news 2026/10/14 18:00:01

如何在飞书里写论文?NanoResearch飞书机器人配置教程:聊天发命令,自动收paper.pdf

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张小明

前端开发工程师

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如何在飞书里写论文?NanoResearch飞书机器人配置教程:聊天发命令,自动收paper.pdf

【免费下载链接】NanoResearch

🦞+🔬 NanoResearch: The Autonomous AI Research Assistant

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NanoResearch
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NanoResearch是一个端到端自主 AI 科研引擎,能从研究想法一路自动完成到完整论文。它内置的飞书机器人让你无需打开终端:在飞书聊天里发一条命令,就能触发论文生成流水线,完成后自动把paper.pdf发到对话中。本教程带你用 3 步完成 NanoResearch 飞书机器人配置,从对话发命令到自动收论文一次讲清。

🤖 NanoResearch 飞书机器人能做什么?

NanoResearch 飞书机器人相当于把整个科研流水线装进了你的聊天窗口,四大核心能力:

  • AI 科研对话:用自然语言讨论研究方向,机器人带跨消息记忆,还记得你的偏好
  • 一键触发流水线:发/run或一句"帮我生成论文",即可启动 9 阶段研究流水线
  • 全程可掌控:/status查进度、/stop随时取消
  • 自动交付:流水线跑完自动推送paper.pdf,论文里的数据表格全部来自真实运行实验

下图直观展示了 NanoResearch 前后的工作方式变化——左边是手动科研的混乱,右边是自动化流水线(文献检索、实验设计、图表生成、论文写作):

⚙️ 三步完成飞书机器人配置

第一步:安装飞书 SDK 依赖

pip install lark-oapi

第二步:创建飞书应用并配置凭证

在飞书开放平台创建一个自定义应用,拿到App ID和App Secret,然后二选一配置:

方式 A:环境变量

export FEISHU_APP_ID="cli_xxx" export FEISHU_APP_SECRET="xxx"

方式 B:写入配置文件~/.nanoresearch/config.json

{ "feishu": { "app_id": "cli_xxx", "app_secret": "xxx" } }

第三步:一条命令启动机器人

nanoresearch feishu # 启动机器人 nanoresearch feishu -v # 详细日志模式

启动后终端会提示"WebSocket 长连接启动,等待消息...",此时直接在飞书里给机器人发消息即可。

💡 机器人采用WebSocket 长连接模式,无需公网服务器、无需配置 Webhook URL,家里电脑或实验室机器都能直接跑。按Ctrl+C可安全退出(自动保存对话记忆、安全取消任务)。

💬 聊天命令清单:一句话启动论文流水线

命令描述
/run <课题>对指定课题启动研究流水线
/status查看当前任务进度
/list列出所有历史研究会话
/stop停止当前运行的流水线
/export重新导出最近完成的研究(含 paper.pdf)
/new清除对话记忆,重新开始
/help显示帮助信息

不想记命令?直接自然语言聊天就行。比如说"帮我研究一下多模态情感分析",机器人会按 5 步引导你选择:研究方向 → 论文类型 → 数据场景 → 创新点偏好 → 落地偏好,每步只需回复一个 A/B/C/D 字母,答完自动启动流水线。命令处理逻辑见 nanoresearch/feishu_bot_handlers.py,对话记忆模块在 nanoresearch/feishu_bot.py。

📄 流水线跑完,paper.pdf 直接发进飞书

流水线按IDEATION → PLANNING → EXPERIMENT → FIGURE_GEN → WRITING → REVIEW六大阶段推进,实验代码真实运行、结果真实可信。完成后机器人会自动把paper.pdf上传到对话,并附上输出目录与生成文件清单;漏收的话再发一次/export即可补发。

下面是流水线自动生成的论文中的真实配图示例(定性对比与主结果图表):

❓ 常见问题

  • 需要公网服务器吗?不需要,WebSocket 长连接是出站连接,本机即可。
  • 任务跑一半断开了怎么办?工作空间按阶段保存检查点,研究结果默认保存在~/.nanoresearch/workspace/research/下,可断点续跑。
  • 想换干净对话?发/new即可清除记忆重新开始。
  • CLI 入口在哪看?feishu子命令定义于 nanoresearch/cli_commands.py,消息发送与 AI 对话核心逻辑在 nanoresearch/feishu_bot_core.py。

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