feishu-process-feedback

飞书消息自动处理与进度反馈技能。安装后后台运行，监听飞书任务消息并自动创建独立进程处理。 在处理前后发送实时进度反馈（任务确认、进度百分比、完成通知）。 支持任务类型识别、智能解析、错误重试、并发控制、状态持久化。 使用场景：飞书自动化工作流、任务进度追踪、批量任务处理、需要实时反馈的场景。

飞书进程反馈技能

实时任务处理进度反馈系统，为飞书任务提供完整的状态追踪。

核心功能

1. 自动后台监听

• 持续运行，轮询监听飞书新消息
• 智能识别任务消息（关键词：帮我、处理、创建、生成、分析等）
• 状态持久化，重启后继续处理

2. 即时确认反馈

• 收到任务后 5 秒内回复确认消息
• 包含任务 ID、类型识别、子任务数量
• 显示当前队列状态

3. 进度实时追踪

• 每个子任务处理前后发送进度更新
• 百分比格式（33%、66%、100%）
• 支持成功/失败状态标记

4. 进程隔离管理

• 每个任务独立 Node.js 进程
• 并发控制（默认最多 5 个并发）
• 超时自动终止（默认 5 分钟）
• 优雅关闭处理

5. 错误容错处理

• 自动重试机制（默认 3 次）
• 错误日志记录
• 失败任务标记通知

工作流程

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 飞书消息    │ →  │ 任务识别    │ →  │ 创建进程    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
                                              ↓
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 完成通知    │ ←  │ 进度反馈    │ ←  │ 发送确认    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

安装方式

本地安装

# 克隆或复制技能到本地
git clone <repo-url> ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback

# 或使用 clawhub（发布后）
clawhub install feishu-process-feedback

启动服务

cd ~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback
node scripts/listener.js

后台运行（推荐）

# Windows (PowerShell)
Start-Process node -ArgumentList "scripts/listener.js" -WindowStyle Hidden

# Linux/Mac (systemd 或 screen)
screen -dmS feishu-listener node scripts/listener.js

配置选项

通过环境变量配置：

变量名	说明	默认值
FEISHU_POLL_INTERVAL	轮询间隔（毫秒）	5000
FEISHU_MAX_RETRIES	最大重试次数	3
FEISHU_RETRY_DELAY	重试延迟（毫秒）	1000
FEISHU_MAX_CONCURRENT	最大并发进程数	5
FEISHU_PROCESS_TIMEOUT	进程超时（毫秒）	300000
FEISHU_TASK_DELAY	子任务处理延迟（毫秒）	500
FEISHU_VERBOSE	启用详细日志	false

示例：

export FEISHU_POLL_INTERVAL=3000
export FEISHU_MAX_CONCURRENT=10
export FEISHU_VERBOSE=true
node scripts/listener.js

反馈格式

任务确认

📋 任务收到，开始处理...
任务 ID: #1
类型：🛠️ create
共 3 个子任务
主任务：帮我创建一个 Excel 数据表...
当前队列：1 个任务

进度更新

⏳ 进度 33% - 正在处理：设计表格结构...
✅ 完成 33% - 设计表格结构...

完成通知

🎉 任务完成！
任务 ID: #1
状态：全部完成
成功：3 | 失败：0
耗时：2.45 秒
进度：100%

错误处理

⚠️ 失败 66% - 生成报告：API 超时
❌ 任务处理失败
任务 ID: #1
错误：网络连接失败
请联系管理员或重试

任务类型识别

自动识别任务类型并采用相应处理策略：

类型	关键词	图标	处理策略
create	创建、build、create	🛠️	设计→创建→验证
analyze	分析、analyze	🔍	收集→分析→结论
calculate	计算、calculate	🧮	准备→计算→验证
query	查询、search、find	🔎	构建→搜索→整理
simple	其他	⚙️	直接处理

日志文件

技能运行产生以下日志文件：

• .listener.log - 监听器日志
• .tasks.log - 任务处理日志
• .listener_state.json - 状态持久化文件

位置：~/.openclaw/skills/feishu-process-feedback/

状态查看

监听器每 5 分钟自动输出状态：

==================================================
📊 FeishuListener 状态
==================================================
运行时间：2h 15m 30s
活跃进程：2/5
总任务数：47
最后消息：om_xxx
轮询间隔：5000ms
==================================================

优雅关闭

支持 SIGINT/SIGTERM 信号：

# 发送终止信号
kill -SIGTERM <pid>

# 或 Ctrl+C（前台运行时）

关闭时会：

1. 停止接收新任务
2. 等待当前任务完成（最多 30 秒）
3. 保存状态
4. 发送通知消息

扩展开发

添加自定义任务处理器

编辑 scripts/process_task.js 中的 executeSubtask() 函数：

async function executeSubtask(subtask, index, total) {
  // 根据任务类型调用不同处理器
  if (subtask.includes('Excel')) {
    return await handleExcelTask(subtask);
  } else if (subtask.includes('分析')) {
    return await handleAnalysisTask(subtask);
  }
  // ...
}

集成飞书 API

在 scripts/listener.js 的 getLatestMessage() 中集成飞书开放平台 API：

async function getLatestMessage() {
  const response = await fetch('https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages', {
    headers: { 'Authorization': `Bearer ${ACCESS_TOKEN}` }
  });
  return await response.json();
}

故障排查

监听器未启动

# 检查 Node.js 版本
node --version  # 需要 v14+

# 检查依赖
ls -la scripts/

# 手动启动测试
node scripts/listener.js

消息未发送

1. 检查 OpenClaw 飞书通道配置
2. 查看 .listener.log 错误信息
3. 测试手动发送：openclaw message send --channel feishu --message "test"

任务处理超时

• 增加超时时间：export FEISHU_PROCESS_TIMEOUT=600000
• 减少并发数：export FEISHU_MAX_CONCURRENT=3
• 查看详细日志：export FEISHU_VERBOSE=true

依赖

• Node.js v14+
• OpenClaw 飞书通道
• 飞书应用权限（im:message）

版本历史

v1.0.0 (2026-03-10)

• 初始版本
• 基础监听和反馈功能
• 任务类型识别
• 错误重试机制
• 状态持久化

许可证

MIT License

作者

Carl Zhao

支持

遇到问题？

• 查看日志文件：.listener.log 和 .tasks.log
• 提交 Issue 到项目仓库
• 联系 OpenClaw 社区