name	lark-live-replay
version	1.0.0
description	共学直播复盘术：直播刚结束，把 STT/妙记原始材料自动转化为精华文档、金句卡片、社群推送、知识卡片入库。当用户需要处理直播/会议的语音转文字材料、生成直播精华回顾、提取金句、做社群二次传播、生成下期预告时使用。
metadata	{"requires":{"bins":["lark-cli"]}}

Live Replay Engine — 共学直播复盘术

前置条件： 需要 lark-cli 已安装并认证（lark-cli auth login --domain docs,base,im,wiki,vc）。

概述

直播刚结束，趁热打铁。把 STT（语音转文字）原始材料自动转化为多种可传播的内容资产：

精华文档 — 去口水话，提炼核心观点，生成结构化飞书文档
社群推送 — 生成直播精华摘要，发到飞书群做二次传播
下期预告 — 基于本期内容生成下期话题建议和预告模板

核心流程

直播 STT / 飞书妙记                    多形态输出
┌──────────────┐    AI清洗     ┌──────────────────────┐
│ 原始 STT 文本 │ ──────────→ │ 1. 精华文档（飞书文档）  │
│ 或飞书妙记链接 │  去口水话    │ 2. 金句卡片（飞书 Base） │
│              │  断句分段    │ 3. 社群推送（飞书群消息） │
│              │  识别说话人  │              │             │ 5. 下期预告（飞书文档）   │
└──────────────┘             └──────────────────────┘

第一步：获取直播原始材料

方式 A：从飞书妙记获取

# 如果直播用的飞书会议，直接拉妙记
lark-cli minutes +get --minute-token <minute_token>
# 返回：标题、时长、AI总结、待办、章节、逐字稿

方式 B：从飞书会议记录获取

# 搜索最近的会议
lark-cli vc +search --query "共学直播" --start "2026-04-13" --end "2026-04-14"

# 获取会议纪要产物
lark-cli vc +notes --meeting-id <meeting_id>
# 返回：总结、待办、章节

方式 C：本地 STT 文件

# 如果 STT 是本地文件（如 .txt/.srt），直接读取
cat ~/Downloads/live-stt-20260413.txt

第二步：AI 清洗与结构化

AI 对原始 STT 做以下处理：

去口水话：删除"嗯"、"那个"、"就是说"等口头禅
断句分段：按话题切分段落，加小标题
识别说话人：区分主持人、嘉宾、观众提问
提炼核心观点：每个段落提取 1-2 个核心观点

第三步：多形态输出

输出 1：精华文档

# AI 生成精华文档 markdown，写入飞书
lark-cli docs +create \
  --title "共学直播精华回顾：{主题} — {日期}" \
  --folder <folder_token> \
  --markdown @/tmp/live-recap.md

精华文档结构：

直播信息（主题、嘉宾、时长、日期）
核心观点（3-5 个，每个带引用原话）
精彩问答（观众提问 + 嘉宾回答精华）
行动建议（听完这期可以做什么）
相关资源链接

输出 2：社群推送

# 生成精华摘要发到群里
lark-cli im +messages-send \
  --chat-id <chat_id> \
  --type text \
  --content "🎙️ 刚刚直播精华回顾\n\n主题：{主题}\n嘉宾：{嘉宾}\n\n💡 3个核心观点：\n1. {观点1}\n2. {观点2}\n3. {观点3}\n\n📖 完整精华文档：{链接}\n🔥 下期预告：{预告}\n\n错过直播的同学看这篇就够了！"

输出 3：下期预告

# 基于本期内容生成下期话题建议
lark-cli docs +create \
  --title "下期共学直播预告 — {建议主题}" \
  --folder <folder_token> \
  --markdown @/tmp/next-preview.md

