怎么从浏览器打开飞书, 并跳到与指定工号人员的聊天框, 并携带订单号

针对该需求，我建议通过飞书开放平台的"深度链接"功能实现，以下是具体方案及技术实现步骤：
一、技术方案选择

使用飞书提供的 Open Link 协议（类似飞书://open/）生成深度链接
结合 URL 参数传递订单信息
支持网页端与客户端自动跳转

二、具体实现步骤

用户信息映射准备


在平台用户系统与飞书账号系统之间建立映射关系（可通过手机号或邮箱关联）
创建用户信息查询接口：GET /api/lark/user/{orderId} 返回操作人员飞书 user_id


生成深度链接（前端实现示例）

// 获取操作人员飞书 ID
const getLarkUserId = async (orderId) => {
const res = await fetch(`/api/lark/user/${orderId}`);
return res.json().user_id;
};

// 生成飞书链接
const generateLarkDeepLink = (userId, orderInfo) => {
const baseUrl = 'https://applink.feishu.cn/client/chat/chat';
const params = new URLSearchParams({
user_id: userId,
text: `订单咨询：${orderInfo.number}\n 详情链接：${orderInfo.detailUrl}`
});
return `${baseUrl}?${params.toString()}`;
};


网页跳转逻辑

<a id="larkChatLink" class="feishu-link" style="display:none;">
打开飞书沟通
</a>

<script>
document.querySelector('.contact-support').addEventListener('click', async (e) => {
e.preventDefault();
const orderId = getCurrentOrderId(); // 获取当前订单 ID
const { user_id, detail_url } = await fetchOrderDetail(orderId);

const feishuUrl = generateLarkDeepLink(user_id, {
number: orderId,
detailUrl: detail_url
});

// 尝试打开客户端
window.location.href = feishuUrl;

// 客户端未安装时跳转网页版
setTimeout(() => {
document.getElementById('larkChatLink').href = feishuUrl.replace(
'applink.feishu.cn',
'www.feishu.cn'
);
document.getElementById('larkChatLink').click();
}, 500);
});
</script>

三、安全增强措施

信息加密处理

// 使用 AES 加密订单信息
const encryptOrderInfo = (orderId) => {
const cipher = crypto.createCipheriv('aes-256-cbc', SECRET_KEY, IV);
return cipher.update(orderId, 'utf8', 'base64') + cipher.final('base64');
};

// 在生成链接时
const encryptedId = encryptOrderInfo(orderId);
params.set('payload', encryptedId);


服务端验证（ Node.js 示例）

app.get('/api/lark/user/:orderId', async (req, res) => {
try {
const decryptedId = decryptOrderInfo(req.params.orderId);
const user = await UserService.findByOrder(decryptedId);
res.json({ user_id: user.feishuId });
} catch (error) {
res.status(403).json({ error: 'Invalid request' });
}
});

四、兼容性处理方案

多环境适配逻辑

function openFeishuChat(feishuUrl, webUrl) {
const ua = navigator.userAgent;
cont isMobile = /Mobile|Android|iPhone/i.test(ua);

if (isMobile) {
// 移动端直接尝试打开 App
window.location.href = feishuUrl;
setTimeout(() => {
window.location.href = appStoreLink; // 跳转应用商店
}, 500);
} else {
// PC 端打开桌面客户端
const iframe = document.createElement('iframe');
iframe.style.display = 'none';
iframe.src = feishuUrl;
document.body.appendChild(iframe);

setTimeout(() => {
document.body.removeChild(iframe);
window.open(webUrl); // 降级到网页版
}, 500);
}
}

五、实施建议

分阶段上线计划：

第一阶段：内部测试版（使用测试环境订单数据）
第二阶段：灰度发布（ 20%客服团队试用）
第三阶段：全量上线+数据监控


监控指标配置：


// 埋点示例
const trackEvent = (eventName, params) => {
console.log(`[Analytics] ${eventName}`, params);
// 实际应接入数据分析平台
};

document.querySelector('.feishu-link').addEventListener('click', () => {
trackEvent('FEISHU_CHAT_OPEN', {
order_type: 'refund',
user_agent: navigator.userAgent
});
});


异常处理方案：
添加备选交互流程（当飞书不可用时）

function fallbackToClipboard(orderInfo) {
navigator.clipboard.writeText(`订单号：${orderInfo.number}`);
showToast('已复制订单号到剪贴板');
}


