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飞书开放平台非官方SDK - 企业级高覆盖率Rust实现

✅ openlark-docs 链式调用支持与 API 覆盖率更新

🏗️ 22个专业模块，1,134+个API，企业级质量和完整文档支持。

🎯 100% API 覆盖 - openlark-docs 实现 254 个 API，零未完成标记

支持自定义机器人、长连接机器人、云文档、飞书卡片、消息、群组、招聘管理等API调用。

🚀 快速开始

1. 添加依赖

在您的 Cargo.toml 中添加：

[dependencies]
open-lark = "0.15"

2. 选择功能组合

默认配置（推荐新手）：

open-lark = "0.15"  # 包含 IM 消息、文档协作、认证功能

按需选择：

# 纯通讯功能（IM + 联系人 + 群组）
open-lark = { version = "0.15", features = ["communication-core"] }

# 企业协作套件
open-lark = { version = "0.15", features = ["professional-suite"] }

# 人力资源套件（IM + HR + AI）
open-lark = { version = "0.15", features = ["enterprise-suite"] }

# 完整功能
open-lark = { version = "0.15", features = ["full-suite"] }

3. 基础使用

use open_lark::prelude::*;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let client = Client::builder()
        .app_id("your_app_id")
        .app_secret("your_app_secret")
        .build()?;

    // 上传文件
    let file_data = std::fs::read("document.pdf")?;
    let result = UploadAllRequest::new(
        client.docs.ccm.drive.v1().config().clone(),
        "document.pdf".to_string(),
        "folder_token".to_string(),
        "explorer".to_string(),
        file_data.len(),
        file_data,
    )
    .execute()
    .await?;

    println!("文件上传成功: {}", result.file_token);

    // 创建数据表
    use openlark_docs::base::bitable::v1::app::table::{CreateTableRequest, TableData};
    let table_request = CreateTableRequest::new(
        client.docs.base.bitable().config().clone(),
    )
    .app_token("app_token".to_string())
    .table(TableData::new("测试表格"));
    let table = table_request.execute().await?;

    println!("表格创建成功: {}", table.table_id);

    // 创建记录
    use openlark_docs::base::bitable::v1::app::table::record::CreateRecordRequest;
    let fields = serde_json::json!({
        "姓名": "张三",
        "部门": "技术部",
        "状态": "在职"
    });

    let record_request = CreateRecordRequest::new(
        client.docs.base.bitable().config().clone(),
    )
    .app_token("app_token".to_string())
    .table_id("table_id".to_string())
    .fields(fields);
    let record = record_request.execute().await?;

    println!("记录创建成功: {}", record.data.record_id);

    // 创建知识空间
    use openlark_docs::ccm::wiki::v2::space::CreateWikiSpaceRequest;
    let space_request = CreateWikiSpaceRequest::new(
        client.docs.ccm.wiki.v2().config().clone(),
    )
    .name("技术文档库".to_string())
    .description("存储技术文档".to_string());
    let space = space_request.execute().await?;

    println!("知识空间创建成功: {}", space.space.as_ref().unwrap().space_id);

    Ok(())
}

🔄 架构重构

重构原因

本次重构旨在将项目从早期快速开发模式升级为企业级 SDK 架构：

目标	说明
🔗 统一 API 调用模式	将散乱的 API 实现统一为 Builder 模式，提供一致的开发体验
🚪 单入口架构	实现 ServiceRegistry 统一服务注册，所有服务通过 Client 单入口访问
📦 模块化设计	按业务领域拆分为独立 crates（通讯、文档、HR、会议等），支持按需引入
🧹 技术债务清理	清理过时模块、简化 trait 系统、移除死代码和硬编码 URL

重构进度

模块	状态	说明
openlark-core	✅ 完成	清理过时模块，简化 trait 系统
openlark-auth	✅ 完成	重构 Token 管理和 API 结构
openlark-cardkit	✅ 完成	重构为 Builder 模式
openlark-client	✅ 完成	实现单入口架构，统一 ServiceRegistry
openlark-docs	✅ 完成	254 个 API 100% 覆盖，链式调用支持
openlark-meeting	✅ 完成	重构为统一模式，添加 feature 条件编译
openlark-hr	✅ 完成	重构为统一模式
openlark-communication	✅ 完成	重构 feature 系统，支持条件编译
openlark-protocol	✅ 完成	简化 WebSocket 分包逻辑

新架构特点

// 链式调用体验
client.docs.ccm.drive.v1().file().upload(...).execute().await?;
client.docs.base.bitable().record().create(...).execute().await?;

// 统一的服务访问
client.communication.im.v1().message().send(...).execute().await?;
client.meeting.vc.v1().room().create(...).execute().await?;

• 🔗 链式调用 - 流畅的 API 调用路径：client.docs.ccm.drive.v1()
• 🛡️ 类型安全 - 编译时验证所有 API 调用参数
• ⚡ 按需编译 - 50+ feature flags 支持按需引入功能
• 🏢 企业级质量 - 零警告构建，严格 clippy 检查

📖 文档和资源

• 招聘系统实现报告 - 详细的技术架构和功能说明
• openlark-docs AGENTS.md - 文档服务模块知识库
• API 覆盖率报告 - openlark-docs 实现状态分析
• 功能选择指南 - 完整的功能选择指南
• 快速启动示例 - 完整功能演示

📊 开发者体验革命性改进

• 🔍 透明的项目状态 - 用户可以清楚了解每个模块的实现状态和可用功能
• 📋 清晰的发展路线图 - 详细的3阶段实施计划和量化成功指标
• 🤝 社区共建邀请 - 开放的贡献指南和优先级指导
• 📚 完善的技术文档 - 从模糊宣传转向精确的技术分析

📈 项目成熟度提升

• 从工具到平台 - SDK实现从基础工具向企业级开发平台的战略升级
• 质量文化建设 - 建立透明、诚实的项目状态沟通机制
• 可持续发展 - 清晰的模块化架构支持长期维护和功能扩展
• 企业级可靠性 - 通过架构重构显著提升代码质量和系统稳定性

📋 TODO

目前主要功能模块均已完成，后续计划：

• 更多AI能力集成
• 更多事件处理器支持
• 性能优化和缓存策略
• 更多示例和文档

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

MIT OR Apache-2.0