📨 lark-dispatch

基于飞书 CLI 的会后知识智能分发 Agent
会议结束后，AI 自动从纪要中提取决策、待办、知识点，识别相关人，经用户确认后按人分发——任务建到飞书任务、知识沉淀到知识库、通知发到相关人。

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😩 它解决什么问题

你一定经历过这种场景——

一场一小时的会，决策讨论了 5 条，待办口头分了 3 个，还冒出几个好想法。会议纪要？飞书 AI 帮你生成了。然后呢？

然后就没有然后了。

纪要存在文档里，相关人不知道、不看、不翻。口头分的待办没人建任务，两周后才发现没人做。有价值的技术讨论散落在一次会议里，团队无法复用。

我之前做了 lark-retro，解决了"数据收集 + 报告生成"的问题。但跑了一段时间发现：报告生成了，然后死在了知识库里，没人看。

所以我做了 lark-dispatch：开完会，AI 自动把决策、待办、知识点分给该知道的人。知识不落地，不散会。

🧭 Before / After

	Before（手动）	After（lark-dispatch）
信息提取	人工翻会议纪要，逐条识别	AI 自动分类：待办 / 决策 / 知识点
责任分配	口头说"你来做"，无记录	自动创建飞书任务，指定负责人
知识沉淀	存文档，没人翻	自动写入知识库，按主题归档
通知到人	群里 @一下，容易漏	按信息类型定向分发到个人
总耗时	50-75 分钟	< 3 分钟

⚡ 核心工作流（6 步）

Step 1  定位会议
        ↓  用户说"帮我处理今天下午的产品评审会" → 搜索日历 + 妙记
Step 2  AI 提取
        ↓  从会议纪要中提取：待办项 / 决策项 / 知识点
Step 3  解析相关人
        ↓  识别每条信息的相关干系人 → 调用通讯录匹配 open_id
Step 4  用户确认 ← 关键门控
        ↓  展示提取结果，用户可修改/删除/补充，确认后才执行
Step 5  执行分发
        ↓  待办 → 创建飞书任务 | 决策 → 发消息通知 | 知识 → 写入知识库
Step 6  生成报告
        ↓  输出分发执行报告：成功/失败/跳过，附飞书文档链接

核心设计原则：AI 辅助提取，人类拍板执行。 Step 4 的确认门控确保 AI 提取错误不会导致错误分发。

📊 效果验证

使用真实会议数据（Mini Camp 第一期：玩转飞书 CLI 专场，2.3 小时，34 章节）完成全流程验证：

指标	结果
信息提取准确率	100%（10/10 条：3 待办 + 3 决策 + 4 知识点）
分发执行成功率	100%（4/4：2 任务创建 + 2 知识库写入）
效率提升	17-25 倍（50-75 min → < 3 min）
降级机制	✅ 跨租户用户未找到时正确跳过，不中断流程

详细验证数据见 效果验证报告

🏗️ 技术栈

纯 SKILL.md 实现，零代码。依赖飞书 CLI (lark-cli) 的原子能力：

能力	飞书 CLI 命令	用途
日历搜索	calendar +agenda	定位目标会议
妙记读取	minutes search / minutes get	获取会议纪要内容
通讯录查询	contact +search-user / contact +get-user	解析相关人 open_id
任务创建	task +create	创建待办任务并指定负责人
消息发送	im +messages-send	定向通知决策相关人
文档创建	docs +create	生成分发报告
知识库写入	wiki +create-node	沉淀知识点到知识库

📁 项目结构

lark-dispatch/
├── README.md                    # 本文件
├── LICENSE                      # MIT License
├── skills/
│   └── lark-dispatch/
│       └── SKILL.md             # 核心 Skill 定义（可直接安装使用）
├── docs/
│   ├── 场景定义文档.md           # 完整场景分析与产品设计
│   └── 效果验证报告.md           # 真实数据验证结果
└── demo/
    ├── dispatch-report.md       # 示例分发报告
    └── knowledge.md             # 示例知识沉淀

🚀 快速开始

前置条件

• 飞书 CLI >= 1.0.13
• 已完成 lark-cli auth login（user 身份）
• 所需 Scope：minutes:minutes.search:read、minutes:minutes.basic:read、minutes:minutes:readonly、minutes:minutes.artifacts:read、contact:contact.user:readonly、task:task:write、wiki:wiki:write、im:message:send

安装

将 skills/lark-dispatch/ 目录复制到你的 Agent 的 skills 目录下即可。

使用

对你的 Agent 说：

帮我处理一下今天下午的产品评审会

Agent 会自动执行 6 步流程，在 Step 4 展示提取结果等你确认。

🔗 相关项目

• lark-retro — 基于飞书 CLI 的 AI 回顾 & 周报工作流（lark-dispatch 的前身）
• 飞书 CLI — 飞书命令行工具

🏆 参赛信息

本项目为飞书 AI 校园挑战赛 2026 OpenClaw 赛道参赛作品，课题方向：企业办公知识整合与分发 Agent。

📄 License

MIT

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开完会，AI 自动把该知道的事告诉该知道的人。