我让 AI 每天自动写飞书群聊日报，还能从聊天记录里"淘金"

我做过一件现在想想挺有意思的事。 我们有个飞书社区群，3000多人的大群，每天上千条消息，技术讨论、资源分享、踩坑吐槽，什么都有。但问题是——聊完就没了。 今天有人分享了一个超实用的部署技巧，下个月新人进来问同样的问题，又得从头讲一遍。

知识如果不被沉淀，就等于没发生过。 所以我想：能不能让 AI 帮我把群里的碎片讨论，自动整理成可查阅的知识？ 不是简单存个聊天记录，而是——每天出一份结构化的日报，每周把碎片讨论提炼成 Wiki 知识页。 我试了三种方案，前两种都翻车了。最后跑通的那个，现在每天都在自动运行。 今天分享一下这个过程。

第一次尝试：纯脚本，翻车了

一开始我想得很简单。 写个 Python 脚本，调飞书 API 拉消息，按关键词分类，输出个 Markdown 文件。 听起来很合理对吧？ 翻车点 1：飞书消息是 JSON 嵌套结构，引用、回复、卡片消息、文件消息混在一起，光解析就写了 200 行。

翻车点 2：关键词分类太蠢了。"部署"和"端口"算不算同一个话题？"API 报错"该归到"踩坑"还是"干货"？纯规则判断全是误判。

翻车点 3：最致命的是——脚本输出的是干巴巴的流水账。"张三说了什么，李四说了什么"，根本没法看。

我意识到：这不是脚本能搞定的事，需要理解上下文、判断价值、提炼核心。 这恰恰是 AI 擅长的事。

第二次尝试：把原始记录丢给 AI，还是翻车

第二次我换了思路：每天把群聊原始 JSON 一股脑丢给 AI，让它"帮我整理今天的讨论"。 结果 AI 给了我一份"社区活动精彩回顾"。

它把技术讨论写成了新闻通稿。

而且它自己编了几个板块："核心话题 TOP 3"，把我要求的 6 个板块合并了。标题也改了，格式也改了，完全不受控制。

给 AI 太模糊的指令，它就会自由发挥。自由发挥的结果，就是不可用。 这次翻车让我学到一个关键教训：AI 需要明确的框架和约束，而不是开放式指令。

第三次跑通：我给 AI 建了"工作台"

这次我换了思路——不是"帮我整理"，而是给它定义了两个固定角色：

角色一：日报编辑（community-daily-ingestion）

每天定时工作，职责很明确：

重点是——板块标题一个字都不能改，不能合并，不能遗漏。 我在给 AI 的指令里反复强调了这一点，生成后还会用 grep 验证板块数量。少了就打回重写。

角色二：知识提炼师（topic-mining-synthesis）

每周工作一次，职责也很明确：

不是覆盖旧内容，是追加。这样知识库就越来越厚，像滚雪球一样。

实际跑起来是什么效果？

日报：每天早上7点半自动生成。我在飞书群里看到的就是这样：

📰 今日动态 — "某某发布了新版本，增加了 XX 功能"📚 干货分享 — "推荐一个超好用的 API 调试工具"🐛 踩坑实录 — "端口被占用的排查过程，最终发现是 XX 服务没关"🔥 热榜话题 — 今天大家讨论最多的 6 个话题💬 群友原声 — "这句话太精辟了，值得收藏"🏆 活跃 TOP5 — 今天最活跃的 5 位成员 不需要任何人手动整理，AI 自己就完成了。 专题提炼：每周一早上 8 点自动运行。比如"飞书集成"专题这周积累了：

这些内容被追加到 Wiki 页面里，新人来了直接看就行，不用翻几百条聊天记录。

这套方案的 GitHub 开源了

我把这两个 Skill 的完整配置文件和说明文档放到了 GitHub 上，任何人都可以直接用。 👉 https://github.com/liuxiaoqianglongxia/hermes-community-skills 使用方法很简单：

README 里有详细的安装步骤和配置示例。

写在最后

我一直觉得，AI 最大的价值不是替你写代码，而是替你做一些你一直想做但没精力做的事。 整理群聊知识，这种事我想了很久，但每次都是"明天再整理吧"。现在 AI 帮我做了，而且做得比我手动整理还好。 我不是什么 AI 专家，就是一个喜欢折腾的普通人。这些方案都是在实际使用中踩了坑、翻了车、反复调试后才跑通的。 如果你也在做社区运营、团队管理，或者只是觉得群里的有价值的讨论不应该被淹没，这套方案可能对你有帮助。

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