feishu-deep-research

Feishu Deep Research 是一款专为投资研究、行业分析及竞品调研设计的自动化工作流工具，能够将深度研究过程与飞书云空间文档管理无缝衔接。其核心用法遵循严格的三阶段架构：启动确认阶段作为唯一交互点，明确研究主题、深度级别与数据时效；深度研究阶段全自动执行分层搜索策略，按历史基础、近期表现、最新动态三个时间维度轮次采集数据，严格验证来源数量与时间覆盖完整性；文件上传阶段则通过 exec 工具直接调用飞书 REST API，依次完成租户令牌获取、文件上传、导入任务创建及状态轮询，最终生成结构化 Markdown 报告并导入指定云空间文件夹。

该技能的显著优势在于其严谨的流程控制与质量保障机制。首先，采用硬性中断规则而非降级执行，确保数据来源不足、时效缺失或 API 异常时立即停止，避免生成不完整报告。其次，内置多层合规检查清单，强制要求展示完整的 API 调用中间产物（tenant_access_token、file_token、ticket、job_status），确保流程透明可追溯。此外，分层搜索策略配合速率控制（默认 1 次/秒），既保证了数据全面性（Basic≥5、Standard≥10、Deep≥20 个来源），又避免触发目标网站限流。

然而，该技能也存在一定局限性。技术门槛方面，用户必须自行申请飞书开放平台应用并配置 App ID 与 App Secret，对非技术背景用户不够友好。性能约束方面，受限于飞书 API 的文件大小限制（建议不超过 100KB），超大报告需手动分章节处理；同时，严格的搜索速率控制虽保证稳定性，但也显著延长了深度研究（Deep 级别需 20+ 来源）的执行时间。此外，全流程依赖飞书 API 的可用性与网络稳定性，任何环节的中断都可能导致任务失败。

该技能最适合投资分析师、行业研究员、战略咨询顾问及产品经理等需要频繁进行深度调研并沉淀为结构化文档的专业人士。特别是在需要追踪最新财报动态、建立行业数据库、或进行竞品对标分析的场景下，其自动化的数据收集与文档生成能力可大幅提升研究效率。

使用风险方面，首要关注的是凭据安全管理：飞书应用密钥需在可信环境中配置，避免在共享工作区暴露。其次，尽管技能本身仅执行只读搜索与文档写入操作，但用户需确保提供的文件夹 Token 指向正确的云空间位置，防止敏感报告误上传至公共空间。此外，自动搜索可能受限于公开网络数据的时效性与准确性，对于关键投资决策，建议人工复核核心数据来源。最后，频繁的 API 调用可能触及飞书开放平台速率限制，建议根据实际配额调整搜索速率参数。