Distilly飞书自动采集教程：一键蒸馏同事的消息、文档与多维表格（含私聊OAuth配置详解）

Distilly飞书自动采集教程：一键蒸馏同事的消息、文档与多维表格（含私聊OAuth配置详解）

【免费下载链接】distillyDistilly — Distill how they think into reusable Skills for any Agent or Bot. Formerly Colleague Skill（原同事 Skill）.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/distilly

Distilly 飞书自动采集是开源项目 Distilly（原同事 Skill）内置的数据采集能力：只需输入同事姓名，它就能通过飞书 API 自动拉取该同事的群聊消息、私聊消息、文档/Wiki 和多维表格，并整理成统一格式，直接送入 Distilly 蒸馏流程，生成可复用的 Agent Skill 人物画像。本教程面向新手，从零讲清配置、采集与私聊 OAuth 授权全流程，无需手写任何代码。

为什么选择 Distilly 的飞书自动采集？

很多团队的知识散落在飞书里：群聊里的技术方案、私聊里的决策讨论、文档里的设计评审、多维表格里的项目排期。当关键同事离职或转岗，这些经验往往随之流失。

Distilly 的定位是「把一个人怎么思考，蒸馏成 Agent 可复用的 Skill」。其中飞书（Lark）是唯一支持全自动 API 采集的办公平台——输入姓名即可，无需浏览器登录或手动导出：

💡 消息只保留文字类内容，自动过滤「[图片]」「[语音]」等占位消息；长消息（观点/决策类）与日常短消息会分类归档，方便后续蒸馏权重分配。

一键安装与初始化（最快配置方法）

第 1 步：安装 Distilly

将仓库克隆到 Agent 的 Skill 目录即可：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/distilly ~/.agents/skills/distilly pip3 install -r requirements.txt

核心依赖只有requests（见 requirements.txt），飞书自动采集零额外依赖。各宿主的详细安装路径见 INSTALL.md。

第 2 步：创建飞书企业自建应用

在飞书开放平台创建一个企业自建应用，并在权限管理中开通以下权限（--setup命令运行时会完整打印这份清单）：

⚠️两个关键前提：① 需将应用的 Bot 加入目标群聊，Bot 才有权限读取群消息；② 按姓名搜索同事必须开通部门遍历权限，否则请用邮箱或手机号作为搜索词。

第 3 步：初始化配置

python3 tools/feishu_auto_collector.py --setup

按提示输入 App ID 和 App Secret，配置会加密权限（0600）保存到~/.distilly/feishu_config.json。如果你已有旧版~/.colleague-skill/目录的 token，采集器会自动回退读取，无需重新配置。

一条命令完成飞书数据采集

配置完成后，只需运行：

python3 tools/feishu_auto_collector.py --name "张三" --output-dir ./knowledge/zhangsan

采集器会依次执行 7 步：搜索用户 → 匹配共同群聊 → 拉取群消息 → 拉取私聊消息 → 搜索文档/Wiki → 拉取文档正文 → 汇总输出。可选参数：

• --msg-limit 1000：消息条数上限（默认 1000）
• --doc-limit 20：文档篇数上限（默认 20）
• --open-id ou_xxx：直接指定用户 open_id，跳过搜索

输出结果长什么样？

采集完成后，./knowledge/zhangsan/目录下会生成三个文件：

knowledge/张三/ ├── messages.txt # 分类消息：长消息（观点/决策）+ 日常消息 + 私聊对话上下文 ├── docs.txt # 文档与Wiki正文，含标题、链接、创建人 └── collection_summary.json # 采集摘要：用户ID、部门、文件清单、时间

其中messages.txt会自动把私聊消息按时间正序重排，并标注[张三]/[对方]发言人，保留完整对话语境——这正是蒸馏「表达方式」的关键素材。

私聊采集 OAuth 配置详解（新手必看）

为什么私聊需要额外配置？因为飞书的安全机制：应用身份（tenant_access_token）无权访问私聊会话，私聊消息必须通过user_access_token（以你个人身份授权）获取。整个过程分 3 步：

Step 1：确认用户权限已开通

回到飞书开放平台，确认应用已开通「用户权限」im:message和im:chat（注意是用户权限而非应用权限，见上表）。

Step 2：浏览器 OAuth 授权获取 code

在浏览器打开飞书开放平台的 OAuth 授权地址（格式为https://open.feishu.cn/open-apis/authen/v1/authorize，参数包含你的 App ID 与授权范围im:message im:chat，可从--setup的终端提示中直接复制）。登录并授权后，页面会跳转到你设置的回调地址，地址栏中的code参数就是授权码，复制它。

Step 3：用 code 换取 token 并写入配置

python3 tools/feishu_auto_collector.py --exchange-code {CODE}

成功后终端会显示✅ user_access_token 已保存，token 自动写入配置文件。最后补上私聊会话 ID（oc_开头，可通过飞书发送消息 API 的返回值获取）：

python3 tools/feishu_auto_collector.py --name "张三" --p2p-chat-id oc_xxx

或者把p2p_chat_id提前写入配置文件，之后每次采集自动带上私聊。完整实现可查看 tools/feishu_auto_collector.py。

📌 如果只想采集私聊、跳过用户搜索，还支持--open-id ou_xxx --p2p-chat-id oc_xxx --name "张三"组合，效率最高。

多维表格是怎么被采集的？

对于同事维护的项目排期表、需求池等多维表格（Bitable），采集器会：

1. 遍历该表格应用下的所有数据表；
2. 读取每张表的字段定义与全部记录；
3. 将每条记录转换为 Markdown 表格（自动转义单元格内的|和换行符）。

这意味着「表格里的判断依据」也能进入蒸馏语料，让生成的 Skill 不仅懂同事怎么说，还懂他怎么排优先级。

常见问题排查

从采集到蒸馏：最后一步

材料采集完成后，回到你的 Agent（Claude Code、Hermes、OpenClaw、Codex 等均可，见 SKILL.md）说：

Use Distilly to create a Person Profile for张三.

Distilly 会读取./knowledge/张三/下的消息与文档，按 colleague 家族的六层人格结构（硬规则 → 身份 → 表达 → 决策 → 人际 → 纠偏）蒸馏出 Work Skill + Persona，并打包成可安装、可版本回滚、可持续追加材料的 Agent Skill。从此，那位同事的思考方式，就是你的 Agent 的常驻能力。

🔗 相关延伸阅读：docs/lang/README_ZH.md（中文版项目说明）

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