Lark Mention

lark-mention — 飞书 @ 提及技能 核心能力

将自然语言转换为飞书标准 @ 提及消息，自动生成 mentions 字段并发送。

API 配置 LARK_BRIDGE_URL = http://localhost:18780/proactive

使用方式 方式一：通过 curl 调用 curl -X POST http://localhost:18780/proactive \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -d '{ "chatId": "<群ID>", "text": "\">成员名 消息内容", "atOpenIds": [""] }'

方式二：通过 Node.js 模块调用 导入 { 发送Mention } from './scripts/lark-mention.mjs';

awAIt 发送Mention({ chatId: '<群ID>', text: '请查收~', members: [ { open_id: '', name: '张三' }, { open_id: '', name: '李四' } ] });

技术原理 飞书 @ 提及的正确格式

飞书消息 API 的 content 必须是 JSON 字符串，包含 text 和 mentions 字段：

{ "text": "\">成员名 消息内容", "mentions": [ { "key": "", "id": { "open_id": "", "id_type": "open_id" }, "name": "成员名" } ] }

关键点：

text 中用 display_name 占位 mentions 数组的 key 必须和 里的值完全一致 msg_type 必须是 "text"，interactive 卡片类型不支持 mentions 常见错误 错误写法 原因 飞书不支持 id 属性，必须用 user_id mentions 的 key 和 text 不匹配 导致渲染失败 msg_type 写成 interactive 卡片消息不支持 mentions 字段 纯文本写在 外部 飞书不渲染任何 标签 依赖 lark-OpenClaw-bridge 服务必须运行在 http://localhost:18780 目标群聊需已添加飞书机器人 使用者需提供：群ID、成员 open_id（从飞书后台获取）