核心用法
Feishu Doc Summarizer 是一款面向飞书/Lark 生态的文档智能摘要工具，核心功能为自动解析用户提供的云文档链接（支持 docx 直链与 wiki 知识库链接），读取全文内容后按用户预存的固定模板生成结构化摘要。
使用流程：
1. 触发识别：自动检测消息中的飞书 docx 或 wiki 链接，无需额外指令即默认启动摘要任务
2. 链接解析：wiki 类型需先调用 feishu_wiki API 解析底层对象，提取 docx token
3. 内容读取：通过 feishu_doc API 获取文档全文，需用户预先授予阅读权限
4. 智能摘要：从 MEMORY.md 检索用户自定义摘要模板（如"核心结论/行动项/风险点/原文引用"等字段），严格按序填充
5. 结果输出：将格式化摘要发回当前会话，附文档元信息与原始链接
长文档处理：支持按标题/段落分块摘要，再合并为统一输出，确保"引用原文片段"简短且具有代表性。
显著优点
- 零门槛触发：识别链接即自动执行，降低用户操作成本
- 模板化输出：尊重用户预设的摘要结构，输出格式稳定可预期
- 双格式兼容：同时支持 docx 文档与 wiki 知识页，覆盖飞书主要文档场景
- 引用可追溯：强制要求原文片段必须出自文档，杜绝虚构内容
- 权限感知：遇权限失败时明确引导用户授权，避免静默失败
潜在缺点与局限性
- 依赖飞书生态：仅限飞书/Lark 平台文档，不支持语雀、Notion、Google Docs 等外部来源
- 权限前置要求：文档读取完全依赖用户授权，未授权时流程中断
- 模板刚性约束：若 MEMORY.md 中未配置摘要模板，或用户意图与固定模板冲突（如临时要求换一种摘要风格），灵活性不足
- 长文档精度损耗：分块合并机制可能导致跨章节逻辑关联弱化
- 非 docx 类型受限：wiki 解析后若底层为表格、思维导图等非 docx 类型，需告知用户无法处理
适合人群
- 需要快速消化飞书长文档的职场人士
- 团队信息管理员：批量整理知识库内容
- 项目经理：提取会议纪要、PRD 文档的行动项与决策点
- 对摘要格式有固定偏好、追求输出一致性的效率用户
常规风险
- 数据隐私：文档内容需经 API 传输至处理端，敏感信息存在泄露风险
- 权限误配：用户可能误将私密文档授权给 AI，造成信息外泄
- 摘要偏差：长文档分块处理或模板字段不匹配时，可能遗漏关键信息或产生片面理解
- 服务可用性：依赖飞书开放平台 API 稳定性，存在调用限流或接口变更风险