Use Cases

Use Case 1：直播刚结束，5 分钟出精华

场景： 晚 8 点共学直播刚结束，运营想趁热在群里发精华回顾。

操作：

这是今晚共学直播的妙记链接：{链接}。帮我生成精华文档发到飞书，
提取 5 个金句写入 Base，然后在共学群发一条精华摘要。

效果： 5 分钟内完成，以前运营要花 2 小时整理。

Use Case 2：金句素材库积累

场景： 社区想在社交媒体做传播，需要嘉宾金句做素材。

操作：

从最近 5 期直播的金句表里，找适合发小红书的金句，帮我配上背景说明，生成 10 条待发布内容。

效果： 金句不再散落在各期纪要里，结构化存储后随时可用。

Use Case 3：系列直播知识沉淀

场景： "Agent 系列"做了 8 期直播，想把所有知识点串起来。

操作：

从知识卡片 Base 里找所有来源是"共学直播"的卡片，按时间排序，
生成一篇"Agent 系列直播知识图谱"。

效果： 8 期直播的知识点变成一份有脉络的学习资料，串联 Study Reviver 的学习路径。

Use Case 4：下期直播策划

场景： 本期讨论了 RAG，观众提了很多关于向量数据库的问题没来得及展开。

操作：

分析本期直播的观众提问，找出没有充分回答的问题，生成下期直播的话题建议和预告文案。

效果： 下期话题从观众真实需求中来，不是运营拍脑袋。

技术架构

lark-cli 命令组合：
├── lark-minutes  — 获取妙记（STT、总结、章节）
├── lark-vc       — 获取会议记录和纪要
├── lark-doc      — 生成精华文档、下期预告
├── lark-base     — 金句卡片、知识卡片存储
├── lark-im       — 社群推送
└── lark-drive    — 可选：下载妙记音视频文件

跨 5 个飞书域编排。与 Study Reviver 通过知识卡片 Base 串联。

与 Study Reviver 的关系

	Study Reviver	Live Replay Engine
输入	已有的文档（冷数据）	刚结束的直播 STT（热数据）
时机	事后沉淀	趁热打铁
目的	让旧内容活过来	让新内容快速扩散
串联	知识卡片 Base 是共享的	直播知识点自动写入 Study Reviver Base

两个 Skill 组合 = 社区知识的完整生命周期：直播产出 → 即时传播 → 长期沉淀 → 学习复用。

触发模式：手动 vs 自动

手动模式（默认）

直播结束后，跟 Agent 说一句：

这是今晚直播的妙记链接：{链接}。帮我复盘。

自动模式（需配置）

直播结束后自动触发复盘，无需人工干预。

配置方式：

# 方式 A：cron 定时检查（简单）
# 每天 22:30 检查当天是否有已结束的会议，有则自动复盘
# 在 crontab 中添加：
30 22 * * * /path/to/gen-live-replay.sh >> /path/to/cron-live-replay.log 2>&1

# 方式 B：事件监听（实时）
# 监听飞书会议结束事件，结束即触发
lark-cli event +subscribe --events "vc.meeting.meeting_ended_v1" --format ndjson | while read event; do
  # 解析 meeting_id，拉取妙记，跑复盘流程
  ./gen-live-replay.sh --meeting-id $(echo $event | jq -r '.meeting_id')
done

开关控制：

环境变量	默认值	说明
`LIVE_REPLAY_AUTO`	`0`	设为 `1` 开启自动模式
`LIVE_REPLAY_CHAT_ID`	空	自动推送的目标群 ID
`LIVE_REPLAY_BASE_TOKEN`	空	金句/知识卡片写入的 Base
`LIVE_REPLAY_DRY_RUN`	`0`	设为 `1` 只预览不写入

用户完全控制：不配置就是手动模式，配了环境变量就自动跑。

直播归档表（核心输出）

每场直播结束后，自动写入一条归档记录到飞书 Base：

lark-cli base +table-create \
  --base-token <base_token> \
  --name "直播归档" \
  --fields '[
    {"type":"datetime","name":"直播日期"},
    {"type":"text","name":"直播主题"},
    {"type":"text","name":"板块","options":[
      {"name":"未来硅世界"},{"name":"共学直播"},{"name":"OpenClaw训练营"},{"name":"读书会"},{"name":"其他"}
    ]},
    {"type":"text","name":"主要嘉宾"},
    {"type":"text","name":"主要内容"},
    {"type":"text","name":"回放链接"},
    {"type":"text","name":"文字稿链接"},
    {"type":"text","name":"精华文档链接"},
    {"type":"text","name":"妙记链接"},
    {"type":"text","name":"时长"}
  ]'

