DSH Hub

omdsh-dev/dsh-lark

dsh-lark-channel

BundleWorkflow55 GitHub stars· updated 2026-08-19

Lark/Feishu IM bot channel for DeepSeek Harness

Install

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-lark-channel@latest

Restart `dsh web` after install. Bundle APIs can change during the developer preview.

README badge

dsh-lark-channel DSH Hub badge
[![DSH Hub](https://dshhub.dev/badge/dsh-lark.svg)](https://dshhub.dev/plugins/dsh-lark)

Paste this into your README. The star count updates with every catalog sync.

From the README

Excerpt from omdsh-dev/dsh-lark, cleaned of badges and images.

dsh-lark · DeepSeek Harness 飞书 / Lark 插件

简体中文 | English

把你正在使用的 DeepSeek Harness(DSH)接进飞书。

直接在聊天里给 Agent 派任务、看执行过程、切换工作区和模型。遇到提问、计划确认或工具审批,也不用回到终端,直接在飞书里处理。需要时,还能把多个 Agent 放进同一个群里协作。

快速开始

npm i -g dsh-lark-channel
dsh-lark-channel start

终端会显示二维码。用飞书扫码完成应用创建,然后私聊机器人,或在群里 @ 它即可开始。

启动命令会在首次安装依赖前写好 profile 的 pnpm 构建策略:未经批准的依赖构建脚本一律警告并跳过,而不是让安装失败;protobufjs 那个只打印提示的 postinstall 还会被按名字记为跳过。因此不需要手工执行 pnpm approve-builds。

不想装到全局也可以直接跑,只是之后每条命令都要带 npx:

npx dsh-lark-channel@latest start

如果还没有安装 DeepSeek Harness,先运行:

npm i -g @deepseek-ai/dsh

无需公网服务器,也无需配置回调地址。

为什么值得装

  • 不用守着终端:从飞书发起任务,随时查看进度和结果。
  • 不只是聊天机器人:可以切换真实工作区和模型,执行 Harness 已有的命令与工具。
  • 关键决定仍由你控制:模型提问、计划审阅和工具审批都会回到当前聊天,按钮或文字都能作答。
  • 上下文不会混在一起:不同聊天、话题和工作区可以保留各自的会话。
  • Agent 之间也能协作:一条命令添加更多机器人,让它们在群聊中通过 @ 交接回合,并用轮数上限防止无限对话。

可以这样开始

先看看当前状态和可用工作区:

/status
/ws
/cd my-project
/model

然后直接派一个任务:

检查这个项目为什么构建失败。先给我计划,需要操作时让我确认。

Agent 的执行过程会显示在飞书中;需要你参与时,会发送提问、计划或审批卡片。渠道自带文案会按每位读者的飞书语言显示中文或英文。

主要能力

能力使用体验
持久会话重启后可以恢复;后续消息继续当前上下文,/new 可以原地重开一个
接续已有会话/sessions 列出这个工作区里可以接续的会话——自己的历史,以及网页端/命令行开的——点一行就切过去;/cd、/new 会回到自动派生的会话
多工作区/ws 查看、/cd 切换;回到原工作区时继续之前的任务
模型切换/model 打开模型选择卡片;切换后保留当前会话,也可随时恢复默认模型
原生执行过程在飞书中查看推理、工具调用和结果,最终答案单独发送
人机协作卡片单选、多选或文字回答问题;批准计划或提出修改意见;允许或拒绝工具调用
权限预设/permission 打开预设卡片,写明每个预设能碰到什么、会不会弹审批;放开沙箱需要审批人权限,切回更安全的预设不需要
实时状态/status 展示工作区、模型、session 和当前权限预设;可用时还显示上下文占用与累计 token,并支持刷新
会话隔离可按聊天、话题或群成员划分独立 Agent 会话
多 Agent 协作多个机器人拥有独立设置、凭据和 session,可以在同一个群里对话与交接任务
斜杠命令宿主自带的命令(/plan、/compact 等)直接进入 DSH 命令运行时
文件收发人发文件进聊天,agent 在工作区里读;agent 的产物发回聊天,群聊里先弹审批卡

常用命令

命令用途
/status查看并刷新工作区、模型和 session;可用时包含上下文与 token 状态
/ws查看可用工作区
/cd <名称或路径>切换工作区
/get <路径>把工作区里的文件发到聊天
/model打开模型选择卡片
/model use <provider/model>直接切换模型
/model reset恢复默认模型
/permission打开权限预设卡片
/permission <预设名>直接切换权限预设
/new原地开一个新会话,清空上下文,工作区和模型保持不变
/sessions列出可接续的会话,点一行切过去
/sessions <关键词>按标题或 id 过滤列表
/stop停止当前任务
/help查看全部命令(含宿主提供的)

日常运行

macOS 和采用 systemd 的 Linux 会使用用户级后台服务,关闭终端后仍可运行:

dsh-lark-channel status
dsh-lark-channel logs -f
dsh-lark-channel restart
dsh-lark-channel stop

用 npx 启动的话,这些命令同样要带 npx dsh-lark-channel@latest 前缀——工具会按你实际的启动方式打印提示,读到什么就能直接粘贴。

升级:

dsh-lark-channel upgrade

它会装上最新的 CLI 并在新版本上重启机器人。用 npx 的话不需要这一步,npx dsh-lark-channel@latest start 本来就是最新。有新版本时,start 和 status 会顺带提醒你一行。

连接异常时,插件会在限额和退避控制下自动重建 WebSocket,避免进程仍在但机器人已经静默离线。

添加更多 Agent

给第二个飞书应用添加一套独立的 Agent:

dsh-lark-channel add reviewer

命令会写入新实例、重启服务并显示二维码。扫码后,这个机器人拥有自己的设置、App Secret 和 session,不会与第一个机器人共享上下文。

把两个机器人加入同一个群后,它们可以通过 @ 把回合交给对方。例如,让一个 Agent 完成修改后 @ 另一个 Agent 复核,后者也可以 @ 回去要求调整。默认最多连续进行 6 个机器人轮次;任何人发言都会恢复额度。需要移除时:

dsh-lark-channel remove reviewer

移除会保留该实例的凭据和设置,之后用同一个名字重新添加即可恢复。

如果希望飞书和 dsh web 共用同一个 profile:

dsh plugin --profile web add dsh-lark-channel@latest
dsh web

权限与高级选项

…

Related plugins