两个机器人，两种职责#

我的设计里有两个飞书应用：

• mini bot：监听群消息，做轻量判断、静态命令、文件整理和只读查询。
• deep bot：只处理明确 @ 的复杂任务，调用更强的推理能力。

我这样拆，不是为了省一点调用费，而是为了让两个入口别互相抢活。

mini bot 的默认动作应该是沉默。它看见消息后先判断这句话是否真的需要机器人回应；如果只是普通闲聊，就什么都不做。只有遇到明确命令、文件整理、轻量查询或维护类动作时，它才介入。

deep bot 则相反。它不需要监听所有消息，只需要处理被明确交给它的任务。这样复杂任务不会被群里无关上下文污染，也不会让一个重模型长期盯着所有聊天内容。

这比“一个万能机器人监听全部消息”更容易维护，也更像真实群聊里该出现的工具。

群聊助手最重要的是别乱插话#

群聊里的 AI 助手最烦人的时候，往往不是答错了，而是没人叫它也要说两句。

一个好用的群机器人至少要遵守几条规则：

• 没被叫到时，大多数时候别插话。
• 能用确定性命令完成的事，别强行走模型。
• 长任务必须给出可见进度，否则用户不知道它是不是卡住了。
• 回复链要隔离，别把两个任务混成一个上下文。
• 公开仓库只放脚本和模板，不放真实密钥、群 ID、用户 ID 或本地配置。

这些规则不花哨，但少了它们，机器人很快就会被群里的人嫌烦。群聊不是单人命令行，里面有多人、多话题、多文件和很多不需要 AI 参与的普通消息。

话题隔离#

飞书的回复链天然适合映射成任务会话。

如果 A 在一个回复链里让机器人整理文档，B 在另一个回复链里让机器人检查脚本，这两个任务就不该共享上下文。否则 A 的资料可能影响 B 的回答，B 的追问也可能接到 A 的任务里。

所以我更倾向于把回复链当成一个单独 session：

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reply chain -> isolated task session

这个设计会让系统少一点“全知全能”的错觉，但可靠性更高。用户在一个话题里继续追问时，机器人能接上；换到另一个话题时，它就从另一个任务上下文开始。

静态命令比模型回答更可靠#

这个项目里有一类命令不需要模型自由发挥，例如：

• 查看文件索引。
• 搜索本地记忆。
• 查看任务清单。
• 查看工作区状态。
• 运行健康检查。

这些动作最适合做成确定性只读命令。用户发出命令后，脚本读取本地索引或状态文件，返回结构化结果。这样更快、更便宜，也更容易控制权限。

我不喜欢把所有事情都交给大模型解释。模型适合处理开放任务，但不适合替代每一个可预测的系统查询。能用脚本稳定得到答案的，就应该用脚本。

长任务要有流式预览#

群聊机器人还有一个常见问题：长任务没有反馈。

在命令行里等待几十秒还可以接受，因为用户知道进程在跑；但在群聊里，如果机器人长时间没动静，用户很难判断它是掉线、超时，还是正在处理。

所以 deep bot 需要做两层反馈：

• 收到任务后尽快给出“已开始处理”的平台层反馈。
• 任务运行时逐步更新可见预览，让用户看到进度。

这主要是为了降低不确定性。很多自动化系统最后能跑完，但中间太安静，用户就会怀疑它已经挂了。

文件和记忆只做工作区级索引#

群聊里经常会出现文件。直接把文件丢给模型当然省事，但长期看会带来两个问题：文件会散，历史也不可追溯。

更稳的做法是先保存、分类、生成索引，再在需要时摘要或查询。这样工作区里会逐渐形成几个可读入口：

• 文件清单。
• 知识索引。
• 任务记录。
• 健康检查结果。

这些入口不该混成全局记忆，也不该跨工作区乱用。机器人服务的是一个具体群或具体项目，记忆也应该跟着项目走。

为什么公开仓库只放模板#

这类项目很容易不小心泄露私有信息。飞书应用、群聊、用户、部署机器、日志和本地配置都可能包含敏感字段。

所以公开仓库必须收紧：

• 放安装脚本、模板、文档和通用逻辑。
• 不放真实应用密钥。
• 不放真实群聊或用户标识。
• 不放生成后的本地配置。
• 不放私有对话和运行日志。

这个原则会让安装多一步，但值得。机器人项目一旦跑起来，会接触大量真实协作信息，公开仓库必须从一开始就按“可分享模板”来设计。

这个项目想解决什么#

我并不想把群聊改造成 IDE，更不想让 AI 接管每一次讨论。

更准确地说，我想要的是一个能放在群里的工程助手：

• 普通聊天时它安静。
• 被明确叫到时它能干活。
• 有文件进来时它能整理。
• 有长任务时它能显示进度。
• 有历史资料时它能只读检索。
• 有复杂问题时它能把任务隔离开处理。

这套思路也适合很多其他机器人系统。放到多人协作里，模型会不会答题只是第一层，入口怎么收、上下文怎么分、进度怎么露出来，都会影响大家愿不愿意继续用。

对我来说，codex-feishu 最值得记的地方就是这个取舍：平时少说废话，被明确叫到时再进入工作状态。