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      剛剛,飛書 CLI 開源了,我用 Claude Code 玩轉(zhuǎn)幾大企業(yè)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(jīng)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(nèi)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?nèi)諝v有沒有沖突的會議,方案發(fā)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(shù)據(jù),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(xiàn)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(fā)布會說十天內(nèi)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(guān)系

      02

      一段話完成安裝配置

      03

      4 個真實場景實戰(zhàn)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(guān)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(fù)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(diào)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(zhí)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(fā)消息、寫文檔、建多維表格、搜知識庫、發(fā)郵件。


      所以 CLI 跟你的關(guān)系是:你完全不需要學(xué)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(fù)制以下內(nèi)容,發(fā)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(guān) skills

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

      安裝完成后,請給我發(fā)送應(yīng)用配置鏈接,引導(dǎo)我完成應(yīng)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(dǎo)你完成,簡單方便,非常AI 友好的設(shè)計!


      — 掃碼授權(quán)

      Auth讓 Agent 以你的身份操作

      飛書 CLI 支持兩種模式:

      ·不授權(quán),直接用:AI 可以幫你發(fā)消息、創(chuàng)建文檔等操作,但看不到你的個人數(shù)據(jù)(日程、私信、收件箱)。

      ·授權(quán)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(zhí)行操作。

      授權(quán)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(xù) AI 在需要訪問你個人數(shù)據(jù)的時候,會自動彈出授權(quán)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(nèi)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(zhàn):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(wù)"。

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

      根據(jù)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(chuàng)建一篇飛書云文檔,寫一篇關(guān)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(shù)據(jù),提取關(guān)鍵信息,然后直接在飛書里創(chuàng)建了一篇文檔。


      — 把我這周的日程全扒出來了....

      注意這里的關(guān)鍵點:你拿到的不是一段需要復(fù)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(jié)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(zhì)的能力,AI 不只是給你寫了一段內(nèi)容,而是幫你把事情辦了。」

      場景 2內(nèi)容創(chuàng)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(nèi)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(fù)修改。中間要在 AI 工具和飛書文檔之間來回切換、復(fù)制粘貼,效率很低。

      現(xiàn)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(wǎng)站關(guān)于 AI Agent 落地應(yīng)用的討論內(nèi)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(wǎng)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(jié)合我過往的寫作風(fēng)格,創(chuàng)建一篇飛書文檔,幫我想想整體的邏輯框架應(yīng)該如何來設(shè)計?

      Agent 根據(jù)你選定的方向,創(chuàng)建一篇新的飛書文檔,直接在里面寫好框架。


      Step 3評論協(xié)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(jù)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(yīng)段落,還會在修改處加上評論說明改了什么。你不滿意?繼續(xù)在評論區(qū)提意見,它繼續(xù)改。


      「以前我們都是寫完復(fù)制給 AI 看,AI 改完我們再復(fù)制回來。現(xiàn)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(jié)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(jié) + 待辦提取

      這個場景應(yīng)該是所有人都能共鳴的。

      我們肯定都有這種經(jīng)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(xiàn)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(jié)討論要點,提取出跟我相關(guān)的待辦事項,然后把待辦創(chuàng)建成飛書任務(wù),提醒時間設(shè)為明天上午 10 點。

      Agent 搜索群聊消息 ->結(jié)構(gòu)化總結(jié)討論內(nèi)容 ->識別出跟你相關(guān)的待辦 ->直接創(chuàng)建飛書任務(wù)并設(shè)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(jié)發(fā)回群里,讓大家確認:

      把總結(jié)和待辦發(fā)到群里,@所有相關(guān)人確認一下是否準確。


      這個場景看起來簡單,但它背后串聯(lián)了飛書 CLI 的三個核心能力:消息搜索、任務(wù)創(chuàng)建、消息發(fā)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(wù),至少花 20 分鐘。現(xiàn)在一句話,30 秒。

      場景 4多維表格 + 儀表盤——讓數(shù)據(jù)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(nèi)容,也給企業(yè)做過一些 AI 培訓(xùn),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(xiàn)在讓 Agent 幫我干這件事:

      幫我搜索飛書云空間里我創(chuàng)建的所有文檔,按類型(文章/方案/培訓(xùn)資料/筆記)分類,記錄每篇文檔的標題、創(chuàng)建時間、字數(shù),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(nèi)容創(chuàng)作分布和工作節(jié)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(nèi)容類型占比,時間線看創(chuàng)作節(jié)奏,一張儀表盤讓你看清自己的內(nèi)容資產(chǎn)全貌。

      多維表格是飛書的殺手級功能。以前 Agent 只能幫你"說"應(yīng)該怎么整理數(shù)據(jù),現(xiàn)在它能直接幫你建表、填數(shù)據(jù)、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(shù)高的優(yōu)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(jié)語

      「構(gòu)建企業(yè)級 Agent 的難點,從來不是模型能力,而是能不能在真實系統(tǒng)里跑通。」

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

      今天飛書 CLI 開源,顯著降低了構(gòu)建企業(yè)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(xiàn)結(jié)果"為主。

      以前是你操作飛書,現(xiàn)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(chuàng)建字段類型、公式字段),支持捷徑和快捷指令的創(chuàng)建(讓 Agent 在飛書里設(shè)置自動化觸發(fā)器),以及妙記的深度集成(不只是讀逐字稿,還能自動標注關(guān)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(fā)起審批、追蹤進度,那企業(yè)級的 AI 工作流就真正閉環(huán)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(nèi)容,同時也會分享 AI 在各行業(yè)的落地應(yīng)用。#Agent


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