WPS根本不是AI办公对手，飞书CLI才是自动化效率天花板_办公软件

1. 我用openclaw做了一个自媒体神器！云飞全自动压缩工具发布！

2. 既然AI Coding有了IDE，为什么还要有CLI？

3. 连锁门店管理效率革命：90秒讲透一个系统的核心价值连锁老板们，你们还在为管理问题头疼吗？今天不讲虚的，直接说干货。一个连锁品牌，店开多了，问题就来了：数据不同步，总部看销售报表要等7天；差评没人管，一条差评挂3天才处理；新员工培训，靠老员工口口相传；相关部门来检查，手忙脚乱找记录... #连锁店 #飞书多维表格 #AI客服 #老版思维 #效率工具

4. 双十一，AI比人还忙，所以也不能说大家不努力找工作。例如，欧派家居利用飞书多维表格整合直播管理，将分散的经销商信息自动化处理，让运营人员能同时管理更多账户。蕉内则借助 AI 快速生成商品设计图，运营人员输入需求后，AI 能在十秒内完成模特换装、添加促销信息等操作，大幅缩短了设计周期。交个朋友直播团队用 AI 批量生成商品利益点，原本需要三人十二小时的工作，现在一人二十五分钟就能完成，保证了内容的合规与效率。此外，亚朵星球通过 AI 和自动化工具整合达人数据，统一管理项目进度，改变了过去依赖群聊和手工汇总的混乱模式。

5. CLI要迎来大回潮了？飞书、钉钉、企业微信都下场开源CLI了，何尝不是证明了接下来的软件都会朝着更适合AI调用的方向走了。以前都是做给人看的，页面更追求视觉化和直观；而现在更像是做给 AI 看的，核心是效率和精准。随着人类操作的需求减少，软件更需要的是为 AI 提供一套简洁、确定的 CLI 接口 #ai##ai前沿速递##微博兴趣创作计划#

6. 钉钉 CLI 化，飞书也 CLI 化，企业微信也 CLI 化。所有的 CLI 化我都有一种是在配合 Claude Code 的感觉。当然了，其实所有的 CLI 都是在为 AI Agent 铺路而已。最近有一个很明显的趋势：越来越多的开发工具、SaaS产品、甚至创作平台，都在疯狂地把自己"CLI化"。原本有图形界面的东西，开始提供命令行接口；原本用鼠标点点点就能完成的操作，开始鼓励你用文本指令去驱动。表面上看，这是"回归极客精神"，是"效率至上"。但你往深了想，这背后的真正推手是什么？是AI Agent。更具体地说，是Claude Code这类能直接在终端里干活的AI编程智能体。道理很简单：GUI是给人眼看的，CLI是给程序调的。一个按钮、一个下拉菜单、一个拖拽交互，人操作起来很直觉，但AI操作起来极其困难，它需要视觉理解、坐标定位、模拟点击，链路又长又脆弱。但如果同样的功能暴露成一条命令行指令，AI只需要生成一行文本就能调用，干净利落，零摩擦。所以"CLI化"的本质，是把产品的操作接口从"人机交互友好"转向"AI机交互友好"。说白了，这些产品不只是在服务你了，它们同时在服务你背后那个AI助手。你是用户，Claude Code 之类 AI Agent 也是用户。CLI就是它们共同的语言。这个趋势如果继续发展下去，会出现一个很有意思的局面：未来软件产品的"第一用户"可能根本就不是人，而是AI Agent。产品先确保AI能顺畅调用，然后再套一层GUI给人看。人变成了"第二用户"，甚至只是最终的审批者和验收者。你再想想，这跟API经济那一波有什么区别？本质上是同一件事，只不过上一波是"让程序调程序"，这一波是"让AI调程序"。CLI就是AI时代的API，只不过它比API更灵活，因为AI能理解自然语言参数，不需要严格的JSON schema。当你看到一个产品突然开始强推CLI，不用怀疑，它大概率在押注AI Agent这条赛道。它在提前铺好路，等着Claude Code这类 AI Agent 来跑。当然，这里面也有一个值得警惕的问题：如果所有产品都在为AI优化接口，那人的使用体验会不会被牺牲？一个只有CLI没有GUI的工具，对不会写命令的普通人来说就是一堵墙。最理想的状态应该是两层都有：底层是CLI/API给AI调用，上层是GUI给人操作，AI和人各走各的通道，互不干扰。但现实往往是，公司资源有限，先做哪层就看它赌哪边的未来。现在越来越多的公司选择先做CLI，这本身就说明了一件事：它们赌的是AI。#How I AI##科技先锋官#

