Feishu Whiteboard Extract

从飞书白板（Whiteboard）中提取所有图片节点的 file_token，用于后续下载/OCR/归档。文档类补充能力。

从飞书白板/画板（whiteboard）里提取所有图片节点对应的 file_token，便于后续把图片下载到本地做 OCR/归档。

定位：文档/资料处理链路的补充能力（不是会话发消息）。

用法

bash

node skills/feishu-whiteboard-extract/extract_images.js <whiteboard_id>
# 说明：当前 SDK 调用路径为 client.board.v1.whiteboardNode.list

输出

脚本输出 JSON：

• whiteboard_id
• count
• images[]：每项包含 node_id 与 file_token

拿到 file_token 后，可用：

• skills/feishu-drive-download/scripts/download.js <file_token> 下载
• 或用官方 feishu_drive 工具下载

标准交付补充：整板全图导出（矢量优先）

• 整板全图（整板大图）是标准交付的第二部分：
  1. 第一部分：逐节点图片提取（extract_images.js，用于下载/OCR）
  2. 第二部分：整板全图导出（export_board_svg.js，用于复核与归档）
• 这两部分是互补关系：节点提取便于结构化处理，整板导出保证全局上下文与可视化复查。

整板矢量导出

bash

# 直接输出到 stdout（优先返回 SVG，若服务端降级则可能返回 PNG/JPG）
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id>

# 输出到文件（会按响应 Content-Type 自动修正扩展名）
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> /tmp/board_full.svg

实现说明：

• 调用 OpenAPI：GET /open-apis/board/v1/whiteboards/:whiteboard_id/download_as_image
• Accept 优先请求 image/svg+xml，并兼容 png/jpeg fallback
• 若返回 image/svg+xml，保存为 .svg
• 否则按 content-type 推断扩展名（.png/.jpg/.gif）

归档到知识库附件目录（appendix）

建议将整板全图落盘到交付目录：

bash

# 单白板交付
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/board_full.svg

# 多白板交付（避免覆盖）
node skills/feishu-whiteboard-extract/export_board_svg.js <whiteboard_id> appendix/<whiteboard_id>_full.svg

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Extraction Playbook（经验/踩坑）

这一节总结了白板链接提取 ID、常见报错定位、以及推荐的端到端工作流。

1) whiteboard_id / token 从哪里来？如何从链接中提取？

在飞书里，"白板/画板"通常以链接形式分享。脚本入参一般需要 whiteboard_id（或你在 SDK/API 里看到的 whiteboard token）。

常见 URL 样式（尽量不依赖域名）

不同租户/环境的域名可能不一样，但路径形态通常类似：

• 直接白板链接

  • https://<host>/board/<whiteboard_id>
  • https://<host>/board/<whiteboard_id>?from=...

• 带路由前缀/应用前缀（本质仍然能在路径中找到板子的 token）

  • https://<host>/base/board/<whiteboard_id>
  • https://<host>/workspace/board/<whiteboard_id>

• 分享链接（share）/短链跳转

  • https://<host>/board/share/<share_token>
  • https://<host>/s/<short_token>

经验：能从链接里直接看到的那段"看起来像 ID/token"的字符串，优先当作候选。

提取方法（实用优先）

1. 优先从路径段提取：
   • 把 URL 的 path 按 / 分割，找到 board 或 whiteboard 后面的那一段。
2. 其次从 query 参数提取：
   • 少数场景会把 token 放在 ?whiteboard_id=... / ?token=... 之类的参数里。
3. 遇到 share/短链：
   • share token 往往 不是 whiteboard_id。
   • 处理方式：让用户提供"打开后地址栏里的真实白板链接"，或在浏览器里完成跳转后再取最终 URL 中的 ID。

建议：让用户直接粘贴浏览器地址栏最终落地的 URL，比转发的分享卡片/短链更稳定。

与 Docx 嵌入白板联动（block_type=43）

当白板是作为 Docx 的嵌入块出现时，feishu_doc.read 可能读到的正文几乎为空。这时最稳定的做法是：

1. 对 Docx 调用 feishu_doc.list_blocks
2. 在返回的 blocks 里找到 block_type = 43 的块（whiteboard embed）
3. 从该 block 的 JSON 中取出 whiteboard_id / whiteboard.token（字段名可能因版本不同略有差异）
4. 把这个 token 作为脚本入参执行提取

示例（伪代码/思路）：

• Docx：
  • feishu_doc.list_blocks(doc_token) → 找到 block_type == 43 → 复制里面的 whiteboard token
• Whiteboard：

bash

node skills/feishu-whiteboard-extract/extract_images.js <whiteboard_id> > images.json

典型坑：分享链接里的 share token 不是 whiteboard_id。

• 表现：用 share token 跑脚本经常 404 / 看起来"找不到"
• 修复：用"最终落地的白板 URL"里的真实 id，或直接从 Docx 的 block_type=43 block 里取 token

拿到 images.json 后，把 images[].file_token 接到下载链路：

bash

# 下载单个：
node skills/feishu-drive-download/scripts/download.js <file_token>

# 批量下载（示例）：
# jq -r '.images[].file_token' images.json | while read -r t; do node skills/feishu-drive-download/scripts/download.js "$t"; done

