IM 机器人

AICodeReviewer 可以通过自定义机器人 webhook 或飞书自建应用机器人发送聚合后的评审问题。 这些都是摘要 channel，接收汇总后的评审结果。在 outputs.routes 或按 workspace 的 outputs.summary 中配置路由。

飞书

1. 创建自定义机器人

1. 打开目标群 → 设置 → 群机器人 → 添加机器人 → 自定义机器人
2. 设置机器人名称和头像
3. 复制 webhook URL（https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/...）
4. 如果启用了签名校验（推荐），复制机器人设置里显示的签名密钥
5. 点击保存

2. 设置环境变量

# 必填
export AICR_FEISHU_WEBHOOK="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx"

# 仅当飞书机器人设置启用了签名校验时必填
export AICR_FEISHU_SECRET="your-signing-secret"

3. 配置输出通道

outputs:
  channels:
    - name: feishu-code-review
      kind: feishu_bot
      webhook_url_env: AICR_FEISHU_WEBHOOK   # 持有 webhook URL 的环境变量
      secret_env: AICR_FEISHU_SECRET          # 机器人启用签名校验时必填
      mention_author: true                     # @ 提交作者
      mention_fallback: skip                   # 作者无法解析时的策略："all" | "skip"

4. 把评审事件路由到飞书

outputs:
  routes:
    default:
      line_comments: [gitea-pr-review]
      summary: [gitea-pr-review]
    rules:
      # 把 P4 changelist 路由到飞书
      - match:
          trigger: p4-main
          target_kind: commit
        summary: [feishu-code-review]

      # 把 GitHub push 评审路由到飞书。若不配置 summary 路由，有问题的 run
      # 可能被记为跳过（skipReason="no_output_publisher"）。
      - match:
          trigger: github
          target_kind: push
        summary: [feishu-code-review]

或者按 workspace 固定 channel：

workspaces:
  instances:
    p4-main:
      source_repo:
        trigger: p4-main
        repo: "//depot/main"
      outputs:
        summary: [feishu-code-review]

5. 签名校验

当飞书机器人启用了签名校验，每个请求必须包含 timestamp 和 sign 字段。AICR 用 secret_env 指定的密钥自动计算签名：

string_to_sign = timestamp + "\n" + secret
signature = Base64(HMAC-SHA256(key=string_to_sign, message=""))

如果看到错误 19021: sign match fail，请确认 secret_env 的值与飞书机器人配置页显示的 签名密钥一致。

6. 卡片渲染

AICR 使用 JSON 2.0 schema（card.schema = "2.0"，markdown 放在 card.body.elements 下）发送飞书卡片。在 2.0 下，行内代码、带语言解析的代码块、标题、 引用块和表格都能原生渲染。AICR 在分发前应用 toFeishuMarkdown()——它只做 Markdown 修复 和空行折叠，不会把标题降级为粗体或把表格降级为纯文本（那些 1.0 时代的转换反而会 破坏 2.0 渲染）。如果行内代码或代码高亮显示为字面反引号，请确认 channel dispatcher 走的是 2.0 schema 路径。

7. 链接 issue 的卡片内容

当 summary 路由同时在 issue 记录渠道（gitea_problem_issue、github_problem_issue 或 gitlab_problem_issue）落盘本次评审的完整报告时，飞书卡片改为链接该 issue， 而不是逐条重复问题。频道上的 issue_link_card（仅 feishu_bot/feishu_app） 选择卡片内容：

• titles（默认）：标题行、问题计数、逐条问题标题和完整报告链接
• brief：只有标题行、问题计数和链接
• full：标题行、完整问题区块和链接

outputs:
  channels:
    - name: feishu-code-review
      kind: feishu_bot
      webhook_url_env: AICR_FEISHU_WEBHOOK
      issue_link_card: full   # brief | titles（默认）| full

