为什么你需要一个飞书机器人？
日常工作中，通知需求无处不在。系统报警、任务提醒、审批结果反馈，这些场景如果依赖短信或邮件，要么成本高企，要么实时性捉襟见肘。飞书机器人提供了一个零成本且高效的替代方案。
去年负责 ERP 系统升级时，我们曾面临同样的痛点。关键业务流程节点需要给不同部门同事发送实时通知，按每天 200 条短信计算，月费就要上千元。后来改用飞书机器人，不仅完全免费，还能支持更丰富的消息格式和精准的@提醒功能。
飞书机器人本质上是一个自动化程序，通过 Webhook 技术接收外部系统的 HTTP 请求，并转发到指定的群聊中。这种机制特别适合企业内部系统与飞书的集成，比如运维报警、审批流程提醒、业务状态更新、日报周报自动推送以及数据监控预警等。
5 分钟快速创建你的第一个机器人
创建过程非常简单，不需要深厚的开发背景。以电脑端操作为例，打开飞书客户端进入目标群聊，点击右上角的"..."菜单，选择"设置"，找到"群机器人"选项。这里会有"添加机器人"按钮，点击后从列表中选择"自定义机器人"。
这是最常用的类型。系统会要求填写名称和描述，建议取个易识别的名字，比如"订单系统通知"或"服务器监控"。头像可以上传自定义图片，增加辨识度。
创建完成后，最关键的一步是获取 Webhook 地址。在机器人详情页，你会看到一个形如 https://open.feishu.cn/open-apis/bot/hook/xxxxxxxxxxxxxxxx 的 URL。这个地址就是机器人的唯一入口，任何发送到这里的 HTTP 请求都会被转发到群聊。
注意：这个 Webhook 地址相当于机器人的密码，务必妥善保管。一旦泄露，任何人都能向你的群聊发送消息。建议不要直接硬编码在代码里，而是存储在环境变量或配置中心。
Webhook 消息发送实战指南
有了 Webhook 地址，就可以开始发送消息了。飞书机器人支持多种消息格式，最基础的是文本消息。下面我用 Python 演示如何构造请求。
实际发送时，逻辑很直观。我们需要构造符合规范的 JSON 请求体，然后调用 POST 接口。直接看这段脚本，逻辑很简单：
import requests
import json
webhook_url = "你的 Webhook 地址"
message = {
"msg_type": "text",
"content": {
"text": "这是一条测试消息"
}
}
resp = requests.post(webhook_url, data=json.dumps(message))
print(resp.status_code)
运行这段代码，如果返回 200 表示成功。这里有个小细节，data 参数需要传入字符串化的 JSON，所以用了 json.dumps()。如果你习惯用 Node.js，逻辑也差不多，只是库的选择不同。实际运行时，记得检查响应状态码，避免静默失败。
对于复杂场景，比如卡片消息或富文本，只需调整 msg_type 和 content 的结构即可。核心思路不变：构造 payload，发送请求，处理响应。
