
│   └── data_base_utils/       # 数据库
│       └── session_store.py   # 会话存储
├── data/
│   └── sessions.db            # SQLite 数据库
├── .env                       # 环境变量
├── start.sh / stop.sh         # 启停脚本
└── requirements.txt

技术栈

• Python 3.10+
• claude-agent-sdk（Claude Code Python SDK）
• lark-oapi（飞书 SDK）
• SQLite（会话持久化）

扩展其他 Agent

本项目采用模块化设计，可轻松替换或扩展后端 Agent：

┌──────────────┐      ┌─────────────────┐      ┌────────────────────┐
│   飞书消息    │ ───► │  main_websocket │ ───► │   Agent 后端        │
│   (chat_id)  │      │   (路由/分发)    │      │                    │
└──────────────┘      └─────────────────┘      └────────────────────┘
                                                        │
                              ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐
                              ▼                          ▼                          ▼
                      ┌──────────────┐          ┌──────────────┐          ┌──────────────┐
                      │ Claude Code  │          │   OpenAI     │          │  自定义 Agent │
                      │ (当前实现)    │          │   Agent      │          │              │
                      └──────────────┘          └──────────────┘          └──────────────┘

扩展方式

只需实现一个 chat_sync(message, session_id) 函数：

# src/your_agent/client.py

def chat_sync(message: str, session_id: str = None) -> tuple[str, str]:
    """
    Args:
        message: 用户消息
        session_id: 会话 ID（用于保持上下文）
    
    Returns:
        (回复内容, 新的 session_id)
    """
    # 你的 Agent 实现
    reply = your_agent.chat(message, session_id)
    return reply, session_id

然后在 main_websocket.py 中替换导入：

# 替换这行
from src.claude_code import chat_sync

# 改为
from src.your_agent import chat_sync

可扩展的 Agent 示例

Agent	能力	适用场景
Claude Code	本地文件/命令操作	开发助手、自动化
OpenAI Assistants	对话 + 代码解释器	数据分析、问答
LangChain Agent	自定义工具链	复杂工作流
Dify/Coze	可视化编排	快速原型
本地 LLM	Ollama/vLLM	私有部署