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飞书控制Cursor AI

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名：feishu-cursor-claw
⭐ 11 Stars 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentcursor-aifeishupython
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

飞书控制Cursor AI 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

飞书控制Cursor AI 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

飞书控制Cursor AI 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

将飞书/Lark变为Cursor AI的远程控制

飞书控制Cursor AI 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 11
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
—

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

将飞书/Lark变为Cursor AI的远程控制

飞书控制Cursor AI 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install feishu-cursor-claw

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install feishu-cursor-claw

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/nongjun/feishu-cursor-claw
cd feishu-cursor-claw
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import feishu_cursor_claw; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
feishu-cursor-claw --help

# 基本用法
feishu-cursor-claw input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import feishu_cursor_claw

# 示例
result = feishu_cursor_claw.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# feishu-cursor-claw 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "feishu-cursor-claw"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
feishu-cursor-claw --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export FEISHU_CURSOR_CLAW_API_KEY="your-key"
export FEISHU_CURSOR_CLAW_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 62/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

feishu-cursor-claw

Turn Feishu/Lark into a remote control for Cursor AI — text, voice, and images to code changes (and beyond).

Send a message on your phone, and your Mac writes code, reviews documents, or executes strategy tasks. No VPN, no SSH, no browser needed.

中文文档

---

Features

  • Multi-modal input: text, images, voice messages, files, rich text
  • Session continuity: auto-resume conversations per workspace
  • Voice-to-text: Volcengine Doubao STT (primary, high-accuracy Chinese) → local whisper-cpp (fallback)
  • Live progress: real-time streaming of thinking / tool calls / responses via Feishu cards
  • Elapsed time: completion cards show total execution time
  • Session-level concurrency: same session serializes; different sessions run in parallel — no global limits, Cursor CLI manages its own lifecycle
  • Project routing: prefix messages with project: to target different workspaces
  • Hot reload: edit .env to change API keys, models, STT config — no restart needed
  • Bilingual commands: all Feishu commands support both English and Chinese
  • Security: sensitive commands (like API key changes) are blocked in group chats
  • Smart error guidance: auth failures auto-display fix steps with dashboard links
  • Model fallback: billing errors auto-downgrade to auto model with notification
  • Memory system v2: OpenClaw-style identity + memory with embedding cache, incremental indexing, FTS5 BM25 keyword search, and vector hybrid search
  • Autonomous memory: Cursor decides when to search memories via memory-tool.ts (no server-side injection — the AI is in control)
  • Rules-based context: all identity, personality, and workspace rules are loaded via .cursor/rules/*.mdc — no extra tool calls needed at session start
  • Scheduled tasks: AI-created cron jobs via cron-jobs.json — supports one-shot, interval, and cron expressions
  • Heartbeat system: periodic AI check-in via .cursor/HEARTBEAT.md with active hours, background maintenance, AI auto-management of checklist, and state tracking via .cursor/memory/heartbeat-state.json
  • Boot checklist: .cursor/BOOT.md runs once on every server start for self-checks and online notifications
  • First-run ceremony: .cursor/BOOTSTRAP.md guides the AI through its "birth" — choosing a name, personality, and getting to know its owner
  • Safety guardrails: anti-manipulation, anti-power-seeking, and human-oversight-first rules baked into workspace rules
  • Memory recall protocol: mandatory memory search before answering questions about past work, decisions, or preferences
  • Memory flush: proactive memory persistence during long conversations to prevent context window overflow data loss
  • No mental notes: strict rule enforcing file-based persistence over ephemeral "I'll remember that"
  • Auto workspace init: first run auto-copies identity/memory templates to your workspace

1. Prerequisites

  • macOS with Bun installed
  • Cursor IDE with Agent CLI (~/.local/bin/agent)
  • A Feishu bot app (WebSocket mode, no public URL needed)

前置条件

项目要求
系统macOS (Apple Silicon)
运行时[Bun](https://bun.sh)
IDE[Cursor](https://cursor.com) 已安装并登录
CLICursor Agent CLI (~/.local/bin/agent)
语音(可选)brew install ffmpeg whisper-cpp

2. Install & Configure

```bash git clone https://github.com/nongjun/feishu-cursor-claw.git cd feishu-cursor-claw bun install

cp .env.example .env

Feishu Bot Setup

  1. Create an app at Feishu Open Platform
  2. Add Bot capability
  3. Permissions: im:message, im:message.group_at_msg, im:resource
  4. Events: subscribe to im.message.receive_v1 via WebSocket mode (long connection)

快速开始

安装

```bash git clone https://github.com/nongjun/feishu-cursor-claw.git cd feishu-cursor-claw bun install cp .env.example .env

Quick Start

启动

bun run server.ts            # 手动启动（调试用）
bash service.sh install      # 安装开机自启动（推荐）

安装自启动后，重启电脑会自动运行，崩溃也会自动恢复。管理命令见「日常运维」。

手动运行（调试用）

bun run server.ts                                        # 前台运行
nohup bun run server.ts > /tmp/feishu-cursor.log 2>&1 &  # 后台运行

Edit .env with your credentials

```

Configuration

Copy .env.example to .env and fill in your values:

VariableRequiredDescription
CURSOR_API_KEYYes[Cursor Dashboard](https://cursor.com/dashboard) → Integrations → User API Keys
FEISHU_APP_IDYesFeishu app ID
FEISHU_APP_SECRETYesFeishu app secret
CURSOR_MODELNoDefault: opus-4.6-thinking
VOLC_STT_APP_IDNoVolcengine app ID (skip to disable cloud STT)
VOLC_STT_ACCESS_TOKENNoVolcengine access token
VOLC_EMBEDDING_API_KEYNoVolcengine embedding API key (for memory vector search)
VOLC_EMBEDDING_MODELNoDefault: doubao-embedding-vision-250615

编辑 .env 填入你的凭据

```

飞书机器人配置

  1. 在飞书开放平台创建企业自建应用
  2. 添加机器人能力
  3. 权限：im:message、im:message.group_at_msg、im:resource
  4. 事件订阅：选择长连接模式，订阅 im.message.receive_v1
  5. 将 App ID 和 App Secret 填入 .env

语音识别配置

推荐开通火山引擎：

  1. 创建应用，获取 APP ID 和 Access Token
  2. 开通「大模型流式语音识别」服务（资源 ID：volc.bigasr.sauc.duration）
  3. 填入 .env 中的 VOLC_STT_APP_ID 和 VOLC_STT_ACCESS_TOKEN

不配置火山引擎时自动使用本地 whisper-tiny（质量较低但可离线工作）。

降级链路：火山引擎豆包大模型 → 本地 whisper-cpp → 告知用户

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-12

开源AI工作流，创新性强

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议，可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程，清晰直观
  • +可扩展性强，支持复杂场景
⚠️ 不足
  • −初始配置和调试需投入一定时间
  • −强依赖外部服务的稳定性
  • −复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

参考项目文档
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估，飞书控制Cursor AI 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。

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✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 feishu-cursor-claw
Topics ai-agentcursor-aifeishupython
GitHub https://github.com/nongjun/feishu-cursor-claw
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/nongjun/feishu-cursor-claw

收录时间：2026-07-12 · 更新时间：2026-07-12 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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