甲木：刚刚，飞书 CLI 开源了，我用 Claude Code 玩转几大企业级场景，绝了！

甲木：刚刚，飞书 CLI 开源了，我用 Claude Code 玩转几大企业级场景，绝了！ 甲木：刚刚，飞书 CLI 开源了，我用 Claude Code 玩转几大企业级场景，绝了！ Modified April 1 整个过程不需要离开界面 。 场景 3 群聊消息总结 + 待办提取 这个场景应该是所有人都能共鸣的。 我们肯定都有这种经历：好几个项目群，每天几百条消息， 翻都翻不完 。更头疼的是，群里有人说了个事，你当时没记下来，后来就忘了。 现在一句话搞定： 帮我搜索一下「XX项目群」最近三天的消息，总结讨论要点，提取出跟我相关的待办事项，然后把待办创建成飞书任务，提醒时间设为明天上午 10 点。 Agent 搜索群聊消息 结构化总结讨论内容 识别出跟你相关的待办 直接创建飞书任务并设好提醒 。 你不用翻聊天记录，也不用自己记待办。 如果你想更进一步，还可以让 Agent 把总结发回群里，让大家确认： 把总结和待办发到群里，@所有相关人确认一下是否准确。 这个场景看起来简单，但它背后串联了飞书 CLI 的三个核心能力： 消息搜索、任务创建、消息发送 。 以前我们做这件事，得自己翻聊天记录、手动记笔记、手动建任务，至少花 20 分钟。现在 一句话，30 秒 。 场景 4 多维表格 + 仪表盘——让数据自己说话 最后来一个视觉冲击力比较强的。 我平时写了不少内容，也给企业做过一些 AI 培训，资料散落在飞书的各个角落。一直想整理一下，但每次打开云空间看到 一堆文件就放弃了 。 现在让 Agent 帮我干这件事： 帮我搜索飞书云空间里我创建的所有文档，按类型（文章/方案/培训资料/笔记）分类，记录每篇文档的标题、创建时间、字数，全部写入一个多维表格，然后做一个仪表盘，我要看这段时间的内容创作分布和工作节奏。 — 太强了.... Agent 自动拉取文档列表，分类打标签，写入多维表格，然后 生成仪表盘 。 饼图看内容类型占比，时间线看创作节奏， 一张仪表盘让你看清自己的内容资产全貌 。 多维表格是飞书的杀手级功能。以前 Agent 只能帮你"说"应该怎么整理数据，现在它能直接帮你 建表、填数据、建视图、生成仪表盘 ，一条龙全部搞定。 这就是飞书的实力和速度， 永远为了你的 Agent 更好用而努力 .. 而且，飞书还开放了一个 许愿池 。你想让 CLI 支持什么新能力？直接提交需求，也可以给别人的需求 +1 投票， 票数高的优先安排 。 我提交了一个， 自动化生成多维表格字段，然后直接一体化打通 AI 工作流。 不用手动输入「字段捷径」，相信大家都知道 飞书多维表格的实力 吧... ∞ FINAL THOUGHTS 结语 「构建企业级 Agent 的难点，从来不是模型能力，而是能不能在真实系统里跑通。」 对于之前很多在使用飞书的企业来说，其实他们很希望自己的 AI Agent 能够跟飞书的生态进行 结合与打通 。 今天飞书 CLI 开源， 显著降低了构建企业级 AI Agent 的门槛 ，提供了官方的最佳实践和完整的能力覆盖。 回看 AI Agent 这两年的路线图，基本上就是以 "能动手实现结果"为主 。 以前是你操作飞书，现在是 AI 操作飞书，你只管拍板。 作为一个重度飞书用户，我也有几点期待，希望官方尽快落实.. 比如未来 CLI 能支持多维表格更细粒度的字段操作（自动创建字段类型、公式字段），支持捷径和快捷指令的创建（让 Agent 在飞书里设置 自动化触发器 ），以及妙记的深度集成（不只是读逐字稿，还能自动标注关键时刻、生成行动项）。 甚至可以想象一下审批流的接入，让 Agent 能发起审批、追踪进度，那 企业级的 AI 工作流就真正闭环了 。 