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：
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 $PWD:/home：将当前目录挂载到容器的/home目录，这样容器内可以访问宿主机上的文件（如后续的Python脚本）。
- -w /home：工作目录设为/home。
- –rm：容器退出后自动删除，避免残留。
- swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/…：使用的镜像地址，包含了Claude Code及其依赖。
进入容器后，先取消代理设置（如果有）：
unset http_proxy
unset https_proxy
配置Claude Code使用本地模型
Claude Code默认使用Anthropic的API，但我们可以通过环境变量让它调用兼容OpenAI格式的本地模型（如Ollama）。假设你在本地8000端口运行了Ollama服务（例如通过ollama serve），并且已有模型如qwen3.5:9b。
设置环境变量：
export ANTHROPIC_BASE_URL=\”http://127.0.0.1:8000\” # Ollama兼容OpenAI的地址
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=\”\” # 本地模型不需要认证令牌
export ANTHROPIC_API_KEY=\”\” # 同上
export USE_MODEL=\”qwen3.5:9b\” # 你想使用的模型名称
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=$USE_MODEL # 以下变量全部指向同一模型，简化配置
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_REASONING_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_MODEL=$USE_MODEL
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=$USE_MODEL
export API_TIMEOUT_MS=600000 # 超时时间，本地模型可能较慢
export CLAUDE_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。
- 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。
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。
<
