“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。
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。
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。
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。
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
帮我通过以下命令安装 lark-clinpm install -g @larksuite/cli
然后通过以下命令安装相关 skillsnpx skills add https://github.com/larksuite/cli -y -g
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！
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。
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。
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。
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，
「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。
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。
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…
「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。
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
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