这些就交给许愿池吧。 以上。 END 我是甲木，热衷于分享一些 AI 干货内容，同时也会分享 AI 在各行业的落地应用。 Agent 如果你觉得今天这篇有收获，欢迎 点赞、在看、转发 三连，我们下期再见 👋🏻 整个过程不需要离开界面 。 场景 3 群聊消息总结 + 待办提取 这个场景应该是所有人都能共鸣的。 我们肯定都有这种经历：好几个项目群，每天几百条消息， 翻都翻不完 。更头疼的是，群里有人说了个事，你当时没记下来，后来就忘了。 现在一句话搞定： 帮我搜索一下「XX项目群」最近三天的消息，总结讨论要点，提取出跟我相关的待办事项，然后把待办创建成飞书任务，提醒时间设为明天上午 10 点。 Agent 搜索群聊消息 结构化总结讨论内容 识别出跟你相关的待办 直接创建飞书任务并设好提醒 。 你不用翻聊天记录，也不用自己记待办。 如果你想更进一步，还可以让 Agent 把总结发回群里，让大家确认： 把总结和待办发到群里，@所有相关人确认一下是否准确。 这个场景看起来简单，但它背后串联了飞书 CLI 的三个核心能力： 消息搜索、任务创建、消息发送 。 以前我们做这件事，得自己翻聊天记录、手动记笔记、手动建任务，至少花 20 分钟。现在 一句话，30 秒 。 场景 4 多维表格 + 仪表盘——让数据自己说话 最后来一个视觉冲击力比较强的。 我平时写了不少内容，也给企业做过一些 AI 培训，资料散落在飞书的各个角落。一直想整理一下，但每次打开云空间看到 一堆文件就放弃了 。 现在让 Agent 帮我干这件事： 帮我搜索飞书云空间里我创建的所有文档，按类型（文章/方案/培训资料/笔记）分类，记录每篇文档的标题、创建时间、字数，全部写入一个多维表格，然后做一个仪表盘，我要看这段时间的内容创作分布和工作节奏。 — 太强了.... Agent 自动拉取文档列表，分类打标签，写入多维表格，然后 生成仪表盘 。 饼图看内容类型占比，时间线看创作节奏， 一张仪表盘让你看清自己的内容资产全貌 。 多维表格是飞书的杀手级功能。以前 Agent 只能帮你"说"应该怎么整理数据，现在它能直接帮你 建表、填数据、建视图、生成仪表盘 ，一条龙全部搞定。 这就是飞书的实力和速度， 永远为了你的 Agent 更好用而努力 .. 而且，飞书还开放了一个 许愿池 。你想让 CLI 支持什么新能力？直接提交需求，也可以给别人的需求 +1 投票， 票数高的优先安排 。 我提交了一个， 自动化生成多维表格字段，然后直接一体化打通 AI 工作流。 不用手动输入「字段捷径」，相信大家都知道 飞书多维表格的实力 吧... ∞ FINAL THOUGHTS 结语 「构建企业级 Agent 的难点，从来不是模型能力，而是能不能在真实系统里跑通。」 对于之前很多在使用飞书的企业来说，其实他们很希望自己的 AI Agent 能够跟飞书的生态进行 结合与打通 。 今天飞书 CLI 开源， 显著降低了构建企业级 AI Agent 的门槛 ，提供了官方的最佳实践和完整的能力覆盖。 回看 AI Agent 这两年的路线图，基本上就是以 "能动手实现结果"为主 。 以前是你操作飞书，现在是 AI 操作飞书，你只管拍板。 作为一个重度飞书用户，我也有几点期待，希望官方尽快落实.. 比如未来 CLI 能支持多维表格更细粒度的字段操作（自动创建字段类型、公式字段），支持捷径和快捷指令的创建（让 Agent 在飞书里设置 自动化触发器 ），以及妙记的深度集成（不只是读逐字稿，还能自动标注关键时刻、生成行动项）。 甚至可以想象一下审批流的接入，让 Agent 能发起审批、追踪进度，那 企业级的 AI 工作流就真正闭环了 。 这些就交给许愿池吧。 以上。 END 我是甲木，热衷于分享一些 AI 干货内容，同时也会分享 AI 在各行业的落地应用。 