飞书自建应用

使用 feishu_app 以自建应用机器人身份发送报告。启用机器人能力、发布应用， 将机器人加入报告接收群和成员来源群；两个群可以不同。单聊接收人需要在应用可用范围内。 该集成本身只主动发送消息；为报告卡片启用「重新评审」按钮时，需要同一应用的 IM 连接启用事件回调（见评审卡片按钮）。

创建应用与开通权限

1. 在开发者后台创建企业自建应用，进入 应用能力 → 添加应用能力，启用机器人。
2. 进入 开发配置 → 权限管理 → API 权限，按下表搜索权限标识并开通。 AICR 使用 tenant_access_token，应开通应用身份权限，无需用户 OAuth 授权。
3. 使用成员资料匹配时，在 权限管理 → 数据权限 → 通讯录权限范围 中加入成员来源群涉及的用户或部门。 群成员列表权限不会自动扩大通讯录权限范围，应用可用范围也不能代替通讯录权限范围。
4. 在 应用发布 → 版本管理与发布 创建版本，配置应用可用范围，提交审核并确认生效。 后续修改权限或可用范围时，也需按控制台提示完成发布和管理员审核。
5. 将机器人加入报告接收群；使用成员目录时，还需加入 member_directory.chat_id 指定的来源群。 机器人须有接收群的发言权限。单聊接收人须在应用可用范围内。

下表按 AICR 实际调用的接口选择权限。只使用 chat_id 或 open_id 发送报告时，仅需第一项；从群成员资料关联提交者时， 再开通群成员、通讯录接口和相应字段权限。

用途	权限标识	控制台权限名称 / 何时需要
主动发送报告	im:message:send_as_bot	以应用的身份发消息；所有 feishu_app 频道必需
拉取来源群成员	im:chat.members:read	查看群成员；配置成员目录且开启 mention_author 时需要
调用成员资料接口	contact:contact.base:readonly	获取通讯录基本信息；调用 GET /contact/v3/users/:user_id 补充资料时需要
姓名、英文名、别名	contact:user.base:readonly	获取用户基本信息；读取 name、en_name、nickname 时需要
邮箱	contact:user.email:readonly	获取用户邮箱信息；按 email 匹配时建议开通
企业邮箱	contact:user.employee:readonly	获取用户受雇信息；需要 enterprise_email 时开通
手机号	contact:user.phone:readonly	获取用户手机号；需要 mobile 时开通
用户 ID	contact:user.employee_id:readonly	获取用户 user ID；需要读取 user_id 或配置 receive_id_type: user_id 时开通

接口调用权限和字段权限是两层检查；单独开通 contact:user.base:readonly 不能代替通讯录接口权限。 上表选用接口页列出的权限组合；若已有官方列出的替代权限，无需重复申请更宽权限。 默认使用 open_id 拉取群成员和生成 @，无需为了 @ 额外读取手机号或 user_id。 email 与 enterprise_email 的字段权限不同；后者还要求企业管理员已启用飞书邮箱服务。 如需完整获取本功能支持的资料，可申请表中全部权限，并确认用户资料本身已填写。

核对依据：官方发送消息、 获取群成员列表、 获取单个用户信息及 配置应用可用范围。 外部成员、不在通讯录授权范围内的成员，或未授权的敏感字段，可能无法补全； AICR 保留可用群内资料，匹配不确定时不 @。遇到 41050 优先检查通讯录权限范围， 230002 检查机器人是否在接收群，230013 检查单聊接收人的应用可用范围。

