本地部署 SunCodexClaw：让飞书里的 AI 直接改我的代码

为什么想这么干

最近越来越觉得，Codex 这类 AI 编程助手最大的瓶颈不是智商，而是交互场景。我坐在电脑前时，用它改代码很顺手；但人不在电脑旁，突然想查个日志、修个 bug、或者让别人帮看一下项目时，就得先远程连回去，体验很断裂。

我经常在通勤、开会甚至睡前冒出一些想法，比如：

• 某个服务怎么又起不来了，帮我看看日志；
• 这个函数重构方案有没有问题；
• 睡前丢一个耗时任务给它，醒了看结果。

飞书的移动端体验很好，语音输入也方便。于是我就想在本地部署一套东西，让 Codex 成为飞书里的一个机器人，我在手机上发消息，它直接在我电脑上改代码、跑命令，再把结果回给我。

选型：为什么是 SunCodexClaw

一开始我搜了一圈，相关项目大概有两类：

一类是通用型的 AI Agent 聊天壳，主打多轮对话和记忆；另一类是专门把 Codex/Claude Code 接到飞书的执行型机器人。

我选的是 SunCodexClaw。它吸引我的地方在于，它不是只做一层聊天转发，而是把飞书消息、Codex 工作区、本地文件、云文档进度、多账号运行和本机执行串成一条真正能办事的链路。简单说，它在飞书里收到消息后，会直接调用我本地的 codex exec 去干活，结果再回发。

对比其他方案，它更适合我的需求：

• 直接跑本机 codex，能读能写能执行；
• 支持图片、文件、语音入站和回传；
• 每个机器人可以绑定不同工作区；
• 支持把长任务进度写到飞书云文档；
• 有本地记忆，跨线程能继承偏好。

部署过程

环境检查

我本地已经装了 Node.js 和 Codex CLI，所以先确认版本：

node -v
npm -v
git --version
codex --version

确认都没问题后， clone 仓库：

cd /home/wenjun/Documents/code
git clone https://github.com/Sunbelife/SunCodexClaw.git
cd SunCodexClaw
npm install

这里遇到一个小坑：ffmpeg-static 的安装脚本会下载预编译二进制，默认 30 秒超时，我的网络没下完就断了。解决方式是先把 npm fetch 超时调长：

npm config set fetch-timeout 120000
npm install

装完后还有两个包有 install script 需要显式批准：

npm approve-scripts ffmpeg-static@5.3.0 protobufjs@7.5.4
npm rebuild

飞书自建应用配置

SunCodexClaw 用飞书自建应用收消息。我在飞书开放平台创建了一个企业自建应用，然后做这几件事：

1. 开启机器人能力；
2. 事件订阅里添加 im.message.receive_v1；
3. 权限管理里开启收发消息、读取群聊、上传下载资源、读写云文档等权限；
4. 创建版本并发布。

权限清单大概是这些（不同租户可能略有差异）：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "im:message",
      "im:message:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:chat:read",
      "im:chat:readonly",
      "im:chat.members:read",
      "im:resource",
      "docx:document",
      "docx:document:create",
      "docx:document:readonly",
      "docx:document:write_only",
      "drive:drive",
      "drive:drive.metadata:readonly",
      "drive:drive:readonly"
    ],
    "user": []
  }
}

拿到 App ID 和 App Secret 后，先放到本地配置文件里，不要写进仓库。

配置文件

SunCodexClaw 的配置分两层：

• config/secrets/local.yaml：放敏感信息；
• config/feishu/default.json：放运行配置。

这两层会合并，local.yaml 优先级更高。我把 app_id、app_secret 和 codex 相关配置写进 local.yaml：

config:
  feishu:
    default:
      app_id: "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx"
      app_secret: "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      bot_name: "飞书 Codex 助手"
      reply_mode: "codex"
      require_mention: true
      require_mention_group_only: true
      progress:
        enabled: true
        mode: "doc"
      codex:
        bin: "codex"
        model: "deepseek-v4-flash"
        reasoning_effort: "high"
        cwd: "/home/wenjun/Documents/code"
        history_turns: 6
        sandbox: "danger-full-access"
        approval_policy: "never"
      memory:
        enabled: true
        role_memory: |
          默认用简体中文回复。
          默认先做事，再解释。

cwd 一开始我用的是 /home/wenjun/Documents/code/my_blog，后来改成 /home/wenjun/Documents/code，因为我下面有好几个项目，机器人需要根据消息判断操作哪个目录。

验证和启动

配置好后先跑 dry-run：

npm run feishu:ws:dry

看到 app_id_found=true、app_secret_found=true、codex_found=true、ws client ready 这些信号，说明基本通了。

然后启动：

bash tools/feishu_bot_ctl.sh start default

为了不每次开机都手动启动，我给它加了一个 systemd user 服务：

[Unit]
Description=SunCodexClaw Feishu Bot (default)
After=network.target

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/home/wenjun/Documents/code/SunCodexClaw
ExecStart=/home/wenjun/.config/nvm/versions/node/v26.5.1/bin/node /home/wenjun/Documents/code/SunCodexClaw/tools/feishu_ws_bot.js --account default
Restart=always
RestartSec=5
Environment="PATH=/home/wenjun/.config/nvm/versions/node/v26.5.1/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"
Environment="HOME=/home/wenjun"
Environment="CODEX_HOME=/home/wenjun/.codex"

[Install]
WantedBy=default.target

服务文件放到 ~/.config/systemd/user/suncodexclaw-feishu-default.service，然后：

systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable suncodexclaw-feishu-default.service
systemctl --user start suncodexclaw-feishu-default.service

现在开机登录后自动启动，崩溃了也会自动重启。

安全风险要当回事

这里必须强调一下权限问题。为了让机器人能真正改代码、跑命令，我配置的是：

sandbox: "danger-full-access"
approval_policy: "never"

这意味着飞书里的指令会无确认地直接执行。如果机器人被拉进公开群、或者 open_id 白名单配得太宽，风险很大。

我的做法：

• 只让我自己的飞书账号能触发；
• 不把它加到外部群；
• 本机用普通用户运行，不给 root；
• 重要项目先备份。

如果你只是想让 AI 帮你读代码、给建议，可以把 sandbox 改成 workspace-write，approval_policy 改成 suggest 或 always，让它每次执行前都请求确认。

实际怎么用

私聊直接发消息，群里需要 @机器人。我现在常用的几种问法：

@飞书 Codex 助手 列出当前目录下所有项目

@飞书 Codex 助手 看一下 my_blog/_config.yml 里的 categories 配置有没有重复

@飞书 Codex 助手 在 blog_api/internal/routes/routes.go 里加一个 GET /health 路由

@飞书 Codex 助手 帮我跑一下 my_blog 的 hexo generate，看看有没有报错

实际对话效果类似这样：

长任务它会先回一句”已接收，正在执行”，然后把过程写到飞书云文档，做完再把结果和文档链接一起发回来。文件、图片也能自动上传。

遇到的问题和总结

整个过程不算复杂，但有几个细节容易踩坑：

1. ffmpeg-static 下载超时，需要调大 npm fetch 超时并显式批准 install script；
2. 同一个飞书应用凭据不能同时给两个机器人用，会抢 WebSocket 连接，所以我为这次部署单独建了一个飞书应用；
3. cwd 的范围要想好，太小只能操作一个项目，太大相对路径容易写错；
4. 安全边界一定要单独考虑，不要默认给最高权限。

整体体验符合我的预期：手机上发一句话，本机 Codex 就开始干活，结果直接回到飞书。对于随时想使唤 AI 改点代码的场景，这套方案比远程终端顺手多了。