7. 用了3年飞书多维表格后，我终于为你们总结了一份保姆级教程。

8. 用飞书多维表格➕快捷指令的三个有趣玩法，视频效果如下↓1. 记录选题。点击两下手机背面，就可以直接把文章链接存到多维表格里。（图1-2）2. 自动记账。当我唤起快捷指令，它可以识别我的屏幕，录入金额，同时我还可以对这笔金额进行分类。（图3）与此同时，飞书多维表格也直接录入了这笔金额信息。同时，我也可以通过仪表盘去做数据可视化。3. 同步日程。我可以说一句行程，然后把这句话自动录入到多维表格里。再通过飞书多维表格的AI功能，自动识别到我的日程主题和开始时间，最后通过自动化功能，把日程同步到飞书日历上面。（图4-7）详细教程在这篇:网页链接#ai生活指南##ai创造营##快捷指令##ai#

9. 命令行回归！为什么AI时代「复古」的CLI反而成了新宠？

10. 大家关注AI吗？阿里不是发布了好几个CLI吗，我安装了QwenCode。实际上普通人办公族都应该去了解这东西。为啥呢，我举个例子。比如你需要把一个视频内容，转换成mp3 格式，或者把一个wav格式的音频转换成 mp3 格式，或者一个视频你需要做到只要画面，不要声音，或者把 2分05秒到2分35秒的这部分视频单独剪出来。这些都是大家办公常用的场景吧。那以前的话，你可以需要到处找免费的转换软件，自己学一下剪映。但是我又很懒嘛，打开剪映都懒得做。那我就用 QwenCode 就可以了。我就直接跟它说，帮我把这个音频文件转成mp3格式，回车。OK，AI 就自动调用工具给我转了。我再说，帮我把XX 这个视频做成：1. 截取2:30 - 4:20 的内容2. 分离画面和音频3. 分别保存仅画面，仅音频，画面+音频OK，AI 就自动调用工具给我转了。最后，大家还需要经常下载B站上面的视频，那我就把链接给 QwenCode，说帮我把这个视频下载下来，它就吭哧吭哧调用工具给我做了。一切都是在自己的电脑命令行窗口里完成的，而你需要做的，只是花点时间（可能不到半小时？）研究一下怎么把 QwenCode CLI 安装到自己的电脑里。图1 是我早上刚完成的命令。有学员家长说音频内容是 wav，倾听者不播放，我突然发现，转换音频格式对很多人来说都是无处下手的事情。