# 写入归档记录
lark-cli base +record-upsert \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --json '{
    "直播日期": "2026-03-28 00:00:00",
    "直播主题": "对谈Happycapy创始人，从创意到推广的心路历程",
    "板块": "未来硅世界",
    "主要嘉宾": "Jarod（Happycapy创始人）",
    "主要内容": "Agent范式变化、14天AI开发上线、定价策略、PH月榜第一实战、组织变革",
    "回放链接": "https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcno6anw1st7lpu2nr4f816",
    "文字稿链接": "https://waytoagi.feishu.cn/docx/ZcwjdEdkQoYwEhxrhfgc6mZ6ndc",
    "精华文档链接": "https://www.feishu.cn/docx/xxx",
    "妙记链接": "https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcno6anw1st7lpu2nr4f816",
    "时长": "2小时22分钟"
  }'

归档 vs 知识卡片

表	粒度	内容	用途
直播归档	每场直播一行	主题/嘉宾/链接/板块	直播资产管理，查历史
知识卡片	每个知识点一行	知识点/难度/主题	串联 Study Reviver 学习路径

总结图（TODO）

直播精华总结生成一张信息图（留白，后续接入图片生成能力）

故障自查

当命令返回空结果或报错时，按以下顺序排查：

1. 检查 lark-cli 版本

lark-cli --version
# 如果不是最新版，升级：
npm install -g @larksuite/cli@latest

版本过旧可能导致 API 响应解析异常（如搜索返回空但实际有数据）。

2. 检查认证状态

lark-cli auth status
# 确认 tokenStatus 为 valid，scope 包含所需权限
# 如果过期，重新授权：
lark-cli auth login --scope "<missing_scope>"

3. 检查应用后台权限

打开飞书开发者后台确认 scope 已开通（两层都要有）：

https://open.feishu.cn/app/<your_app_id>/permission

用户授权（auth login）✅
应用后台开通 scope ✅
两层都要有，缺一不可

4. 查看官方文档

# 查看命令参数
lark-cli <command> --help

# 查看 API schema
lark-cli schema <resource>.<method>

官方文档：https://github.com/larksuite/cli

5. 常见坑

docs +search 返回字段是 data.results 不是 data.items
docs +search 需要知识库成员权限才能搜到知识库内容
minutes 需要单独的 minutes:minutes:readonly scope
base +table-create --fields 字段过多时可能只创建部分，需逐个 +field-create 补建
docs +update --markdown 必须用相对路径（@./file.md），不支持绝对路径

name	lark-live-replay
version	1.0.0
description	共学直播复盘术：直播刚结束，把 STT/妙记原始材料自动转化为精华文档、金句卡片、社群推送、知识卡片入库。当用户需要处理直播/会议的语音转文字材料、生成直播精华回顾、提取金句、做社群二次传播、生成下期预告时使用。
metadata	{"requires":{"bins":["lark-cli"]}}

Live Replay Engine — 共学直播复盘术

前置条件： 需要 lark-cli 已安装并认证（lark-cli auth login --domain docs,base,im,wiki,vc）。

概述

直播刚结束，趁热打铁。把 STT（语音转文字）原始材料自动转化为多种可传播的内容资产：

精华文档 — 去口水话，提炼核心观点，生成结构化飞书文档
社群推送 — 生成直播精华摘要，发到飞书群做二次传播
下期预告 — 基于本期内容生成下期话题建议和预告模板

核心流程

直播 STT / 飞书妙记                    多形态输出
┌──────────────┐    AI清洗     ┌──────────────────────┐
│ 原始 STT 文本 │ ──────────→ │ 1. 精华文档（飞书文档）  │
│ 或飞书妙记链接 │  去口水话    │ 2. 金句卡片（飞书 Base） │
│              │  断句分段    │ 3. 社群推送（飞书群消息） │
│              │  识别说话人  │              │             │ 5. 下期预告（飞书文档）   │
└──────────────┘             └──────────────────────┘

第一步：获取直播原始材料

方式 A：从飞书妙记获取

# 如果直播用的飞书会议，直接拉妙记
lark-cli minutes +get --minute-token <minute_token>
# 返回：标题、时长、AI总结、待办、章节、逐字稿

方式 B：从飞书会议记录获取

# 搜索最近的会议
lark-cli vc +search --query "共学直播" --start "2026-04-13" --end "2026-04-14"

# 获取会议纪要产物
lark-cli vc +notes --meeting-id <meeting_id>
# 返回：总结、待办、章节

方式 C：本地 STT 文件

# 如果 STT 是本地文件（如 .txt/.srt），直接读取
cat ~/Downloads/live-stt-20260413.txt

第二步：AI 清洗与结构化

AI 对原始 STT 做以下处理：

去口水话：删除"嗯"、"那个"、"就是说"等口头禅
断句分段：按话题切分段落，加小标题
识别说话人：区分主持人、嘉宾、观众提问
提炼核心观点：每个段落提取 1-2 个核心观点