配置 AICR

在服务端环境设置 AICR_FEISHU_APP_SECRET，再合并以下配置：

outputs:
  channels:
    - name: feishu-app-review
      kind: feishu_app
      app_id: cli_replace_me
      app_secret_env: AICR_FEISHU_APP_SECRET
      receive_id_type: chat_id
      receive_id: oc_report_group
      mention_author: true
      mention_fallback: skip
      guess_author: true
      member_directory:
        chat_id: oc_member_source_group
        cache_ttl_seconds: 300
      user_mappings:
        "[email protected]": ou_replace_with_app_open_id
        "alice-dev-workspace": ou_replace_with_app_open_id
  routes:
    default:
      summary: [feishu-app-review]

app_id 和 receive_id 必填；app_secret_env 与明文 app_secret 二选一。 数据库配置中的明文凭据沿用现有加密存储和脱敏编辑流程。 receive_id_type 默认为 chat_id；open_id、user_id、union_id 和 email 用于指定个人接收人。base_url 默认为 https://open.feishu.cn，唯一备选值是 https://open.larksuite.com，无需添加 /open-apis。Open ID 在不同应用间不通用。

两种飞书渠道共享内置 feishu-summary.hbs、问题渲染、JSON 2.0 卡片和默认零问题策略 publish_if_summary。命名模板 templates.summary / templates.problem 优先； 工作区目录按渠道名、feishu_app.*、feishu_bot.*、通用模板的顺序查找， 因此已有 webhook 工作区模板也能用于应用报告。应用发送时将卡片序列化为 JSON 字符串， 放入消息接口的 content 字段。

设置 mention_author: true 后，AICR 分页读取 member_directory.chat_id， 再补充应用有权限读取的 name、en_name、nickname、email、enterprise_email、 mobile、open_id、user_id 和 union_id。只在内存保存这些字段；默认缓存 12 小时， cache_ttl_seconds 范围为 0–604800（7 天），0 表示不复用缓存。渠道值覆盖全局 outputs.author_resolution.directory_cache_ttl_seconds。新配置代次使用独立缓存。 两个 TTL 字段均支持静态文件与数据库配置，沿用文件来源的优先级与锁定规则。 临时网络、HTTP 429 或 HTTP 5xx 失败可沿用过期快照并记录诊断，每次后续调用重新刷新。 权限拒绝或成员列表不完整会清除快照；TTL 为 0 时不保留快照用于回退。没有可用快照时 报告不带 @ 照常发送。成员数据只供宿主发布链路与独立身份模型调用使用，评审 MCP 工具 不暴露成员列表。资料请求最多并发 4 个，单次请求超时 15 秒，刷新工作预算为 60 秒。

匹配时统一 Unicode 表示并忽略大小写，按以下优先级查找：

1. 渠道内 user_mappings：作者邮箱、用户名、显示名或完整 P4 提交者 workspace 精确映射到当前应用的 open_id。配置目录时，映射目标必须在来源群中。
2. P4 的 submitterWorkspace 按标点或空格分隔后匹配完整标识片段。 例如 build_alice_PC 匹配别名 alice，malice_PC 不匹配。 此步骤排除不足三个字符的短别名，至少两个汉字的中文姓名除外。 唯一的 workspace 匹配优先于 admin 等共享账号，即使账号命中其他成员的邮箱前缀； 其他 provider 跳过此步骤。
3. 作者完整邮箱与个人邮箱或企业邮箱匹配。
4. 用户名或显示名与中英文名、别名、邮箱本地部分、手机号或 ID 精确匹配。
5. 所有规则均未匹配且 guess_author 开启时，使用独立 LLM 调用选择一个目录候选人， 或返回无法确定。

同一优先级出现多个候选时跳过 @，停止较弱规则和模型兜底；P4 workspace 有歧义时也如此。 即使配置了 mention_fallback: all 也不会转为 @ 所有人； 全局邮箱黑名单同样禁止 @。AICR 不使用 push 投递者或分析服务自己的 P4 workspace 猜测作者。 mention_author 默认为 false；未配置目录时，只有显式 user_mappings 能解析个人， 全局 Git 登录名映射不能当作飞书 ID。推荐使用 mention_fallback: skip，避免未匹配作者触发群提醒。

feishu_app 的 guess_author 默认开启。设为 false 会关闭 workspace 推测和模型兜底， 保留显式映射及邮箱、姓名、别名的精确匹配。mention_author 仍控制实际通知；关闭时不拉目录， 也不调用关联模型。Git 输出频道沿用平台原生作者解析。飞书 webhook 和企业微信 webhook 机器人没有成员目录能力，不执行模型关联。

