feat/fix: batch_create_feishu_blocks 支持嵌套结构以解决容器块(Callout等)创建报错问题

[leeeezx]

问题描述

目前 batch_create_feishu_blocks 工具无法在一次调用中创建包含子内容的“容器块”（如高亮块 Callout、引用块 Quote 等）。尝试创建一个空的 Callout 块时，飞书 API 会直接报错，因为飞书强制要求容器类 Block 在创建时必须包含至少一个子节点（children）。

当前报错信息：API error: field validation failed (children: the min len is 1)

相关飞书接口：创建块

原因分析

1. Schema 不支持递归：
   在 src/types/feishuSchema.ts 中，BlockConfigSchema 是扁平的，仅包含 blockType 和 options。缺失了类似飞书原生 API 的 children 递归字段。
2. BlockFactory 缺少容器支持：
   在 src/services/blockFactory.ts 中，createBlock 方法仅支持 text, code, heading 等基础类型，缺少对 Callout, Quote, Grid 等容器类型的支持，且不支持组装 children 数据。

改进建议

AI给的建议，供您参考。

1. 修改 Zod Schema (src/types/feishuSchema.ts)
   将 BlockConfigSchema 改为递归结构，允许传入 children
2. 扩展 BlockFactory (src/services/blockFactory.ts)
   • 增加对 BlockType.CALLOUT 等容器类型的支持。
   • 在构建 Block 对象时，支持处理传入的 children 数组，将其转换为飞书 API 需要的嵌套格式。

期望工作方式

能够通过一次调用完成复杂结构的创建

[cso1z]

块的数据结构

根据官方文档的最新信息，可以看到文档已支持超过50多种块类型。目前，本项目主要关注与Markdown格式的兼容性。如果全面支持所有块类型，势必会使项目变得复杂，并导致MCP在token使用上出现浪费的问题。

[leeeezx]

块的数据结构

根据官方文档的最新信息，可以看到文档已支持超过50多种块类型。目前，本项目主要关注与Markdown格式的兼容性。如果全面支持所有块类型，势必会使项目变得复杂，并导致MCP在token使用上出现浪费的问题。

同意您的观点。

但是我感觉可以有一个折中的办法。

• 目前问题：无法创建容器类块，例如高亮块。
• 已有条件：get_feishu_document_blocks，可以通过这个tool读取文档的详细信息。
• 折中办法：不定义具体的块细节，例如块名称、相关定义（颜色）等，仅实现传入支持飞书接口的请求体，即包含children内容（可能对本项目来说还需要其他）。
• 最终效果：借助get_feishu_document_blocks，在一个文档中，AI能够通过MCP模仿已经存在的写作样式，进行新内容的添加。例如已经有了在高亮块中的规范写法，AI可以模仿着再写一个。

[cso1z]

实话实说，这个想法有点激进，不确定目前ai能不能完成。
如果ai能够很好完成，我有一个更加大胆的想法，设计一个模拟请求的mcp 可以传入域名 接口等请求必要的数据，mcp请求成功后直接返回结果。甚至连mcp都不需要 直接使用最近比较火Skills就够了(飞书api规则 + 脚本 ai自主决策使用)

[leeeezx]

实话实说，这个想法有点激进，不确定目前ai能不能完成。 如果ai能够很好完成，我有一个更加大胆的想法，设计一个模拟请求的mcp 可以传入域名 接口等请求必要的数据，mcp请求成功后直接返回结果。甚至连mcp都不需要 直接使用最近比较火Skills就够了(飞书api规则 + 脚本 ai自主决策使用)

案例（源自于我的使用过程）

• 使用组合：gemini cli+feishu_mcp
• 任务：我让AI读取一个文本文件中的内容，提炼关键内容写入一个指定的飞书文档。关键内容参照飞书文档中已有的内容。
  • 该飞书文档中已有规范的写作方式，例如以列表形式组成的要点
• 响应：AI会遵循指令，采用一样的写作格式 + 要点归纳方式，在飞书文档中写作。而某些飞书文档中有我设置的高亮块（我用高亮块区分不同知识点），AI会试图将新知识点也以高亮块包裹，这也是为什么我接收到报错。
• 潜在问题：实现效果可能确实与使用者的指令、模型能力、参考文档的规范性有关。

[leeeezx]

实话实说，这个想法有点激进，不确定目前ai能不能完成。 如果ai能够很好完成，我有一个更加大胆的想法，设计一个模拟请求的mcp 可以传入域名 接口等请求必要的数据，mcp请求成功后直接返回结果。甚至连mcp都不需要 直接使用最近比较火Skills就够了(飞书api规则 + 脚本 ai自主决策使用)

@cso1z 基础一些来看，可以在skill放置飞书文档的编写规范（例如高亮块的颜色对应编号等细粒度的内容），来指引AI完成任务。

另外，通过渐进式披露的特性，设想以：块-块种类-种类定义，此类分级提示应该可以有效指引AI，并且token消耗也能够得到有效节省。

是否可以将创建一个skill提上日程