Agent 如果你觉得今天这篇有收获，欢迎 点赞、在看、转发 三连，我们下期再见 👋🏻 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/NTdxtKqE... https://mp.weixin.qq.com/s/NTdxtKqE... 原创 甲木Zuiyn 甲木Zuiyn 甲木未来派2026年3月28日 20:17 湖北 " 从今天开始，你的每一个 AI Agent ，都能直接操作你的 飞书 了。 —— 飞书 CLI，正式开源 大家好啊，我是甲木。 今天， 飞书 CLI，正式开源了。 — 飞书 CLI GitHub 页面 一句话说清楚意味着什么： 从今天开始，你的每一个 AI Agent，都能直接操作你的飞书了。 肯定很多朋友已经在用 Claude Code、CodeX 或者其他的 Agent 去做各种各样的事了，写代码，做分析，搞内容， AI 越来越聪明 。 但是如果我们本身在用飞书，直接让 AI 检查我们日历有没有冲突的会议，方案发到群里，直接新建个多维表格、文档等等， 它都做不到 .. 「AI 再聪明，看不到你的数据，就只能跟你干聊。」 之前我在写各家 OpenClaw 文章的时候，我们只能通过小龙虾来接入飞书插件，现在，飞书直接把 CLI 开源了，这意味着 Claude Code、Codex、Trae，或者任何一个能跑命令行的 Agent，都可以 原生接入飞书 。 无需登记，无需审核，GitHub 直接下载。 3 月 19 日飞书春季发布会说十天内开源，今天 3 月 28 日，准时上线。 说到做到 。 接下来，就给大家看看接上了飞书 CLI 之后，都能帮我们干啥。 📌 本文看点 01 CLI 是什么？跟你有什么关系 02 一段话完成安装配置 03 4 个真实场景实战演示 01 CLI 是什么？跟你有什么关系 01 CLI 是什么？跟你有什么关系 02 一段话完成安装配置 02 一段话完成安装配置 03 4 个真实场景实战演示 03 4 个真实场景实战演示 01 BASICS 简单科普下 CLI 是什么.. 大家可能一听 CLI（命令行工具）就觉得是程序员的东西，跟自己没关系。 但你每天用电脑，其实一直在跟电脑"对话"。只不过你用的是鼠标——双击打开文件，拖拽移动， 右键复制粘贴 。 但电脑还有另一种对话方式： 命令行 。 打一行 mkdir 工作报告 ，文件夹就建好了。打一行 open 周报.docx ，文件就打开了。不用找图标，不用点菜单， 一行字，一个动作 。 「用命令行（或者说打字）跟电脑对话的方式，就叫 CLI。」 其实我们都在间接用它了：你让 Siri 定闹钟，Siri 背后就是在用命令调用你手机的时钟 App；你让 Claude Code 帮你搜文件、跑代码，它背后也是在 用命令行操作你的电脑 。 你负责说人话，AI 负责"打字"执行。 以前的问题是：飞书没有加入这个群聊。AI 再聪明，跟飞书之间 没有沟通渠道 ，所以只能给你建议，不能帮你干活。 「飞书 CLI 就是把飞书拉进了这个群聊。」 装上之后，AI 终于能直接跟飞书对话了，帮你 查日历、发消息、写文档、建多维表格、搜知识库、发邮件 。 所以 CLI 跟你的关系是： 你完全不需要学它，甚至不需要知道它存在。 你只管用自然语言跟 AI 说话，AI 会自己用 CLI 去操作飞书。 安装一次，然后忘了它就好 。 02 SETUP 怎么安装使用？ 你除了可以在你的终端按照 GitHub 上的指引 npm install g @larksuite/cli 去安装， 你还可以直接通过👇🏻这种方式： Step 一段话完成安装 复制以下内容，发送给你的 AI（Claude Code、Codex、Trae、Cursor 都行）： 💻 安装命令 安装完成后，请给我发送应用配置链接，引导我完成应用的配置 就这么简单。