对于别名 owent、工作邮箱 [email protected]，P4 workspace owent_myrion-pc_6689、 独立 P4 用户名 owent，或 GitHub/Gitea 的同名用户及该邮箱，已有规则即可匹配，无需调用模型。 其他未匹配的信息可以使用独立模型组：

llm:
  model_chain:
    default:
      - provider: your-existing-provider
        model: your-review-model
        role: heavy
    directory-identity:
      - provider: your-existing-provider
        model: your-identity-model
        role: light
  author_resolution_model_chain: directory-identity
workspaces:
  defaults:
    author_resolution_model_chain: directory-identity
  instances:
    your-workspace:
      author_resolution_model_chain: directory-identity

将模型组合并进现有配置。选择顺序为 workspace 实例 → workspace defaults → llm.author_resolution_model_chain → llm.default_model_chain，不会继承 workspace 的审查主链。 三个字段都支持静态文件和数据库管理。管理界面的 Model groups → Model chains 设置全局值， Workspaces 设置默认值及实例覆盖。沿用数据库优先级、重置和模型组引用校验； 报告发送前即使发布了新配置，运行中的任务仍使用接收时固定的配置版本。

专用身份提示词只向选定模型提供提交者身份线索、候选人的姓名、别名和邮箱； 不包含手机号、目录原生 ID、凭据、审查代码或报告。候选编号为临时值，程序校验其成员资格后生成 @。 目录资料不会进入主代码审查提示词或持久化报告状态。只有允许的候选且模型置信度为高时才接受； 重名、无法确定、无效输出、模型异常或超过 15 秒均跳过 @，报告照常发送， 即使配置 mention_fallback: all 也不会转成全员通知。 关联调用使用配置的回退链、重试、provider 限流及共享单次/每日预算。 候选超过 500 人或序列化输入超过 64,000 字符时，整体跳过模型分析，不截断候选列表。 完整字段路径见配置参考。

目录读取失败或成员列表受安全限制时，报告继续发送但不带 @。通讯录资料查询失败时， 保留可用群内字段，并记录不含个人资料的诊断。来源群匹配到的人可能不在报告接收群中； 实际 @ 效果仍取决于飞书的群成员和通知规则，需要在目标租户验收。

客户端缓存租户访问令牌，令牌被明确拒绝时刷新并重试一次。HTTP 错误、非零 API 状态码 或缺少消息回执均使发布失败。消息传输异常可能已完成投递。自动提交批次持久保存发送 身份，在首次尝试后最多 59 分钟内复用 UUID；SQLite/Redis 可跨重启保留身份。 UUID 过期或不确定请求发生变化时阻止重发。其他评审路径仅在内存中为令牌重试复用 UUID，不提供重启恢复。

企业微信

1. 创建群机器人

1. 打开目标群 → 群设置 → 群机器人 → 添加机器人
2. 设置机器人名称和头像
3. 复制 webhook URL（https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=...）
4. 点击保存

2. 设置环境变量

# 必填
export AICR_WECOM_WEBHOOK="https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxxx"

企业微信群机器人 webhook 不使用 HMAC 签名校验，无需 secret 环境变量。

3. 配置输出通道

outputs:
  channels:
    - name: wecom-ops
      kind: wecom_bot
      webhook_url_env: AICR_WECOM_WEBHOOK
      mention_author: false                    # @ 提交作者
      mention_fallback: skip                   # 作者无法解析时的策略："all" | "skip"
      no_problems: { action: suppress }
      # mentioned_mobile_list: ["+86-13800138000"]  # 可选：额外发送一条有界 text 提醒；
      #   手机号提醒只存在于 text 消息类型