第三步：多形态输出

输出 1：精华文档

# AI 生成精华文档 markdown，写入飞书
lark-cli docs +create \
  --title "共学直播精华回顾：{主题} — {日期}" \
  --folder <folder_token> \
  --markdown @/tmp/live-recap.md

精华文档结构：

直播信息（主题、嘉宾、时长、日期）
核心观点（3-5 个，每个带引用原话）
精彩问答（观众提问 + 嘉宾回答精华）
行动建议（听完这期可以做什么）
相关资源链接

输出 2：社群推送

# 生成精华摘要发到群里
lark-cli im +messages-send \
  --chat-id <chat_id> \
  --type text \
  --content "🎙️ 刚刚直播精华回顾\n\n主题：{主题}\n嘉宾：{嘉宾}\n\n💡 3个核心观点：\n1. {观点1}\n2. {观点2}\n3. {观点3}\n\n📖 完整精华文档：{链接}\n🔥 下期预告：{预告}\n\n错过直播的同学看这篇就够了！"

输出 3：下期预告

# 基于本期内容生成下期话题建议
lark-cli docs +create \
  --title "下期共学直播预告 — {建议主题}" \
  --folder <folder_token> \
  --markdown @/tmp/next-preview.md

Use Cases

Use Case 1：直播刚结束，5 分钟出精华

场景： 晚 8 点共学直播刚结束，运营想趁热在群里发精华回顾。

操作：

这是今晚共学直播的妙记链接：{链接}。帮我生成精华文档发到飞书，
提取 5 个金句写入 Base，然后在共学群发一条精华摘要。

效果： 5 分钟内完成，以前运营要花 2 小时整理。

Use Case 2：金句素材库积累

场景： 社区想在社交媒体做传播，需要嘉宾金句做素材。

操作：

从最近 5 期直播的金句表里，找适合发小红书的金句，帮我配上背景说明，生成 10 条待发布内容。

效果： 金句不再散落在各期纪要里，结构化存储后随时可用。

Use Case 3：系列直播知识沉淀

场景： "Agent 系列"做了 8 期直播，想把所有知识点串起来。

操作：

从知识卡片 Base 里找所有来源是"共学直播"的卡片，按时间排序，
生成一篇"Agent 系列直播知识图谱"。

效果： 8 期直播的知识点变成一份有脉络的学习资料，串联 Study Reviver 的学习路径。

Use Case 4：下期直播策划

场景： 本期讨论了 RAG，观众提了很多关于向量数据库的问题没来得及展开。

操作：

分析本期直播的观众提问，找出没有充分回答的问题，生成下期直播的话题建议和预告文案。

效果： 下期话题从观众真实需求中来，不是运营拍脑袋。

技术架构

lark-cli 命令组合：
├── lark-minutes  — 获取妙记（STT、总结、章节）
├── lark-vc       — 获取会议记录和纪要
├── lark-doc      — 生成精华文档、下期预告
├── lark-base     — 金句卡片、知识卡片存储
├── lark-im       — 社群推送
└── lark-drive    — 可选：下载妙记音视频文件

跨 5 个飞书域编排。与 Study Reviver 通过知识卡片 Base 串联。

与 Study Reviver 的关系

	Study Reviver	Live Replay Engine
输入	已有的文档（冷数据）	刚结束的直播 STT（热数据）
时机	事后沉淀	趁热打铁
目的	让旧内容活过来	让新内容快速扩散
串联	知识卡片 Base 是共享的	直播知识点自动写入 Study Reviver Base

两个 Skill 组合 = 社区知识的完整生命周期：直播产出 → 即时传播 → 长期沉淀 → 学习复用。

触发模式：手动 vs 自动

手动模式（默认）

直播结束后，跟 Agent 说一句：

这是今晚直播的妙记链接：{链接}。帮我复盘。

自动模式（需配置）

直播结束后自动触发复盘，无需人工干预。

配置方式：

# 方式 A：cron 定时检查（简单）
# 每天 22:30 检查当天是否有已结束的会议，有则自动复盘
# 在 crontab 中添加：
30 22 * * * /path/to/gen-live-replay.sh >> /path/to/cron-live-replay.log 2>&1