你不需要手动配置任何东西，AI 会一步步引导你完成，简单方便，非常 AI 友好的设计 ！ — 扫码授权 Auth 让 Agent 以你的身份操作 飞书 CLI 支持两种模式： · 不授权，直接用 ：AI 可以帮你发消息、创建文档等操作，但 看不到你的个人数据 （日程、私信、收件箱）。 · 授权后，完全打通 ：AI 可以访问你的日历、消息、文档，并 以你的名义执行操作 。 授权只需要一行命令： lark cli auth login recommend 打开弹出的链接，在飞书里确认一下就行。如果你暂时跳过也没事，后续 AI 在需要访问你个人数据的时候， 会自动弹出授权提示 。 安装配置完成，接下来是正餐。 💡 如果你是 OpenClaw 用户：飞书即将上线内置全部 CLI 能力的官方插件，升级后无需单独安装 CLI，直接用就行。 03 IN ACTION 场景实战：Agent + 飞书能做什么 我用 Claude Code + 飞书 CLI 跑了几个真实场景，给大家看看这套 组合拳的实际效果 。 场景 1 我的个人说明书 先来个简单的，当作你的"第一个任务"。 一句话，让 Agent 读取你在飞书上的各种信息，直接创建一篇 "关于你的个人使用说明书" ： 根据我的所在部门、飞书消息、飞书云文档、本周日历上的日程等信息，帮我创建一篇飞书云文档，写一篇关于我个人这周的说明书。 — 自动加载 lark 的 skills Agent 自动搜索你的飞书数据，提取关键信息，然后 直接在飞书里创建了一篇文档 。 — 把我这周的日程全扒出来了.... 注意这里的关键点： 你拿到的不是一段需要复制粘贴的文字，而是一个飞书文档链接， 打开就能看、能编辑、能分享给同事 。 — 涉及到太多细节了...所以只能打码了 包括我觉得信息太隐私了，不方便给大家展示，然后直接跟它说， 最后看看效果： 「这就是 CLI 最本质的能力，AI 不只是给你写了一段内容，而是帮你把事情办了。」 场景 2 内容创作全流程：从选题到成稿 这个场景是我自己日常最高频的需求。 做内容的人都知道，写一篇文章的流程大概是：找选题 列大纲 写初稿 反复修改。中间要在 AI 工具和飞书文档之间 来回切换、复制粘贴 ，效率很低。 现在这整条链路可以 全部在飞书里跑通 。 Step 1 让 Agent 帮你找选题 帮我搜索一下最近飞书群聊和文档中，以及你可以看看最近热门的网站关于 AI Agent 落地应用的讨论内容，整理成 5 个选题方向，每个附上理由和切入角度，写入一篇新的飞书文档。 Agent 搜索我的群聊和文档，同时还从网上看看最新新闻，提炼讨论热点， 5 个选题带理由，直接写进飞书文档 。 Step 2 确认选题，写框架 就第 3 个选题展开，结合我过往的写作风格，创建一篇飞书文档，帮我想想整体的逻辑框架应该如何来设计？ Agent 根据你选定的方向，创建一篇新的飞书文档， 直接在里面写好框架 。 Step 3 评论协作：人和 AI 在文档里对话 这一步最有意思。 框架写完后，我直接在飞书文档里用 划词评论 提修改意见，之前给同事意见的时候都是这么提的...然后让 Agent 读取评论， 自动修改正文 ： {{文档链接}} 根据我的评论修改文档，修改后用划词评论标识出修改点。 Agent 读取你的每条评论， 逐一修改对应段落 ，还会在修改处加上评论说明改了什么。你不满意？继续在评论区提意见，它继续改。 「以前我们都是写完复制给 AI 看，AI 改完我们再复制回来。现在我跟 Agent 可以直接在同一篇飞书文档里"对话"。」 修改意见就是评论，修改结果就是正文。