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      剛剛,飛書 CLI 開源了,我用 Claude Code 玩轉幾大企業級場景,絕了!

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      從今天開始,你的每一個AI Agent,都能直接操作你的飛書了。

      —— 飛書 CLI,正式開源

      大家好啊,我是甲木。

      今天,飛書 CLI,正式開源了。


      — 飛書 CLI GitHub 頁面

      一句話說清楚意味著什么:從今天開始,你的每一個 AI Agent,都能直接操作你的飛書了。

      肯定很多朋友已經在用 Claude Code、CodeX 或者其他的 Agent 去做各種各樣的事了,寫代碼,做分析,搞內容,AI 越來越聰明。

      但是如果我們本身在用飛書,直接讓 AI 檢查我們日歷有沒有沖突的會議,方案發到群里,直接新建個多維表格、文檔等等,它都做不到..

      「AI 再聰明,看不到你的數據,就只能跟你干聊。」

      之前我在寫各家 OpenClaw 文章的時候,我們只能通過小龍蝦來接入飛書插件,現在,飛書直接把 CLI 開源了,這意味著 Claude Code、Codex、Trae,或者任何一個能跑命令行的 Agent,都可以原生接入飛書。

      無需登記,無需審核,GitHub 直接下載。

      3 月 19 日飛書春季發布會說十天內開源,今天 3 月 28 日,準時上線。說到做到。

      接下來,就給大家看看接上了飛書 CLI 之后,都能幫我們干啥。

      本文看點

      01

      CLI 是什么?跟你有什么關系

      02

      一段話完成安裝配置

      03

      4 個真實場景實戰演示

      01

      BASICS

      簡單科普下 CLI 是什么..

      大家可能一聽 CLI(命令行工具)就覺得是程序員的東西,跟自己沒關系。

      但你每天用電腦,其實一直在跟電腦"對話"。只不過你用的是鼠標——雙擊打開文件,拖拽移動,右鍵復制粘貼。


      但電腦還有另一種對話方式:命令行

      打一行mkdir 工作報告,文件夾就建好了。打一行open 周報.docx,文件就打開了。不用找圖標,不用點菜單,一行字,一個動作。

      「用命令行(或者說打字)跟電腦對話的方式,就叫 CLI。」

      其實我們都在間接用它了:你讓 Siri 定鬧鐘,Siri 背后就是在用命令調用你手機的時鐘 App;你讓 Claude Code 幫你搜文件、跑代碼,它背后也是在用命令行操作你的電腦。


      你負責說人話,AI 負責"打字"執行。

      以前的問題是:飛書沒有加入這個群聊。AI 再聰明,跟飛書之間沒有溝通渠道,所以只能給你建議,不能幫你干活。

      「飛書 CLI 就是把飛書拉進了這個群聊。」

      裝上之后,AI 終于能直接跟飛書對話了,幫你查日歷、發消息、寫文檔、建多維表格、搜知識庫、發郵件。


      所以 CLI 跟你的關系是:你完全不需要學它,甚至不需要知道它存在。你只管用自然語言跟 AI 說話,AI 會自己用 CLI 去操作飛書。

      安裝一次,然后忘了它就好。

      02

      SETUP

      怎么安裝使用?

      你除了可以在你的終端按照 GitHub 上的指引npm install -g @larksuite/cli去安裝,


      你還可以直接通過這種方式:

      Step一段話完成安裝

      復制以下內容,發送給你的 AI(Claude Code、Codex、Trae、Cursor 都行):

      安裝命令

      幫我通過以下命令安裝 lark-cli

      npm install -g @larksuite/cli

      然后通過以下命令安裝相關 skills

      npx skills add https://github.com/larksuite/cli -y -g

      安裝完成后,請給我發送應用配置鏈接,引導我完成應用的配置


      就這么簡單。你不需要手動配置任何東西,AI 會一步步引導你完成,簡單方便,非常AI 友好的設計!


