飞书（Lark）群聊消息指南是 OpenClaw 与飞书深度集成后的一套完整消息发送规范，旨在帮助开发者高效、稳定地在飞书群组中发送各类消息。该工具的核心在于通过配置 `renderMode` 参数来统一消息渲染格式，避免因自动切换导致的显示混乱。系统支持两种主要消息模式：原始文本模式（Raw）和卡片模式（Card），分别适用于不同场景。其中，卡片模式推荐用于所有生产环境，因其能确保 Markdown 语法正确渲染，包括加粗、斜体、代码块、表格等富文本元素，显著提升信息传达效果。此外，指南详细说明了如何获取群成员 ID（包括人类用户的 open_id 和机器人的 App ID）、@提及的语法规则差异，以及机器人接收消息的关键限制——必须被 @ 提及才能触发响应。整体设计兼顾了灵活性与稳定性，为构建自动化工作流提供了可靠基础。
核心功能特点
- 支持显式配置 renderMode 参数，强制使用 card 或 raw 模式，避免自动检测导致的消息格式不稳定
- 提供两种消息发送方式：message 工具（仅支持纯文本和特定 @ 提及格式）和直接回复会话（支持完整 Markdown 渲染）
- 卡片模式下全面支持加粗、斜体、颜色标记、链接、标题、列表、代码块和表格等丰富排版样式
- 精确区分 @ 提及语法：Raw 模式使用 `nickname`，Card 模式使用 “
- 明确指出机器人只能接收被 @ 提及的消息，且无法与其他机器人直接通信，必须通过人类用户中转
适用场景
该工具特别适合需要向飞书群组批量发送结构化信息的自动化场景，例如每日数据报告、系统告警通知或任务提醒。当内容包含代码片段、数据表格或强调重点时，应启用卡片模式以确保最佳可读性；若仅为简单文字通知，则可使用 message 工具的原始模式以降低复杂度。对于团队协作类应用，如客服机器人或项目进度同步助手，正确配置 @ 提及机制至关重要——务必根据当前使用的消息类型选择对应的语法格式，否则可能导致关键人员未被成功提醒。需要注意的是，由于飞书平台的限制，任何涉及多机器人间协作的场景都无法直接实现，此时需引导人工介入转发消息。因此，在规划基于此工具的自动化流程时，应充分考虑这些边界条件，优先采用卡片模式并配合清晰的成员 ID 管理策略，从而保障沟通效率与准确性。