2) 常见错误与定位

⚠️ 节点图片下载必须用 medias 接口，不是 files 接口！

这是一个高频踩坑点，已实际触发过 403：

接口	路径	白板节点图
❌ 错误	drive/v1/files/{file_token}/download	→ 403 Forbidden
✅ 正确	drive/v1/medias/{file_token}/download	→ 200 OK

白板节点图片的 file_token 属于媒体文件，必须走 medias 端点。
download_media.js 已修复为直接 HTTP 调用（而非 SDK，规避 SDK 内部路由歧义）。
无需用户级 token，tenant_access_token 即可下载。

403 / 404（权限 / 分享 / 可见性）

• 403 Forbidden：通常是权限不足
  • 白板未分享给应用（bot）
  • 应用未在对应文档/空间有访问权限
  • ⚠️ 或者用了 files 端点而不是 medias 端点（见上方）
• 404 Not Found：通常是对象不可见/不存在
  • whiteboard_id 提取错了（拿了 share token 当 whiteboard_id）
  • 目标白板被删除/迁移，或当前凭证无权"看到"它（有时也会表现为 404）

排查要点：

• 先检查是否用了正确的下载端点（medias vs files）。
• 再确认 whiteboard_id 是否来自最终落地链接。
• 再确认白板（或所在空间/文档）是否已对应用开放访问（见下文"权限/授权"）。

400（id 格式 / 字段校验）

常见原因：

• whiteboard_id 格式不合法（包含多余字符、截断、把整段 URL 当 ID 传入）
• 请求字段校验失败（比如分页参数、父节点参数等）

排查要点：

• 确保传入的是纯 token/id 字符串，而不是 URL。
• 把脚本日志里请求参数打印到 debug（但不要打印敏感信息），逐项对照 SDK 的参数定义。

method undefined / xxx is not a function（SDK path 版本差异）

这类错误通常不是权限问题，而是 SDK 调用路径/版本差异：

• 你以为是 client.xxx.yyy.list()，但当前 SDK 版本实际是另一条路径
• 本技能已踩坑修复过：应使用 client.board.v1.whiteboardNode.list

排查要点：

• 先检查本地 @larksuiteoapi/node-sdk 版本与代码里的调用路径是否匹配。
• 若升级/降级 SDK，重新确认对应 API 的挂载路径（v1/v2、命名空间差异）。

3) 推荐工作流（extract_images → 下载 → OCR → 结构化输出/回填）

目标：白板 → 图片节点 → 下载图片 → OCR → 结构化输出/回填。

1. 提取图片 token

   bash

   node skills/feishu-whiteboard-extract/extract_images.js <whiteboard_id> > images.json
   

2. 拿 file_token 下载图片

   • 从 images.json 里取出 images[].file_token

   • 下载（使用修复后的脚本，走 medias 端点）：

     bash

     # 推荐：download_media.js（已修复为 medias 端点，tenant token 即可）
     node skills/feishu-whiteboard-extract/download_media.js <file_token> <save_path>
     
     # 批量下载示例：
     jq -r '.images[].file_token' images.json | while read -r t; do
       node skills/feishu-whiteboard-extract/download_media.js "$t" "output/$t.png"
     done
     

   ⚠️ 不要用 feishu-drive-download/scripts/download.js 下载白板节点图——那个脚本走 files 端点，白板图片会 403。

3. OCR / 图像理解

   • 将下载到本地的图片交给 image 工具做 OCR/识别
   • 建议输出结构：
     • node_id
     • file_token
     • local_path
     • ocr_text
     • key_points / todo / entities（按你的业务需要）

4. 回填/结构化输出

   • 将识别结果写回到你的知识库/文档（例如 Feishu Doc、Wiki、Bitable），或导出 Markdown/JSON 归档。

4) 权限 / 授权（让用户怎么做）

只描述操作要点（不涉及任何凭证）：

• 确保白板对应用可见：
  • 在白板的"分享/权限"设置中，把对应的 机器人/应用（或应用关联的帐号）加入协作者，至少赋予"可查看"。
• 若白板隶属某个空间/知识库：
  • 需要在空间/知识库层面也把应用加入成员，避免出现"空间不可见导致 403/404"。
• 确认应用权限范围（scope）：
  • 若一直 403，除了分享外，也要确认应用在开发者后台已开通白板/云文档/云空间相关权限。

经验："分享给我个人能打开"不代表"分享给 bot/app 能访问"。需要明确把应用加入协作。

5) 安全注意事项

• 不要在聊天里粘贴/暴露：webhook、appSecret、token、cookie 等敏感信息。
• 脚本日志/调试输出：
  • 只打印必要的请求参数与错误摘要
  • 不要打印 appSecret（包括从环境变量或 ~/.openclaw/openclaw.json 读取到的值）
• 如果需要用户提供链接用于排查：
  • 让用户尽量提供不包含敏感 query 的"干净链接"（必要时可让其打码）。