4. 把评审事件路由到企业微信

outputs:
  routes:
    default:
      line_comments: [gitea-pr-review]
      summary: [gitea-pr-review]
    rules:
      # 把 P4 changelist 路由到企业微信
      - match:
          trigger: p4-main
          target_kind: commit
        summary: [wecom-ops]

5. Markdown 渲染与长度限制

企业微信群机器人消息支持部分 Markdown：标题、粗体、链接、行内代码和引用块可原生渲染。 表格会被拍平为纯文本行。 代码块会被保留。AICR 在分发前自动应用 toWeComMarkdown()。

报告保留每条问题的完整正文、建议和代码引用。企业微信 webhook Markdown 的上限是 4096 个 UTF-8 字节，仅超限时裁剪正文并注明，原生提醒保留。飞书 webhook 请求上限 为 20 KiB，应用卡片请求为 30 KiB，预算包含 JSON 转义与请求字段；报告链接、 提醒和卡片按钮保留。企业微信应用报告按 2048 字节分片。

外部成员目录（文件）

没有通讯录 API 的 IM 频道（wecom_bot、feishu_bot、wecom_app）可以通过 严格 YAML/JSON 成员文件解析提交作者，并输出原生带类型的 @，而不是纯文本 @username：

outputs:
  channels:
    - name: wecom-group
      kind: wecom_bot
      webhook_url_env: AICR_WECOM_WEBHOOK
      mention_author: true
      member_directory:
        source: file
        path: ./private/im-members.yaml
        directory_id: engineering-wecom
        identity_scope: { kind: wecom_corp, id: ww_example }
        watch: true          # 父目录 watch，默认开启

成员文件应由运行时用户持有，目录权限为 0700，文件权限为 0600。 通过 deploy.sh 部署时，/app/data/private 对应宿主的 data/db/private； 部署权限修复保留该子树及 data/db/build 中任务备份的私有权限。

成员文件格式见配置参考；要点：

未配置目录的 webhook 只从显式 outputs.author_resolution.email_mappings 获取原生 提醒身份。VCS 登录名或飞书 ID 不能直接标识企业微信成员。P4 共用账号可用 author_mappings 将完整提交工作区映射到成员 key，或开启 guess_author 做无歧义 的工作区匹配。文件目录结果替换回退提醒，并在渲染前传入自定义 atMentions。 mention_author: false 关闭目录匹配与动态手机号提醒。

• 匹配顺序：按触发器隔离的精确 vcs_accounts、显式 author_mappings、 再是确定性的姓名/邮箱——猜测默认关闭，频道显式 guess_author: true 才开启。
• wecom_userid 成员内联渲染 <@userid>；wecom_mobile 成员额外发送一条 有界 text 提醒（手机号提醒只在 text 消息生效）；飞书成员渲染带类型的 <at> 标签。
• 整个文件校验通过才使用；否则报告照常发送但不去 @——损坏目录绝不回退 @all。每份报告固定一个目录快照，覆盖全部分片。
• 文件路径相对主配置文件目录解析。allowed_root 缺省为该目录；解析 .. 和符号链接后， 文件必须仍在允许的根目录内。根目录外的绝对路径需要显式配置受信根。
• 文件中的姓名、别名、邮箱除类型化 mention id 外不进入 payload、prompt 或日志。

企业微信自建应用

wecom_app 渠道通过自建应用（message/send）把汇总报告发送给显式 成员、部门或标签，或发送到一个 appchat 应用群（appchat/send）。 凭据保存在 im.connections 条目中（明文秘密在数据库配置中密封； 推荐使用 app_secret_env）：

im:
  connections:
    corp-review:
      kind: wecom_app
      corp_id: ww_example
      agent_id: 1000002
      app_secret_env: AICR_WECOM_APP_SECRET

outputs:
  channels:
    - name: wecom-app
      kind: wecom_app
      connection: corp-review
      target:
        kind: recipients          # 成员/部门/标签
        users: [alice_zhang]
    - name: wecom-group
      kind: wecom_app
      connection: corp-review
      target:
        kind: appchat             # 本应用创建的一个群
        chat_id: exampleChat123

