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Lark Bridge — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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L

@jmoksz/lark-bridge

Lark Bridge

DSH 的 Feishu (Lark) 入口:一条命令即可安装的插件,用户可通过 Feishu 机器人在长连接事件通道上驱动 DSH agents,并支持图片/文件/视频/音频附件、交互式询问/审批卡片、带工具面板的实时流式进度卡片,以及主动推送 feishu_send

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:JMOKSZ/dsh-lark-bridge#4f170b96726d595719e54fdb32dac4d46964b991
README兼容性版本

说明

DSH 的 Feishu (Lark) 入口:一条命令即可安装的插件,用户可通过 Feishu 机器人在长连接事件通道上驱动 DSH agents,并支持图片/文件/视频/音频附件、交互式询问/审批卡片、带工具面板的实时流式进度卡片,以及主动推送 feishu_send。

兼容性与来源证明

Lark Bridge 以 @jmoksz/lark-bridge 发布,当前版本为 0.6.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest,并保存精确安装来源,便于复现安装结果。

DSH 兼容范围
*
运行环境
any
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/9/27

版本

0.6.0stable
2026/9/27

相关插件

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最新版
0.6.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
any
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 5
周下载
0
最近提交
2026/10/16
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Acp App@deepseek-ai/dsh-acp-appdsh ACP 配置文件包:基于 dsh-base 的仅限自动化的 JSON-RPC stdio 和进程生命周期管理Ab Publishdsh-ab-publish浏览器自动化发布工具,可登录任意网站并发布内容,整合为一个可发布的插件包Ab Wechat Scrapedsh-ab-wechat-scrape--- description: "树外 wechat_scrape 工具:获取微信公众号文章,过滤推广区块,并将每篇文章保存为 Markdown 文件,供此机器的 dsh 配置文件维护者使用。" kind: "package-reference" ---Remote Web Ui@linxin666/dsh-remote-web-ui通过扫码配对访问 dsh Web GUI,共享一个官方界面:设置按钮旁的二维码可将手机和 PC 配对到同一个 Web GUI(手机采用竖屏触控适配层,PC 使用完整桌面界面),通过一次性令牌和 r

README

DSH 飞书入口(Lark Bridge)

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