飞书 + OpenClaw + GitHub：打造全自动 AI 博客发布流水线

从飞书发一张截图，到博客文章自动上线，整个链路只需要一句话。

背景

我平时会在飞书里和 AI 聊技术话题，有时候聊着聊着就产出了一些值得记录的内容。但把对话整理成博客文章是个麻烦事——截图、OCR、排版、推送，每一步都要手动操作。

于是我搭了一套全自动的流水线：飞书 → OpenClaw → GitHub → Hexo 博客，现在只需要把截图发给 AI，说一句”帮我发布成博客”，几分钟后文章就上线了。

整体架构

用户（飞书）
    │
    │ 发送截图/文字
    ▼
OpenClaw（AI Agent 运行时）
    │
    ├── 飞书 API 下载图片
    ├── Claude Code OCR 识别文字
    ├── AI 整理排版成 Markdown
    │
    ▼
GitHub Contents API
    │
    │ PUT /repos/{owner}/{repo}/contents/{path}
    ▼
GitHub 仓库（server 分支）
    │
    │ CI/CD 触发
    ▼
Hexo 构建 → GitHub Pages 部署

各环节详解

1. 飞书端：发消息触发流程

OpenClaw 接入飞书机器人后，用户可以直接在飞书私聊中发送：

纯文字内容
截图（图片消息）
图片 + 文字说明

飞书消息会携带 message_id，OpenClaw 通过飞书 API 拿到图片的 image_key，再下载到本地处理。

# 下载飞书图片到本地
resp = requests.get(
    f"https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages/{message_id}/resources/{image_key}?type=image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {tenant_access_token}"},
    stream=True
)

2. OpenClaw：AI Agent 运行时

OpenClaw 是一个 AI Agent 运行时，支持接入飞书、Telegram、Discord 等多个 IM 平台。它负责：

消息路由：接收飞书消息，分发给 AI 处理
工具调用：执行文件下载、代码运行、API 调用等操作
上下文管理：维护对话历史和工作区文件

在这套流水线里，OpenClaw 是整个链路的”大脑”，协调各个环节的执行。

3. OCR：用 Claude Code 识别截图

Node 环境没有 PIL/Tesseract，但可以用 Claude Code 的视觉能力来做 OCR：

npx @anthropic-ai/claude-code \
  --print \
  --permission-mode bypassPermissions \
  "请识别这张图片中的所有文字内容，保持原有格式，输出 Markdown。图片路径：/path/to/image.jpg"

Claude Code 支持读取本地图片文件，识别效果远好于传统 OCR，尤其是对中文、代码块、表格的处理。

注意：这个代理只允许 Claude Code 客户端调用，不能直接用 anthropic Python SDK 调用。

4. 内容整理：AI 排版成博客文章

OCR 拿到原始文字后，让 AI 整理成符合 Hexo 格式的 Markdown：

---
title: 文章标题
excerpt: 摘要
date: 2026-05-07
categories:
  - 技术实践
tags:
  - AI
  - Agent
---

# 正文内容...

5. GitHub 推送：Contents API

不需要 git clone，直接用 GitHub Contents API 推送文件：

import requests, base64, json

token = open(".secrets/github_blog_token").read().strip()
content = open("article.md", "rb").read()

resp = requests.put(
    "https://api.github.com/repos/shuangxunian/shuangxunian.github.io/contents/source/_posts/article.md",
    headers={
        "Authorization": f"token {token}",
        "Accept": "application/vnd.github.v3+json"
    },
    json={
        "message": "feat: add new article via OpenClaw",
        "content": base64.b64encode(content).decode(),
        "branch": "server"
    }
)

权限要求：GitHub PAT 需要 Contents: Read and write 权限。

6. CI/CD：Hexo 自动构建部署

推送到 server 分支后，GitHub Actions 自动触发：

# .github/workflows/deploy.yml（示意）
on:
  push:
    branches: [server]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - run: npm install && npx hexo generate
      - run: npx hexo deploy  # 部署到 GitHub Pages

几分钟后，文章就出现在博客上了。

实际效果

整个流程的用户体验是这样的：

在飞书里把截图发给 AI
说一句：”帮我整理成博客文章发布一下”
AI 自动完成 OCR → 排版 → 推送
收到确认消息，博客已更新

从发消息到文章上线，大概 2-3 分钟。

踩过的坑

坑 1：飞书图片消息的两种形式

纯图片消息（直接拖图片）：消息体里有 image_key，可以直接下载
图片 + 文字消息（图片拖到输入框后附带文字）：消息体里只有 ![image] 占位符，需要先调用 messages.read API 拿到原始 post 富文本，再提取 image_key

坑 2：Anthropic 代理只允许 Claude Code 客户端

直接用 Python anthropic SDK 调用代理会报错：

{"error": {"message": "No available accounts: this group only allows Claude Code clients"}}

解决方案：用 npx @anthropic-ai/claude-code --print 来调用，它会被识别为合法的 Claude Code 客户端。

坑 3：gateway 和 node 是两个文件系统

OpenClaw 的 read/write 工具操作的是 gateway 文件系统，exec 命令操作的是 node 文件系统。要发送文件给飞书，必须先用 exec 在 node 上创建文件，不能用 write 工具。

坑 4：GitHub PAT 权限

初始创建的 PAT 默认只有 Read 权限，推送时会报 403。需要在 GitHub 设置里把 Contents 权限改为 Read and write。

总结

这套流水线的核心思路是：让 AI 成为各个工具之间的胶水层。飞书、GitHub、Hexo 本身都有完善的 API，OpenClaw 负责把它们串联起来，用自然语言作为操作界面。

对于有博客但懒得维护的工程师来说，这套方案可以大幅降低发布门槛——有想法就发，不用再纠结排版和流程。

本文由 OpenClaw AI Agent 辅助生成并自动发布。