Lark-workflow-feishu-cli lark-workflow-chat-digest

群消息日报生成器：拉取指定群聊在时间范围内的消息记录，AI 自动提取关键信息，生成结构化日报并可选保存为文档或发送到群聊。当用户需要'群日报'、'群消息摘要'、'生成日报'、'群聊总结'、'今日群消息回顾'、'帮我总结一下群里聊了什么'时使用。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/.claude/skills/lark-workflow-chat-digest" ~/.claude/skills/liangdabiao-lark-workflow-feishu-cli-lark-workflow-chat-digest && rm -rf "$T"

manifest: .claude/skills/lark-workflow-chat-digest/SKILL.md

source content

群消息日报生成器工作流

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取

../lark-shared/SKILL.md

，其中包含认证、权限处理

适用场景

"帮我总结一下今天项目群聊了什么" / "群日报"
"生成XX群的周报" / "群消息摘要"
"这个群今天有什么重要消息" / "群聊总结"
"帮我看看今天群里有没有重要通知" / "今日群消息回顾"
"生成本周产品群的讨论摘要"

前置条件

仅支持 user 身份。执行前确保已授权：

lark-cli auth login --domain im
# 如需保存文档，还需：
lark-cli auth login --domain im,docs

工作流

{群名称/群ID + 时间范围}
  │
  ├── im +chat-search ──────────────► 查找群聊（获取 chat_id）
  │
  ├── im +chat-messages-list ───────► 拉取群消息（分页，max 50/页）
  │     └── --start / --end 过滤时间范围
  │
  ├── AI 分析消息 ──────────────────► 提取关键信息
  │     ├── 话题分类
  │     ├── 决策记录
  │     ├── 待办事项
  │     ├── 问题与风险
  │     └── 重要通知
  │
  ├── AI 生成结构化日报 ────────────► Markdown 格式
  │
  ├── [可选] docs +create ──────────► 保存为飞书文档
  │
  └── [可选] im +messages-send ─────► 发送到群聊

Step 1: 查找群聊

如果用户提供了群名称，先获取 chat_id：

lark-cli im +chat-search --query "<群名称>" --as user

从返回结果中提取

chat_id

（

oc_xxx

格式）。如果用户直接提供了 chat_id，跳过此步。

Step 2: 拉取群消息

# 拉取指定时间范围内的消息（按时间倒序，最新在前）
lark-cli im +chat-messages-list \
  --chat-id "<chat_id>" \
  --start "2026-04-09T00:00:00+08:00" \
  --end "2026-04-09T23:59:59+08:00" \
  --page-size "50" \
  --sort "asc" \
  --as user

分页处理

每页最多 50 条消息。如果返回结果中有

has_more: true

，用

--page-token

继续拉取：

# 第一页
lark-cli im +chat-messages-list --chat-id "oc_xxx" --start "..." --end "..." --page-size "50" --as user
# 返回 page_token 后，拉取下一页
lark-cli im +chat-messages-list --chat-id "oc_xxx" --start "..." --end "..." --page-size "50" --page-token "<token>" --as user

注意：
如果一天的消息量超过 500 条，建议只分析最近 200-300 条以避免超出上下文

过滤掉纯表情回复、系统消息、图片/文件消息（除非用户特别要求）
用
--sort asc
按时间正序排列，便于 AI 理解讨论脉络

Step 3: AI 生成日报

将拉取到的消息交给 AI 分析，按以下结构生成日报：

## {群名} 日报 — {日期}

### 概览
- 消息总数：N 条
- 活跃成员：N 人
- 主要话题：{2-3个关键词}

### 重要决策
| 决策内容 | 提出者 | 时间 |
|---------|--------|------|

### 待办事项
| 事项 | 负责人 | 来源 |
|------|--------|------|

### 话题讨论
#### 1. {话题标题}
- **摘要**：一句话概括
- **参与人**：A、B、C
- **结论**：{如有}

#### 2. {话题标题}
...

### 问题与风险
| 问题描述 | 提出者 | 状态 |
|---------|--------|------|

### 其他通知
- {通知1}
- {通知2}

分析规则：

忽略无意义的闲聊和纯表情消息
重点关注包含决策、待办、问题的消息
保留关键上下文，但去除冗余讨论
如果消息中包含
```
@某人
```
的提醒，在待办中标注

Step 4: 输出日报（可选）

发送到群聊

lark-cli im +messages-send \
  --chat-id "<chat_id>" \
  --markdown "{日报内容}" \
  --as bot

发送给个人

lark-cli im +messages-send \
  --user-id "<open_id>" \
  --markdown "{日报内容}" \
  --as bot

保存为文档

lark-cli docs +create \
  --title "{群名} 日报 — {日期}" \
  --markdown "{日报内容}" \
  --as user

降级策略

场景	降级方案
找不到群聊	提示用户确认群名称，或直接使用 chat_id
群内无消息	返回"该时段内群内无消息"
消息量过大	只分析最近 N 条，其余折叠为"N 条消息未分析"
im 推送失败	仅输出到对话，告知用户手动发送
docs 保存失败	仅输出 Markdown 到对话
消息内容为图片/文件	在日报中标注"[图片/文件]"，建议用户手动查看

权限表

命令	所需 scope
`im +chat-search`	`im:chat:readonly`
`im +chat-messages-list`	`im:message:readonly`
`im +messages-send`	`im:message`
`docs +create`	`docx:document:create`

参考

```
../lark-im/SKILL.md
```
— IM 原子操作
```
../lark-doc/SKILL.md
```
— 文档创建