11. 飞书 CLI 开源了，为什么 AI Agent 时代，大家都在做命令行工具？飞书刚开源了一个命令行工具 lark-cli，能让 AI Agent 直接操作飞书：发消息、查日历、写文档、建多维表格、发邮件、管任务。你跟 AI 说一句话，它自己去操作飞书完成任务。类似的 CLI 还很多，三周前 Google 也开源了 gws，让 AI Agent 操作 Google Workspace。2026 年了，所有想接入 AI Agent 的产品，都在做 CLI。【1】先说 CLI 是什么 CLI（Command Line Interface），就是你在电脑上打开一个黑底白字的终端窗口，敲一行命令，回车，电脑帮你干活。比如你要查今天的日程，不用打开飞书 App 找日历，敲一行： lark-cli calendar +agenda 日程就列出来了。没有按钮，没有图标，没有花哨的界面。CLI 比图形界面早了二十多年，在 Windows 时代逐渐没什么人用了。但 AI Agent 时代，又火起来了。【2】为什么 AI Agent 时代，大家都在做 CLI AI Agent 要干活，就得有操作工具的能力。你让 AI 帮你订会议室，它需要能访问日历系统。你让它帮你整理客户数据，它需要能读写表格。你让它帮你部署代码，它需要能跑部署命令。总得有一个接口让 AI 去调用。API 也能做这件事，但 CLI 有一个 API 不具备的优势：CLI 是自描述的。AI 碰到一个陌生的 CLI，敲一下 --help 就知道有哪些能力、怎么用、参数怎么填。API 不行，AI 得先拿到文档、弄清端点、搞懂认证方式，才能动手。CLI 自带说明书，AI 拿来就能用。而且 CLI 天然是用文本交互的，输入是文字，输出也是文字。AI 最擅长处理的就是文字。反过来，让 AI 操作 GUI 就绕远了，得截图、用视觉模型识别按钮在哪、再模拟鼠标去点，一行命令能搞定的事拆成四步，每步都可能出错。对 AI 来说，CLI 就是天然的操作界面。【3】那 MCP 和技能呢让 AI Agent 操作外部服务，现在主流有三种方式：MCP、CLI、技能（Skills）。三者不是互相替代的关系，各管一件事。 CLI 是实际干活的工具。装完之后终端里就能跑命令，查日历、发消息、建表格，都是 CLI 在执行。 MCP 也是让 AI 操作外部服务的，但方式不同。MCP 是提前把工具清单注册给 AI，AI 随时能调用，但清单本身常驻上下文窗口（可以理解为 AI 的“工作记忆”，空间有限）。就算 AI 暂时不用某个工具，它的描述也占着空间。CLI 是 AI 需要的时候自己去终端敲命令，用完就走，不占上下文。另一个区别是组合能力。CLI 可以靠管道和参数组合出没预设过的操作，比如： lark-cli calendar agenda --next-week | grep“张三” | wc -l 一行命令就能查出下周和张三有几个会。MCP 的每个能力都需要提前注册，要实现同样的效果，得单独定义一个新工具。不过 MCP 有自己的适用场景。在不支持命令行的环境里（比如 Cursor、Claude 桌面端），MCP 是唯一选择。两者各有所长：能访问终端的场景用 CLI 更轻量灵活，不能访问终端的场景靠 MCP。技能是给 Agent 看的说明书。它不干活，但告诉 Agent 这个 CLI 有哪些命令、什么场景该用什么参数、出错了怎么处理。没有技能文件 Agent 也能用 CLI，靠 --help 自己摸索。有了技能文件，Agent 一上来就知道该怎么操作，成功率高得多。简单说：CLI 是手，MCP 是另一种手，技能是肌肉记忆。飞书这次开源的项目，CLI 和技能一起提供。【4】怎么给 AI 写好一个 CLI 不是随便写个命令行工具 AI 就能顺畅地用。如果你想给自己的产品做一个面向 AI 的 CLI，飞书的设计有几个值得参考的地方。第一，help 文本是你最重要的文档。AI 碰到不认识的 CLI，第一件事就是运行 --help。你的 help 文本就是工具说明书、参数规格、使用指南三合一。别写那种“Usage: myctl deploy [flags]”就完事的帮助信息，要写清楚每个参数干什么、什么时候用、有什么默认值。飞书 CLI 还有一个 schema 命令，可以快速查询任何 API 方法的参数、请求体、响应结构、支持的身份和权限范围。AI 看到这些信息就能自己决定怎么调用。第二，支持 dry-run，这是为 AI 设计的安全网。AI 会自己做决策，有时候它理解错了你的意图，或者匹配到了不该动的数据。dry-run 相当于一个“预览”机制。举个例子，你让 AI 帮你删除飞书多维表格里上个月的过期数据。