行为说明：

• 报告为企业微信 Markdown，按 UTF-8 安全分片，每片至多 2048 字节； 每片有独立送达回执，已送达的分片不会重发。业务拒绝 （errcode != 0）会让渠道失败，而不是报告成功。
• 只有明确的 token 错误码 40014/42001 会刷新一次 token 并重试一次； 超时保持结果 unknown，绝不盲发。
• appchat 目标要求群由同一应用创建且应用可见范围包含根部门—— 环境不允许该范围时 appchat 保持未验证，请使用 recipients。
• IM 连接的消息命令与评审按钮另行配置 （见管理 IM 连接与命令绑定）。

评审卡片按钮（飞书应用与企业微信应用）

当满足以下全部条件时，feishu_app / wecom_app 输出渠道发出的报告会附带一个 重新评审按钮：

• 飞书：输出渠道的 app_id 对应一个启用了事件回调的 im.connections 飞书连接， 且为群聊（receive_id_type: chat_id）目标；
• 企业微信：输出渠道引用的连接启用了回调，且目标为显式收件人 （target.kind: recipients；只有配置了回调的应用才能发送可回调卡片， appchat 群消息没有卡片类型）。卡片在 Markdown 报告分片之后单独发送， 按钮的 task_id 与 key 都只携带动作 ID；
• 两种平台都要求存在一个启用 review 命令的命令绑定，其 conversations 覆盖报告会话（飞书为接收群，企业微信为单聊），且 repositories 注册了 被评审的仓库。

按钮只携带服务端预发行的不透明动作 ID（24 小时有效）。点击时服务端校验 真实操作人、平台消息/任务标识、会话与绑定授权后创建新的评审请求；同一按钮重复 点击返回原请求编号，转发到其他会话的卡片、被撤权的绑定和过期动作都会被拒绝。 发送回执未落库的动作保持待绑定状态，不会被回调自报来源激活。企业微信 webhook、appchat 等不支持回调的渠道不显示按钮。

发布恢复复用原动作 ID 与已确认消息，不为已确认发送重新发行按钮。 动作在消费或过期前保留发行快照供追溯；点击产生的新请求使用点击时的当前配置快照。 缺少持久的点击时快照时，动作不被消费。

接收消息命令（回调与长连接）

除主动发送报告外，IM 连接还可以接收群内 @机器人 的消息命令。当前支持三种 接收模式，配置在 im.connections 中按连接选择：

im:
  connections:
    # 企业微信 AI 机器人 —— 事件回调模式
    wecom-airobot:
      kind: wecom_aibot
      corp_id: ww_example
      callback:
        enabled: true
        token_env: AICR_WECOM_AIBOT_TOKEN            # 回调 Token
        encoding_aes_key_env: AICR_WECOM_AIBOT_AES    # 回调 EncodingAESKey

    # 企业微信 AI 机器人 —— 长连接模式（无需公网回调 URL）
    wecom-airobot-lc:
      kind: wecom_aibot
      corp_id: ww_example
      aibot_id: "https://open.work.weixin.qq.com/..."  # 机器人的 bot_id
      secret_env: AICR_WECOM_AIBOT_LC_SECRET           # 机器人的 Secret

    # 飞书自建应用 —— 事件回调模式（平台侧「将事件发送至开发者服务器」）
    feishu-app:
      kind: feishu_app
      app_id: cli_example
      app_secret_env: AICR_FEISHU_APP_SECRET
      tenant_key: "xxxx"
      callback:
        enabled: true
        verification_token_env: AICR_FEISHU_VERIFY_TOKEN
        encrypt_key_env: AICR_FEISHU_ENCRYPT_KEY