      — 掃碼授權

      Auth讓 Agent 以你的身份操作

      飛書 CLI 支持兩種模式:

      ·不授權,直接用:AI 可以幫你發消息、創建文檔等操作,但看不到你的個人數據(日程、私信、收件箱)。

      ·授權后,完全打通:AI 可以訪問你的日歷、消息、文檔,并以你的名義執行操作。

      授權只需要一行命令:

      lark-cli auth login --recommend


      打開彈出的鏈接,在飛書里確認一下就行。如果你暫時跳過也沒事,后續 AI 在需要訪問你個人數據的時候,會自動彈出授權提示。

      安裝配置完成,接下來是正餐。

      如果你是 OpenClaw 用戶:飛書即將上線內置全部 CLI 能力的官方插件,升級后無需單獨安裝 CLI,直接用就行。

      03

      IN ACTION

      場景實戰:Agent + 飛書能做什么

      我用 Claude Code + 飛書 CLI 跑了幾個真實場景,給大家看看這套組合拳的實際效果。

      場景 1我的個人說明書

      先來個簡單的,當作你的"第一個任務"。

      一句話,讓 Agent 讀取你在飛書上的各種信息,直接創建一篇"關于你的個人使用說明書":

      根據我的所在部門、飛書消息、飛書云文檔、本周日歷上的日程等信息,幫我創建一篇飛書云文檔,寫一篇關于我個人這周的說明書。


      — 自動加載 lark 的 skills

      Agent 自動搜索你的飛書數據,提取關鍵信息,然后直接在飛書里創建了一篇文檔。


      — 把我這周的日程全扒出來了....

      注意這里的關鍵點:你拿到的不是一段需要復制粘貼的文字,而是一個飛書文檔鏈接,打開就能看、能編輯、能分享給同事。


      — 涉及到太多細節了...所以只能打碼了

      包括我覺得信息太隱私了,不方便給大家展示,然后直接跟它說,


      最后看看效果:


      「這就是 CLI 最本質的能力,AI 不只是給你寫了一段內容,而是幫你把事情辦了。」

      場景 2內容創作全流程:從選題到成稿

      這個場景是我自己日常最高頻的需求。

      做內容的人都知道,寫一篇文章的流程大概是:找選題 ->列大綱 ->寫初稿 ->反復修改。中間要在 AI 工具和飛書文檔之間來回切換、復制粘貼,效率很低。

      現在這整條鏈路可以全部在飛書里跑通。

      Step 1讓 Agent 幫你找選題

      幫我搜索一下最近飛書群聊和文檔中,以及你可以看看最近熱門的網站關于 AI Agent 落地應用的討論內容,整理成 5 個選題方向,每個附上理由和切入角度,寫入一篇新的飛書文檔。


      Agent 搜索我的群聊和文檔,同時還從網上看看最新新聞,提煉討論熱點,5 個選題帶理由,直接寫進飛書文檔。

      Step 2確認選題,寫框架

      就第 3 個選題展開,結合我過往的寫作風格,創建一篇飛書文檔,幫我想想整體的邏輯框架應該如何來設計?

      Agent 根據你選定的方向,創建一篇新的飛書文檔,直接在里面寫好框架。


      Step 3評論協作:人和 AI 在文檔里對話

      這一步最有意思。


      框架寫完后,我直接在飛書文檔里用劃詞評論提修改意見,之前給同事意見的時候都是這么提的...然后讓 Agent 讀取評論,自動修改正文:

      {{文檔鏈接}} 根據我的評論修改文檔,修改后用劃詞評論標識出修改點。

      Agent 讀取你的每條評論,逐一修改對應段落,還會在修改處加上評論說明改了什么。你不滿意?繼續在評論區提意見,它繼續改。


      「以前我們都是寫完復制給 AI 看,AI 改完我們再復制回來。現在我跟 Agent 可以直接在同一篇飛書文檔里"對話"。」

      修改意見就是評論,修改結果就是正文。


      整個過程不需要離開界面。

      場景 3群聊消息總結 + 待辦提取

      這個場景應該是所有人都能共鳴的。

      我們肯定都有這種經歷:好幾個項目群,每天幾百條消息,翻都翻不完。更頭疼的是,群里有人說了個事,你當時沒記下來,后來就忘了。

      現在一句話搞定:

      幫我搜索一下「XX項目群」最近三天的消息,總結討論要點,提取出跟我相關的待辦事項,然后把待辦創建成飛書任務,提醒時間設為明天上午 10 點。

      Agent 搜索群聊消息 ->結構化總結討論內容 ->識別出跟你相關的待辦 ->直接創建飛書任務并設好提醒。


      你不用翻聊天記錄,也不用自己記待辦。

      如果你想更進一步,還可以讓 Agent 把總結發回群里,讓大家確認:

      把總結和待辦發到群里,@所有相關人確認一下是否準確。


      這個場景看起來簡單,但它背后串聯了飛書 CLI 的三個核心能力:消息搜索、任務創建、消息發送

      以前我們做這件事,得自己翻聊天記錄、手動記筆記、手動建任務,至少花 20 分鐘。現在一句話,30 秒。

      場景 4多維表格 + 儀表盤——讓數據自己說話

      最后來一個視覺沖擊力比較強的。

      我平時寫了不少內容,也給企業做過一些 AI 培訓,資料散落在飛書的各個角落。一直想整理一下,但每次打開云空間看到一堆文件就放棄了。

      現在讓 Agent 幫我干這件事:

      幫我搜索飛書云空間里我創建的所有文檔,按類型(文章/方案/培訓資料/筆記)分類,記錄每篇文檔的標題、創建時間、字數,全部寫入一個多維表格,然后做一個儀表盤,我要看這段時間的內容創作分布和工作節奏。


      — 太強了....

      Agent 自動拉取文檔列表,分類打標簽,寫入多維表格,然后生成儀表盤。


      餅圖看內容類型占比,時間線看創作節奏,一張儀表盤讓你看清自己的內容資產全貌。

      多維表格是飛書的殺手級功能。以前 Agent 只能幫你"說"應該怎么整理數據,現在它能直接幫你建表、填數據、建視圖、生成儀表盤,一條龍全部搞定。

      這就是飛書的實力和速度,永遠為了你的 Agent 更好用而努力..


      而且,飛書還開放了一個許愿池。你想讓 CLI 支持什么新能力?直接提交需求,也可以給別人的需求 +1 投票,票數高的優先安排。


      我提交了一個,自動化生成多維表格字段,然后直接一體化打通 AI 工作流。不用手動輸入「字段捷徑」,相信大家都知道飛書多維表格的實力吧...

      FINAL THOUGHTS

      結語

      「構建企業級 Agent 的難點,從來不是模型能力,而是能不能在真實系統里跑通。」

      對于之前很多在使用飛書的企業來說,其實他們很希望自己的 AI Agent 能夠跟飛書的生態進行結合與打通。

      今天飛書 CLI 開源,顯著降低了構建企業級 AI Agent 的門檻,提供了官方的最佳實踐和完整的能力覆蓋。

      回看 AI Agent 這兩年的路線圖,基本上就是以"能動手實現結果"為主。

      以前是你操作飛書,現在是 AI 操作飛書,你只管拍板。

      作為一個重度飛書用戶,我也有幾點期待,希望官方盡快落實..

      比如未來 CLI 能支持多維表格更細粒度的字段操作(自動創建字段類型、公式字段),支持捷徑和快捷指令的創建(讓 Agent 在飛書里設置自動化觸發器),以及妙記的深度集成(不只是讀逐字稿,還能自動標注關鍵時刻、生成行動項)。

      甚至可以想象一下審批流的接入,讓 Agent 能發起審批、追蹤進度,那企業級的 AI 工作流就真正閉環了。

      這些就交給許愿池吧。

      以上。

      我是甲木,熱衷于分享一些 AI 干貨內容,同時也會分享 AI 在各行業的落地應用。#Agent


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