# 方式 B：事件监听（实时）
# 监听飞书会议结束事件，结束即触发
lark-cli event +subscribe --events "vc.meeting.meeting_ended_v1" --format ndjson | while read event; do
  # 解析 meeting_id，拉取妙记，跑复盘流程
  ./gen-live-replay.sh --meeting-id $(echo $event | jq -r '.meeting_id')
done

开关控制：

环境变量	默认值	说明
`LIVE_REPLAY_AUTO`	`0`	设为 `1` 开启自动模式
`LIVE_REPLAY_CHAT_ID`	空	自动推送的目标群 ID
`LIVE_REPLAY_BASE_TOKEN`	空	金句/知识卡片写入的 Base
`LIVE_REPLAY_DRY_RUN`	`0`	设为 `1` 只预览不写入

用户完全控制：不配置就是手动模式，配了环境变量就自动跑。

直播归档表（核心输出）

每场直播结束后，自动写入一条归档记录到飞书 Base：

lark-cli base +table-create \
  --base-token <base_token> \
  --name "直播归档" \
  --fields '[
    {"type":"datetime","name":"直播日期"},
    {"type":"text","name":"直播主题"},
    {"type":"text","name":"板块","options":[
      {"name":"未来硅世界"},{"name":"共学直播"},{"name":"OpenClaw训练营"},{"name":"读书会"},{"name":"其他"}
    ]},
    {"type":"text","name":"主要嘉宾"},
    {"type":"text","name":"主要内容"},
    {"type":"text","name":"回放链接"},
    {"type":"text","name":"文字稿链接"},
    {"type":"text","name":"精华文档链接"},
    {"type":"text","name":"妙记链接"},
    {"type":"text","name":"时长"}
  ]'

# 写入归档记录
lark-cli base +record-upsert \
  --base-token <base_token> \
  --table-id <table_id> \
  --json '{
    "直播日期": "2026-03-28 00:00:00",
    "直播主题": "对谈Happycapy创始人，从创意到推广的心路历程",
    "板块": "未来硅世界",
    "主要嘉宾": "Jarod（Happycapy创始人）",
    "主要内容": "Agent范式变化、14天AI开发上线、定价策略、PH月榜第一实战、组织变革",
    "回放链接": "https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcno6anw1st7lpu2nr4f816",
    "文字稿链接": "https://waytoagi.feishu.cn/docx/ZcwjdEdkQoYwEhxrhfgc6mZ6ndc",
    "精华文档链接": "https://www.feishu.cn/docx/xxx",
    "妙记链接": "https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcno6anw1st7lpu2nr4f816",
    "时长": "2小时22分钟"
  }'

归档 vs 知识卡片

表	粒度	内容	用途
直播归档	每场直播一行	主题/嘉宾/链接/板块	直播资产管理，查历史
知识卡片	每个知识点一行	知识点/难度/主题	串联 Study Reviver 学习路径

总结图（TODO）

直播精华总结生成一张信息图（留白，后续接入图片生成能力）

故障自查

当命令返回空结果或报错时，按以下顺序排查：

1. 检查 lark-cli 版本

lark-cli --version
# 如果不是最新版，升级：
npm install -g @larksuite/cli@latest

版本过旧可能导致 API 响应解析异常（如搜索返回空但实际有数据）。

2. 检查认证状态

lark-cli auth status
# 确认 tokenStatus 为 valid，scope 包含所需权限
# 如果过期，重新授权：
lark-cli auth login --scope "<missing_scope>"

3. 检查应用后台权限

打开飞书开发者后台确认 scope 已开通（两层都要有）：

https://open.feishu.cn/app/<your_app_id>/permission

用户授权（auth login）✅
应用后台开通 scope ✅
两层都要有，缺一不可

4. 查看官方文档

# 查看命令参数
lark-cli <command> --help

# 查看 API schema
lark-cli schema <resource>.<method>

官方文档：https://github.com/larksuite/cli

5. 常见坑

docs +search 返回字段是 data.results 不是 data.items
docs +search 需要知识库成员权限才能搜到知识库内容
minutes 需要单独的 minutes:minutes:readonly scope
base +table-create --fields 字段过多时可能只创建部分，需逐个 +field-create 补建
docs +update --markdown 必须用相对路径（@./file.md），不支持绝对路径