    # 飞书自建应用 —— 长连接模式（平台侧「使用长连接接收事件」）：
    # 不配置回调（或 enabled: false），服务端用 app_id+app_secret 主动建连
    feishu-app-lc:
      kind: feishu_app
      app_id: cli_example
      app_secret_env: AICR_FEISHU_APP_SECRET

回调模式的平台侧回调 URL 均为 https://<服务地址>/callbacks/im/<连接id>， 例如 https://aicr.example.com/callbacks/im/wecom-airobot。配置保存时平台会 发起 URL 验证 challenge，服务端按协议回包；之后每条 @机器人 消息先验签 解密、持久化入箱，再处理命令。

当前支持的命令语法（aicr 前缀，群内 @机器人 后发送）：

• aicr help — 所有接收模式都会即时回复命令帮助。企业微信回调模式按官方 被动回复协议在回调响应体里回加密的流式消息（msgtype: "stream"、 finish: true；直接回 markdown 会被平台忽略）；企业微信长连接通过 aibot_respond_msg 回复；飞书通过消息 API 回复。
• 查询命令（只读，同样走绑定授权；列表只显示当前授权绑定中的仓库， 除非该绑定启用 allow_all_repositories）： aicr projects（项目列表）、aicr reviews [别名]（近期评审）、 aicr commits <别名> [分支] / aicr prs <别名> [分支]（近期会触发评审的 提交/PR-MR）、aicr detail <别名> <修订> / aicr prdetail <别名> <PR号> （评审详情：状态、模型、输入/输出/缓存命中的 token、请求数、成本、耗时， 仅保留近期记录）、aicr queue（排队任务含计划开始时间）、 aicr running（进行中评审）。 对绑定注册的仓库，查询按工作区、来源触发器和仓库引用共同匹配； 同一工作区和仓库的其他触发器记录不在该绑定的查询范围内。
• aicr chat-id / aicr review <repo> <revision> / aicr status <id> / 取消命令 — 需要配置启用的 im.command_bindings。授权按“操作人、会话、连接、命令” 四个维度判定，操作人支持两种形态任一命中：精确 principal （{type, id}）或范围匹配器——部门（含子部门）、标签（承载 角色/用户组语义）、职位、自定义字段、飞书群成员/部门/职务，以及 any（任意已认证操作人）。每个匹配器可加 expires_at 实现临时授权， 到期自动失效。范围匹配依赖服务端目录快照（企业微信需要一个启用的 wecom_app 连接提供通讯录，AI 机器人的加密 userid 自动转换）， 目录不可用时该维度不授权（fail-closed），精确 principal 不受影响。 绑定可开启 allow_all_repositories：仓库别名除绑定注册表外，还能按 workspace id 或仓库全名匹配已接入的项目（aicr projects 列出的条目）， 免去逐仓库注册。 被拒绝的命令会把操作人与会话标识回显给发送者（仅该会话内可见）—— 群白名单引导由此闭环：在群里 @机器人发一次命令，从拒绝回复中取群 id 加入绑定的 conversations 即可（企业微信 AI 机器人的群没有查询 API）。

取消命令（写操作，需在绑定的 commands 中显式加入 cancel）：

• aicr cancel <repo> <revision> — 取消指定仓库中匹配修订前缀（提交 哈希前若干位）或精确数字修订号的进行中/排队中评审任务。
• aicr cancel <repo> before <时长> — 取消指定仓库在指定时间之前入队 的任务；时长格式 <n><m|h|d>（分钟/小时/天），如 2h、30m、3d。 也支持带明确时区的 ISO 时间，如 2026-09-01T00:00:00+08:00。
• aicr cancel before <时长> — 不限定仓库，取消当前绑定授权范围内 指定时间之前入队的任务（绑定开启 allow_all_repositories 时为全部仓库）。

