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修雨 5ed69744cc Merge wxianfeng/feat/dws-devapp into release/dws-devapp

解决 devapp→dev 重构与 connect/数字分身工作的合并冲突，方向：全面对齐
wxianfeng 的 dev 命名空间，保留我方两处实质内容（动态端点 + connect 功能）。

冲突解决要点：
- release.yml：取 wxianfeng 更干净的 npm 守卫（repository_owner + 注释）；
  保留我新增的「-dws-devapp 翻成非 prerelease+latest」步骤
- devapp.go / devapp_test.go / 路由文档：取 wxianfeng（新 MCP 工具名
  *_dev_app_*/extension、新增 event 工具、删 robot create、config 合 upsert）
- 端点：保留我方动态 devappMCPEndpoint()（网关 base 推导、生产默认），
  否则会把「建号对所有人打预发」的 bug 倒灌回来；同步修 helper_tool_fetcher.go
  与 direct_runtime_test.go 改用该函数 + wxianfeng 工具名 list_dev_app
- devapp_connect.go：connect 命令对齐 dev connect 命名，保留我方 --agent-cmd
  自研渠道示例（#37），建号引用修正为真实存在的 robot submit
- skills：跟随 wxianfeng 删除旧 dingtalk-devapp（已被重写的 dingtalk-dev 覆盖）
- robot-quickstart.md：命令全改 dws dev（建号两步 submit+result、dev connect），
  下载源改 wxianfeng，去掉写死版本号用 releases/latest

验证：go build ./... 通过；go vet 干净；internal/app、internal/helpers 单测全过

2026-06-23 10:21:29 +08:00

7.3 KiB

Raw Blame History

钉钉 AI 群机器人快速上手

10 分钟搭一个自己的钉钉群答疑机器人：群里 @它提问，它用你本地的 AI（Claude Code / Codex / Qoder 等）回答，支持发文字和报错截图。

只需四步：装工具 → 建机器人 → 接上 AI → 拉进群。

第一步：安装 dws

macOS

打开终端，整段复制执行（Intel / Apple 芯片都适用）：

ARCH=$(uname -m | sed 's/x86_64/amd64/')
mkdir -p ~/.local/bin
curl -fsSL -o /tmp/dws.tar.gz "https://github.com/wxianfeng/dingtalk-workspace-cli/releases/latest/download/dws-darwin-${ARCH}.tar.gz"
tar xzf /tmp/dws.tar.gz -C ~/.local/bin dws
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
dws version

Windows

打开 PowerShell，整段复制执行：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\dws" | Out-Null
Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/wxianfeng/dingtalk-workspace-cli/releases/latest/download/dws-windows-amd64.zip" -OutFile "$env:TEMP\dws.zip"
Expand-Archive -Path "$env:TEMP\dws.zip" -DestinationPath "$env:USERPROFILE\dws" -Force
[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", "$env:Path;$env:USERPROFILE\dws", "User")

然后重新打开一个 PowerShell 窗口，执行 dws version 确认。

两个平台装好后都应显示形如 dws version v1.0.6x-dws-devapp 的版本号（能打印版本即安装成功，具体数字以最新发布为准）。其他平台（Linux / Windows ARM）的安装包在最新 Release 页面下载。

登录钉钉

dws auth login

按提示扫码登录即可。

第二步：创建机器人

建号是异步的，两步（名字、描述可以改成你自己的）：

# 1) 提交建号任务，记下返回的 taskId
dws dev app robot submit --name 我的智能体 --robot-name 小助手 --desc "群内答疑" --yes --format json

# 2) 用上一步的 taskId 查结果，直到 status 变成 SUCCESS（还是 WAITING 就过几秒再查一次）
dws dev app robot result --task-id 上一步返回的taskId --format json

status 变成 SUCCESS 后，返回结果里的 clientId 和 clientSecret 保存好，下一步要用。

第三步：把机器人接上你本地的 AI

dws dev connect --channel auto --robot-client-id dingxxxxxxxxxxxxxxxx --robot-client-secret yyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

把 dingxxxxxxxxxxxxxxxx 和 yyyyyyyyyyyyyyyyyyyy 换成第二步返回的 clientId 和 clientSecret 的实际值
--channel auto 自动识别你电脑上装的 AI 工具（Claude Code / Codex / Qoder / Gemini 等）
这个命令是前台运行的：窗口开着机器人在线，关掉窗口机器人下线

