YIING99 飞书知识推送
流程
1. 扫描对话，识别有价值内容
回顾本次对话，按两个表分类：
→ 资讯库（认知/灵感/方法论/工具/观点）:
- 🧠 认知升级 · 💡 灵感闪现 · 📝 方法论 · 🔗 工具发现 · 📰 文章摘录 · 🗣️ 对话精华
→ 开发知识库（技术操作/踩坑/命令/配置）:
- 技术实施 · 踩坑记录 · 自动化 · 功能增强 · 知识点
跳过纯闲聊和无价值信息。
2. 提炼原则
- 提炼不搬运：标注 📌技术事实 / 💡启发提炼 / 🔥个人原创
- 有链接必存：
{"link":"url","text":"[来源·作者] 主题"}
字段详见 references/field-mapping.md。
3. 展示清单，等用户确认
📋 本次推送清单：
资讯库 (N条):
1. 🧠 [标题]
2. 📝 [标题]
开发知识库 (N条):
1. 🔧 [标题]
2. 🐛 [标题]
确认推送？
4. 用户确认后推送
生成 JSON 写入 /tmp/feishu_push_records.json，执行：
cat /tmp/feishu_push_records.json | python3 ~/.claude/skills/feishu-push/scripts/push_to_feishu.py
JSON 结构：
{
"ai_records": [{
"标题": "", "内容类型": "", "来源平台": "AI对话",
"原始输入": "", "核心洞察": "", "我的思考": "",
"行动项": "", "标签": [], "关联技术栈": []
}],
"dev_records": [{
"文本": "", "类型": "", "相关系统": [],
"标签": [], "问题背景": "", "解决方案": "",
"关键命令": "", "教训注意": ""
}]
}