技能介绍

解决的问题

在企业办公场景中，飞书与钉钉往往同时存在，OA 审批、宜搭表单、多维表格、考勤和群通知分散在不同平台。直接让大模型调用这些接口会遇到三个问题：凭证散落在多处、敏感字段容易泄露，以及不同平台的鉴权、分页、时间格式和报错含义并不一致，调试成本很高。

工作方式

WhiteNight Asura 把模型定位为 OA 请求编排层，而不是直接联网调用器。它会把自然语言拆解为「目标平台 + 操作动作 + 筛选条件」三元组，并生成飞书或钉钉的标准 API 请求模板。支持的常见动作包括：

飞书：审批查询、历史明细导出、多维表格读写、群卡片推送、考勤拉取；
钉钉：宜搭表单导出、审批汇总、月度考勤、工作通知、Webhook 群发。

内置两套请求模板后，还能做钉钉数据同步飞书、飞书提醒推送钉钉群这类跨平台联动。

配置阶段，用户发送「配置飞书」或「配置钉钉」后才会分步收集 AppID、AppSecret、AgentId、Webhook、签名密钥等参数；模型会做 Token 鉴权模拟，并区分自建应用和轻量机器人模式。发送业务指令后，它先组装参数、格式化返回，并把手机号、身份证、薪资、报销金额、Token 等字段脱敏，再统一输出为可复制的 Markdown 表格。遇到 401、403、429、超时、SSL 证书异常或参数缺失时，会给出根因、缺失权限和操作步骤。用户发送「重置配置」可立即清空会话内的密钥。

边界与注意点

该技能自身没有外网请求能力，不能直接拉取真实 OA 数据。需要真实调用时，应配合本地后端 oa_connector.py 和前端页面中转执行。凭证只临时保存在当前对话上下文，切换或清空会话即销毁；因此不要把它当作持久化数据源或企业级密钥管理系统。跨平台同步前，仍需确认两端账号、字段映射、表格权限和群机器人可见范围。