如果直接执行，删错了就没了。加上 --dry-run，AI 会先跑一遍，返回类似这样的结果：“将要删除以下 47 条记录：2025-05 的过期任务 23 条，已归档项目 24 条。未做任何实际修改。”你看了觉得没问题，再让它去掉 --dry-run 真正执行。Google 的 gws 也做了同样的设计，它的技能文件里甚至写死了一条规则：对所有写入和删除操作，必须先 dry-run。第三，错误信息要能指导下一步操作。人看到“Permission denied”会自己去查文档。AI 看到“Permission denied”就卡住了。飞书 CLI 的做法是：告诉 AI 你缺了什么权限，顺便把申请权限的命令也给出来。比如 lark-cli auth login --scope“calendar:calendar:readonly”。AI 看到就能自己修复问题，继续干活。为 AI 设计的 CLI，每一条错误信息都应该包含三个要素：哪个参数出了问题、具体错在哪里、下一步应该执行什么命令来修复。第四，返回结构化数据，控制好输出量。飞书 CLI 支持 json、csv、table 等多种输出格式。对人来说 table 更顺眼，对 AI Agent 来说 json 更可靠。好的 CLI 不只是能跑通，还要方便被别的工具消费。同时要控制输出量。AI 的上下文窗口有限，如果一个命令返回一万行日志，上下文就炸了。飞书 CLI 提供了分页参数（--page-limit）和过滤参数，让 AI 能拿到它需要的那部分数据就好。不管你是设计 CLI 的人还是用 CLI 的人，记住这条：让 Agent 动手之前，先让它 dry run 一遍。【5】装完之后，你动嘴，Agent 动手装完之后用起来就是：你说一句话，Agent 去操作飞书把事情办了。你开完会，跟 AI 说“把刚才会议里提到的所有待办都提出来，该发文档的发文档，该建任务的建任务”。AI 读会议纪要，拆解出待办事项，然后逐条执行：用 lark-cli doc create 在飞书里建文档，用 lark-cli task create 建任务并指派给对应的人，用 lark-cli im send 把结果通知到群里。整个过程你只说了一句话，Agent 在终端里跑了一串命令。而且因为有 dry-run，你可以让它先预览一遍要建哪些任务、发给谁，确认没问题再真正执行。你要约一个五人跨时区的会，跟 AI 说“帮我看看下周大家什么时候有空”。AI 去查每个人的日历和时区，推荐几个时间段，你选一个，会就建好了。你甚至可以让 AI 在飞书文档里直接帮你写初稿，你在文档里留评论提意见，AI 读完评论自己改。整个协作过程不用离开飞书。安装也简单，npm install -g @larksuite/cli 装 CLI，npx skills add http://t.cn/AXI2zYkC -y -g 装技能文件。你甚至不用自己记这两步，把项目地址 http://t.cn/AXI2zYkC 发给 Agent，让它自己安装、自己学会怎么用。【CLI 的回归】过去四十年，计算机的界面进化方向一直是从 CLI 到 GUI，从文字到图标，从键盘到触屏，对人越来越友好。 AI Agent 时代，方向反过来了，软件的用户变成了 AI Agent。CLI 这个为文字世界设计的接口，恰好是 AI 最顺手的工具。既然 Agent 成了软件新的用户增长点，那么像飞书提供 CLI 也不稀奇，与其等着社区来写 MCP 适配层，不如直接做一个 AI 原生的 CLI，完全开源，无需注册审批，让所有 AI Agent 都能接入。这也带来一个绕不开的问题：Agent 的权限怎么给？不给权限，什么都做不了；权限太高，又怕 Agent 理解错意图干出不可逆的事。毕竟还做不到让 Agent 代你审批、代你发全员邮件。dry-run 能兜住一部分风险，但真正要让 Agent 在企业里大规模跑起来，权限体系、审计追踪、人机协作的边界，都还在摸索中。但换个角度想，当年我们把公司的钱从保险柜搬到网银，把合同从纸质搬到电子签，也都是一步步摸索出来的。CLI 和 dry-run，可能就是这个过程里的第一步。而飞书做这件事，其实有一个别人不太容易复制的优势：它本身在企业协作领域已经足够成熟，消息、文档、日历、审批、多维表格、任务，这些能力都是现成的。现在把这些能力通过 AI 原生的 CLI 全部开放出来，大概率会成为国内对 AI Agent 最开放、最友好的企业级接入入口。这件事的价值不止是多一个工具，更像是真正在为 Agent 时代搭建企业级基础设施，把权限、审计、组织能力开放给整个生态，对行业落地 AI Agent 会是很关键的一步。