第四步：拉进群聊

在钉钉里打开目标群：

群设置 → 机器人 → 添加机器人 → 在企业机器人里搜"小助手"（你起的名字）→ 添加

完成。现在在群里 @小助手提问试试，发文字、发报错截图都能答。

进阶配置（可选）

按需加在第三步的命令后面：

参数	作用
`--agent-workdir ./项目目录`	让机器人在你的项目目录里跑，能读到和终端一样的本地文件（详见下方「机器人答得不如终端准？」）
`--knowledge-dir ./docs`	挂本地知识目录（.md/.txt），回答自动带上你的资料
`--agent-cmd "<命令>"`	接入内置列表之外的 AI 工具（自研的、或还没内置支持的），详见下方「想用没在列表里的 AI 工具？」
`--allowed-users 工号1,工号2`	用户白名单，名单外的人无法触发机器人
`--allowed-groups 群ID`	群白名单
`--user-rate-limit 0`	关闭限流（默认每人每分钟 20 条）

想用没在列表里的 AI 工具？（自研 / 未内置支持）

--channel auto 只认内置的几款工具（Claude Code / Codex / Qoder / Gemini 等）。如果你用的是自研的、或还没内置支持的 AI（比如网易有道龙虾 LobsterAI），用 --agent-cmd 把它接进来——只要它能在命令行「一次性」跑（给一段问题、把答案打到标准输出），就能接：

dws dev connect \
  --agent-cmd "你的AI命令 一次性问答参数" \
  --robot-client-id dingxxxx --robot-client-secret yyyy

机器人收到群消息后，会执行 你的AI命令一次性问答参数 "用户的问题"（问题作为最后一个参数追加），把它打印出来的内容当作回复发回群里。

举例：假设龙虾的命令行叫 lobster、一次性问答用 -p 参数，就写 --agent-cmd "lobster -p"。命令里有空格就整体用引号括起来。

常见问题

执行命令报 zsh: parse error near '\n'？ 命令里残留了 <...> 尖括号占位符（旧版文档的写法），shell 会把尖括号当成重定向符。把占位符整体替换成实际值、不要保留尖括号，再执行。

群里 @机器人没反应？ 确认第三步的 dev connect 窗口还开着——关掉窗口机器人就下线了。

第二步提示"当前用户没有开发者身份"？ 创建应用需要开放平台开发者权限。请企业管理员在钉钉开放平台（open-dev.dingtalk.com）的「权限管理」中把你的账号添加为开发者，然后重试第二步。

提示找不到 dws 命令？ macOS 重开一个终端窗口；Windows 重开一个 PowerShell 窗口（安装时改了 PATH，需要新窗口才生效）。

提示本地没有装 AI 工具？ 机器人背后需要一个本地 AI CLI。推荐先装 Claude Code 或 Codex，装好后重新执行第三步。

机器人回复"调用失败"？ 通常是本地 AI 工具未登录或额度用尽，单独运行一次该 AI 工具确认其本身可用。

机器人答得不如终端准？（同样的问题，终端对、机器人不对） 这通常不是模型问题，而是"机器人看到的上下文比终端少"：

工作目录不同：默认机器人在一个空白临时目录里跑（为了启动快、回复中立），它看不到你终端所在项目里的文件。要让它和终端读到同样的资料，在第三步加 --agent-workdir ./你的项目目录（指到你平时在终端里跑 AI 的那个目录）。
知识没挂上：如果靠的是本地文档/知识库，加 --knowledge-dir ./docs（或 --knowledge-source wiki:<spaceId>）把资料显式挂给机器人，别指望它自己去翻。
模型不同：机器人默认走一个偏快的小模型；如果你终端用的是更强的模型，给机器人也指定同一个：--agent-model <模型名>。
回答"水位"上下浮动：群里每条消息都是独立的一次性调用，不带你终端里的历史会话。同一个群想让它记住上下文，确认没关 --agent-memory（默认开）。

一句话：让机器人和终端"看到一样的东西、用一样的模型"，差距基本就抹平了。

第三步执行完，在蚂蚁钉/开放平台搜不到审批工单？ 这是正常的，不是出错。第三步 dev connect（把机器人接到本地 AI）只是用现成机器人的凭证起一条连接、本地转发，不产生任何审批工单。会产生审批工单的是第二步「建机器人」（dev app robot submit），由平台/管理员审批。所以第三步之后搜不到工单是预期内的。

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