飞书机器人对接 Claude Code 实现手机端 AI 编程辅助

飞书机器人与 Claude Code 交互：从手机指令到 AI 处理的全自动流程

一、背景

在日常开发中，我们经常需要快速查询代码问题、生成文档或执行简单的编程任务。如果有一款 AI 助手能随时响应，就像在电脑终端前一样，那该多方便！本教程将演示如何搭建一个飞书机器人，当你在手机飞书 App 上发送消息时，该消息会传递给运行在电脑上的Claude Code（一个智能编码助手），Claude Code 处理后将结果回复到你的飞书会话中。

通过这个方案，你可以：

• 在手机上随时向 AI 提问编程问题。
• 让 AI 帮你调试代码、解释概念、生成代码片段。
• 无需打开电脑终端，即可利用强大的 AI 编码能力。

二、实现方案概览

整体流程如下：

1. 飞书机器人接收消息：在飞书创建一个自定义机器人，并配置事件订阅，当用户@机器人或私聊发送消息时，飞书会将消息推送到我们的服务。
2. 消息处理中间件：我们编写一个 Python 程序，该程序使用飞书开放平台的 SDK 接收消息，并将消息内容转发给 Claude Code。
3. Claude Code 处理：Claude Code 是一个命令行 AI 助手，我们通过 SDK 调用它，传入用户的问题，获取回答。
4. 回复消息：Python 程序将 Claude Code 的回答通过飞书 API 回复给用户。

所有组件都运行在本地电脑上（或任何可联网的服务器），无需云服务。

三、操作步骤

前置准备

• 一台可运行 Docker 的电脑（Linux/Mac/Windows 均可）。
• 一个飞书企业或开发者账号（用于创建应用和机器人）。
• （可选）本地已部署 Ollama 或其他兼容 OpenAI 格式的模型服务；若没有，也可使用 Claude 官方 API（需修改配置）。

第一步：创建并进入 Claude Code 容器

Claude Code 是一个基于 Claude 的 AI 编码助手，但官方通常需要通过命令行使用。为了简化环境配置，我们使用 Docker 容器来运行它。容器内已经预装了 Claude Code 所需的依赖。

为什么用 Docker？
Docker 可以隔离环境，避免污染本地系统，同时确保所有依赖版本一致。即使你电脑上没有 Python 或 Node.js 环境，也能轻松运行。

执行以下命令：

docker run -it --net=host -v$PWD:/home -w /home --rm swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:claude_code /bin/bash

这条命令做了几件事：

• -it：以交互模式运行，让你能操作容器内的命令行。
• --net=host：使用宿主机的网络，方便容器内访问本地服务（如 Ollama）。
• -v $PWD:/home：将当前目录挂载到容器的 /home 目录，这样容器内可以访问宿主机上的文件（如后续的 Python 脚本）。
• -w /home：工作目录设为 /home。
• --rm：容器退出后自动删除，避免残留。
• swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/...：使用的镜像地址，包含了 Claude Code 及其依赖。

进入容器后，先取消代理设置（如果有）：

unset http_proxy
unset https_proxy

配置 Claude Code 使用本地模型

Claude Code 默认使用 Anthropic 的 API，但我们可以通过环境变量让它调用兼容 OpenAI 格式的本地模型（如 Ollama）。假设你在本地 8000 端口运行了 Ollama 服务（例如通过 ollama serve），并且已有模型如 qwen3.5:9b。

设置环境变量：

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8000" # Ollama 兼容 OpenAI 的地址
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="" # 本地模型不需要认证令牌
export ANTHROPIC_API_KEY="" # 同上
export USE_MODEL="qwen3.5:9b" # 你想使用的模型名称
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=$USE_MODEL # 以下变量全部指向同一模型，简化配置
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_REASONING_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=$USE_MODEL
export API_TIMEOUT_MS=600000 # 超时时间，本地模型可能较慢
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 # 禁止非必要流量，确保隐私

这些环境变量告诉 Claude Code SDK：所有请求都发往本地的 Ollama，使用指定的模型。

测试 Claude Code 是否正常工作

运行以下命令，让 Claude Code 回答一个简单问题：

IS_SANDBOX=1 claude --dangerously-skip-permissions -p "你是谁" --output-format text

如果配置正确，你应该看到类似如下的输出：

我是 Claude agent，由 Anthropic 构建。我是一个交互式智能助手，专注于帮助完成软件工程和编程任务，例如：
 - 调试代码
 - 添加新功能
 - 重构代码
 - 解释代码
 - 解答编程问题
 - 辅助开发工作
你今天需要我帮你做什么呢？

这说明 Claude Code 已经就绪，可以接受指令了。

第二步：安装 Python 依赖

我们的消息中间件是用 Python 编写的，需要安装两个库：

pip3 install claude_agent_sdk --break-system-packages
pip3 install lark_oapi --break-system-packages

• claude_agent_sdk：这是 Claude Code 的 Python SDK，它封装了与 Claude Code 交互的细节，让我们可以在 Python 代码中轻松调用 Claude Code 并获取回复。
• lark_oapi：飞书开放平台官方 Python SDK，用于接收飞书事件、发送消息等。

参数 --break-system-packages 是 pip 的一个选项，允许在系统 Python 环境中安装包而不触发警告（如果你的系统是较新的 Linux 发行版）。你也可以使用虚拟环境（venv）来管理依赖。

第三步：获取飞书应用的凭证

要让飞书机器人接收和发送消息，你需要在飞书开发者后台创建一个应用，并获取 APP_ID 和 APP_SECRET。

1. 登录 飞书开发者后台，点击'创建应用'->'企业自建应用'，填写应用名称等信息。
2. 创建完成后，进入应用详情页，在'凭证与基础信息'中可以看到 App ID 和 App Secret。
3. 还需要配置'事件订阅'：
   • 在'事件订阅'页面，开启'接收消息'事件（im.message.receive_v1）。
   • 因为我们是本地运行，无法提供公网 HTTPS 地址，所以需要使用 WebSocket 方式接收事件（下文脚本中已实现）。飞书支持通过 WebSocket 连接接收事件，无需公网地址。
4. 在'权限管理'中添加机器人需要的权限：im:message（读取和发送消息）和 im:message:send_as_bot（以机器人身份发送消息）。记得版本发布并审核。

得到 APP_ID 和 APP_SECRET 后，我们在本地创建一个 .env 文件来保存它们：

cat > .env << 'EOF'
APP_ID=<你的 APP_ID>
APP_SECRET=<你的 APP_SECRET>
EOF

第四步：编写并运行中间件脚本

现在，我们编写一个 Python 脚本，它将完成以下任务：

• 使用飞书 SDK 通过 WebSocket 连接到飞书服务器，监听消息事件。
• 当收到新消息时，将消息内容放入队列，由工作线程处理。
• 工作线程调用 Claude Code 处理消息，并通过飞书 API 回复用户。