设置超时重试机制

let retryCount = 0;
function checkFeishuInstalled() {
return new Promise((resolve) => {
// 通过客户端 API 检测实现
});
}



该方案的优势在于：

实现成本低，主要利用现有开放平台能力
同时支持桌面端和移动端跳转
通过加密保障订单信息安全
提供完整的异常降级方案
支持数据埋点用于后续优化

需要注意：

需要申请飞书开放平台开发者权限
用户首次使用时需要授权账号关联
建议在消息模板中添加平台 logo 等品牌元素
需定期更新加密秘钥（推荐使用密钥管理服务）

这年头问问 deepseek 很难吗？

不会问 ai ，飞书文档多看看也行啊

@Sumzibuyu AI 幻觉很严重哦, 比如说你给的答案就行, 刚刚问了官方技术支持, 明确表示不支持做消息携带跳转

既然是公司内部使用，可以客服先点击链接通知操作人员，操作人员此时已有订单和客服人员信息，由操作人员点击链接打开客服聊天框即可

@Sumzibuyu 1.站内直接回复 AI 生成内容可能会被封号； 2.AI 不一定准确，例如 #1 中的 AppLink 飞书并不支持自定义参数所以无法实现

@chunriyeqiukong 哥们别说和问题无关的话吗, 文档能看的已经看了

@xiaoqidev 想携带上下文信息, 我前司自研的 IM 就可以做到这一点, 看飞书的文档没有看到相关的内容, 想看看有没有人曾经也有这个想法, 或者有这个经验

@LiaoMatt 上下文信息已经有了，只是没在聊天中显示

要不再和技术支持聊聊，催他们来实现这一个东西，感觉很有必要的一个场景。

@Sumzibuyu ai 人家自己不会问，要你贴一个又臭又长还行不通的答案（ op 在#4 说的）？越来越感觉 ai 警察做得对

@jworg 嗯, 刚刚沟通的结果是让我找专门负责对接我们的技术支持, 提需求去落地, 但是如果要花钱, 肯定不做哈哈

@xiaoming1992 AI 的答案并不一定准确, 还是需要自己思考实践过滤一下

https://open.feishu.cn/document/common-capabilities/applink-protocol/applink-introduction/applink-application
看看这篇文档 按我的理解只要你能在你自己的系统里拿到对应人员的飞书 openid 就能通过 applink 唤起窗口

@LiaoMatt 这可能就是一本正经胡说八道的 ai

@Sumzibuyu @Livid AI

又想了想，如果是我的话，可能会这样做，包一下 AppLink ，触发点击动作时先去自己系统后台走一道，调用对应操作用户的 api 给目标飞书先发送上下文消息，应该就是 5 楼的思路

@kingcanfish 看了一下应该不支持参数吧，只能唤起聊天，还需要走其他的方式进行传输参数，或者使用粘贴板复制

@Sumzibuyu 社区明确规定不让发 AI 生成内容。 这么长一大段

创建群聊 -> 向群聊发送单号 -> 构造并访问群聊的链接

================

刚才看文档想到的方式，没试过，不一定行。

@input2output 谢谢，那个使用 AI 回复的账号已经被彻底 ban 。

@Livid 一直想有个建议，借位置提一下。

啥时候整一个，回复的时候能携带上下文，像 GitHub 那种

> 原文

回复

笑死了，一楼还贴了段又臭又长的 ai 回复。飞书开发相关的训练资料很少，ai 回复的幻觉很严重，这种问题还体现在很多冷门的技术上。
这种需要把飞书文档作为上下文提供进入，让他总结，但是如果我知道上下问在文档哪部分，我费这劲问 ai 干嘛呢，直接看文档不就行。
目前很多大模型的产品支持解析 url 中的内容作为上下文带上。但是飞书的文档子页面非常多，不可能所有都提供，即使都提供了，上下文大概率会超。这种时候需要先从工程层面做到"从飞书文档中过滤出和我的问题相关的部分内容"，然后带入到上下文中。
甚至一楼还问一句"这年头问问 deepseek 很难吗" 同样的，这年头发出来之前，验证下自己发的内容很难吗。
总之，我依然相信，大模型是智商过滤器。