Arduino UNO Q 板载 Nanobot 自动化编程指南之四

介绍一下飞书和看图片识别功能，这是Nanobot原作没有的功能。

一、飞书通道集成
（1）工作原理
nanobot 使用 WebSocket 长连接 与飞书通信，无需公网 IP 或 Webhook 配置。
飞书服务器 ←WebSocket长连接→ nanobot

（2）配置方法
在 ~/.nanobot/config.json 中配置：
{
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"appId": "cli_xxxxxxxxxxxx",
"appSecret": "xxxxxxxxxx",
"encryptKey": "",
"verificationToken": "",
"allowFrom": [],
"reactEmoji": "THUMBSUP"
}
}
}

（3）前置条件
1. 在 https://open.feishu.cn 创建企业自建应用
2. 启用机器人能力
3. 订阅事件：im.message.receive_v1
4. 获取 App ID 和 App Secret

（4）支持的消息类型


（5）功能特性
- 自动回复表情：收到消息后自动点赞确认
- Markdown 渲染：自动转换为飞书卡片
- 表格支持：Markdown 表格转为交互式表格
- 媒体文件：支持发送图片、文件

二、甲骨文/古画识别
介绍一下飞书和看图片识别功能，这是Nanobot原作没有的功能。
一、飞书通道集成
  工作原理
  nanobot 使用 WebSocket 长连接 与飞书通信，无需公网 IP 或 Webhook 配置。
  飞书服务器 ←WebSocket长连接→ nanobot
  配置方法
  在 ~/.nanobot/config.json 中配置：
  {
    "channels": {
      "feishu": {
        "enabled": true,
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "xxxxxxxxxx",
        "encryptKey": "",
        "verificationToken": "",
        "allowFrom": [],
        "reactEmoji": "THUMBSUP"
      }
    }
  }
  前置条件
  1. 在 https://open.feishu.cn 创建企业自建应用
  2. 启用机器人能力
  3. 订阅事件：im.message.receive_v1
  4. 获取 App ID 和 App Secret
  支持的消息类型
功能特性
  - 自动回复表情：收到消息后自动点赞确认
  - Markdown 渲染：自动转换为飞书卡片
  - 表格支持：Markdown 表格转为交互式表格
  - 媒体文件：支持发送图片、文件

  二、甲骨文/古画识别

  （1）技术架构
功能特性
  甲骨文识别：
  - 逐字识别甲骨文字形
  - 给出每个字的释读结果
  - 看不清的字标注 "□"
  古画/书法识别：
  - 识别所有题跋文字
  - 识别落款、印章文字
  - 提取完整文字内容
  金石铭文：
  - 识别碑刻、铜器铭文
  - 自动搜索权威资料进行解读

  （2）使用方式
  用户在飞书中发送图片后，nanobot 会：
  1. 自动下载图片到本地 (~/.nanobot/media/)
  2. 调用 recognize_image 工具识别
  3. 使用网络搜索查询相关权威资料
  4. 返回专业解读，然后把下载的图片删除
  示例对话
  用户：[发送一张甲骨文图片]
  助手：【识别文字】
        逐字释读：
        1. 王 - 象形字，表示王权
        2. 祀 - 祭祀之意
        ...
        【权威解读】
        这是一片商代卜辞，内容关于...

（3）  配置要求
  {
    "agents": {
      "defaults": {
        "visionModel": "dashscope_vision/kimi-k2.5",
        "visionMaxTokens": 8192,
        "visionTemperature": 0.3
      }
    },
    "providers": {
      "dashscope_vision": {
        "apiKey": "sk-sp-xxxxxxxx",
        "apiBase": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1"
      }
    }
  }