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

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
• 二、实现方案概览
• 三、操作步骤
  • 前置准备
  • 第一步：创建并进入Claude Code容器
    • 配置Claude Code使用本地模型
    • 测试Claude Code是否正常工作
  • 第二步：安装Python依赖
  • 第三步：获取飞书应用的凭证
  • 第四步：编写并运行中间件脚本
    • 脚本解释
    • 运行脚本
  • 第五步：在飞书中与机器人对话
• 常见问题
• 总结

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：

exportANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8000"# Ollama兼容OpenAI的地址exportANTHROPIC_AUTH_TOKEN=""# 本地模型不需要认证令牌exportANTHROPIC_API_KEY=""# 同上exportUSE_MODEL="qwen3.5:9b"# 你想使用的模型名称exportANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=$USE_MODEL# 以下变量全部指向同一模型，简化配置exportANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=$USE_MODELexportANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=$USE_MODELexportANTHROPIC_REASONING_MODEL=$USE_MODELexportANTHROPIC_MODEL=$USE_MODELexportANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=$USE_MODELexportAPI_TIMEOUT_MS=600000# 超时时间，本地模型可能较慢exportCLAUDE_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。

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