取消覆盖 auto-commit 排队批次（终态关闭并释放流）、正在 执行的批次（先持久化取消再中止执行，已发布的输出不回滚）、IM 评审请求 （终态 rejected，向原请求会话发送取消通知）以及遗留的进行中运行 记录（标记为 cancelled）。带别名的形式要求该别名在绑定注册表中 （或经 allow_all_repositories 解析）；取消范围始终不超过绑定授权的 仓库集合。即使开启 allow_all_repositories，显式别名也只取消该仓库。 活动 webhook 与管理端重评也可通过实时运行注册表中止；取消阻止后续发布， 已经发送的输出不会撤回。 窗口外等待的延期评审也会被持久化删除。

aicr review 持久化请求及配置快照后，服务端工作器校验固定修订，并在共享的 workspace 并发限制下执行评审。Git 需要配置仓库中可达的完整提交哈希；SVN 和 P4 需要正整数修订号。同一活动 workspace、仓库和修订号的重复请求会复用已有评审， 不占用新请求配额。aicr status 仅向原操作人、原连接和原会话返回请求状态， 且状态命令绑定仍须允许该仓库。执行中断的评审按阶段恢复：分析阶段的崩溃在持久 退避后有界重试（当前默认最多 3 次恢复尝试，超出记为失败）；分析完成后中断的发布按 持久 checkpoint 仅恢复发布，不会重复调用模型；无法证明送达状态的发布中断标记为 publication_unknown，服务端不会自动再次发布。终态通知发回请求会话； 企业微信长连接模式复用已订阅的连接，并等待平台发送回执。 所有发布操作均失败或缺少发布通道时，请求记为失败；部分发布成功时记为部分成功。 非法发布检查点不能授权重发；检查点超过 1 MiB 或持久化失败时停止后续发送， 保留最后有效恢复状态。Git 提交作者来自持久化的 VCS 元数据，聊天操作人单独记录。 传输失败和无法证明送达保留 publication_unknown；明确收件人拒绝记为失败，已知部分送达记为部分成功。

长连接模式由服务端在 aicr serve 启动时按连接表主动建立连接（断线自动 重连），不依赖回调 URL，也不需要 callback 配置：企业微信 AI 机器人用 官方 WebSocket 协议（aibot_id+secret），飞书用官方 SDK 长连接 （app_id+app_secret）。两种企业微信模式各自对应一个独立的机器人实体 （各自有自己的 bot_id/凭据），可以并存；飞书的回调与长连接在平台侧互斥， 按开发者后台选择的事件接收方式配置对应连接。

公共字段

IM channel 类型共享输出通道配置中记录的通用输出 channel 字段。 与 IM 机器人最相关的字段：

字段	含义
webhook_url_env	webhook 渠道：持有机器人 webhook URL 的环境变量名
secret_env	feishu_bot：持有签名密钥的环境变量名
mention_author	为 true 时，可解析的情况下 @ 提交作者
mention_fallback	作者无法解析时的策略：all（@ 所有人）或 skip
no_problems	该 channel 的零问题策略（publish / suppress / publish_if_summary）

关于路由、target-kind 匹配和零问题策略，见输出通道和 输出通道配置。

管理 IM 连接与命令绑定

仪表盘的配置页签为 IM 集成提供两个实体页面：IM 连接与IM 命令绑定。 连接保存协议身份与凭据（wecom_app、wecom_aibot 或 feishu_app）； 命令绑定引用某个连接，并定义哪些带类型的操作人、会话与命令可以发起评审。 在抽屉中输入的明文凭据会在持久化边界密封，之后不再回显； 删除或改名仍被绑定或频道引用的连接时，发布边界会原子地拒绝。

这两个页面管理草稿配置：报告发送与三种接收模式（企业微信 AI 机器人 事件回调/长连接、飞书应用事件回调）已生效，aicr help 即时应答；评审 命令（review/status）需启用命令绑定后才会执行，绑定默认停用。im.* 字段合同见配置字段参考。