12. 笔记本应用 Obsidian 发布了 Obsidian CLI，由于用户发掘出了很多 Claude Code 配合 Obsidian 使用的场景，所以 Obsidian 官方也发布了 CLI。这会是个趋势，很多传统都会为 AI Agent 开发一套 CLI 接口。日常笔记操作全部命令化了：- 创建、读取、编辑、删除笔记- 搜索 vault 内容- 管理任务（列出、标记完成、切换状态）- 操作标签、属性、书签- 打开每日笔记、追加内容- 管理模板、主题、插件看起来似乎普通用户用不上 CLI，但是你换个角度看，这个 CLI 压根就不是给人用的，而是给 AI Agent 用的你就能理解了。为啥不用 MCP 呢？之前 Obsidian 社区有一些 MCP Server 方案来让 AI 访问笔记库，但 CLI 方案更轻量直接，不需要额外的 MCP 服务器，Claude Code 本身就能在终端执行命令，天然就能用。记住，传统应用都要为 AI Agent 开发一套接口，CLI 也许不是最终形式，但是目前最佳形式。应用开发者尽早关注尽早准备。宝玉xp的微博视频

13. Obsidian 搭配什么AI工具？Codex篇保姆上手教程 ClaudeCode 对比

14. 飞书多维表格叠加IOS快捷指令，真的非常强大。前段时间，我写了一篇飞书多维表格的教程网页链接，在里面写过一个小技巧，让飞书多维表格跟苹果手机的快捷指令联动，实现一些便捷的操作。但当时因为飞书多维表格的主体教程已经很长了，快捷指令这块儿就没展开写，只是立了一个flag。在这之后，我也陆陆续续地收到了很多催更。在花了好几天做case和教程之后。今天，我终于把这个坑填上了。我想用这篇文章，带你们看看，飞书多维表格+快捷指令的组合有多牛逼，有什么有意思的玩法。在开始之前，先快速地给大家说一下，快捷指令是个啥。快捷指令其实是一个IOS系统自带的自动化工具，你可以用这个工具去简化操作步骤，或者自动执行任务。从最简单的简化操作步骤来说，一打开快捷指令，你首先就会看到，很多手机app都自带快捷指令。点击其中一个快捷指令，就能一键跳转到某些相应的app功能，省略了打开app-打开相应界面的步骤。而自动执行任务，是快捷指令更进阶也更核心的功能。点开快捷指令中心，里面有很多已经写好的快捷指令，可以直接拿来用，比如说这个，用信息发送晚点到。执行这个指令，你就可以把一条自动编辑好的信息发给你的联系人。我们点开这个指令，里面一块一块的，都是执行这个指令所需要的操作。这也是快捷指令的核心功能，通过添加操作，像搭积木一样，自己搭一个快捷指令出来。和搭建工作流有一点点像，你也可以把快捷指令理解为一种手机本地的、轻量化的工作流形态。搭好了之后，只要触发指令，它就会嘟嘟嘟地去自动执行了。触发的方式也非常方便。只要点进手机设置的辅助功能里面，找到触控，再在触控里找到轻点背面。然后，点进去，看到这样一个界面，轻点两下，和轻点三下。再点进轻点两下这个界面，往下划，找到快捷指令，然后勾选你想用的快捷指令。下次，你就可以直接点击手机背板来召唤快捷指令了。你还可以选择，通过长按，直接把你需要的快捷指令添加到主屏幕，这样，下次就可以在主屏幕上点开。以上，就是IOS快捷指令的一些基本知识。确实很牛逼很酷炫。接下来，我想用我自己的实际应用，给大家分享3个有趣的案例。一.记录选题我用快捷指令+多维表格做的第一件事就是，自动存取公众号文章，然后让它帮我分析。因为每天的信息太多太杂，很多时候我还没看完一篇文章就得回消息开会忙各种事，然后再一回来，文章很容易就找不到了，淹没在我关注的一大堆号里。还有的时候我会把文章习惯性地往公司内部内容群里一发，但群里每天大家发的消息巨多，所以如果过两天我想再找到我看过的那篇文章，也得搜索好一通。而有了快捷指令之后，我就可以点击两下手机背面，直接把文章链接存到多维表格里。举个例子，我今天刷手机，刷到一篇文章，讲盗版衣服的各种抽象起名，有个叫alo的小众品牌，盗版名字满大街都是，olo，ola，al0一大堆，更搞笑的是miumiu，直接变成了niuniu。给我笑得够呛，然后我就想，以后买衣服前得问问AI，这个牌子是不是正版了。。。所以我就可以，直接复制一下文章链接，然后，点击背板召唤出快捷指令，和它说了我想的选题方向。而在我和快捷指令交互完之后，飞书多维表格上立刻就出现了一行新的内容，就是刚刚我和它说的选题方向，还有我复制的文章链接。再接着，就到了飞书多维表格的主场，也是我在之前那篇内容里说过的，字段捷径。我可以通过字段捷径里的AI能力来给文章分类，总结内容，提炼结构。整个操作的过程步骤比较多，但其实很简单。基本的步骤，一共有三个。第一步，在你的电脑上，搭建一个新的飞书多维表格，设定好字段，这块不不会的可以去看我之前的多维表格保姆教程，我就不细说了。拿这个case举例，我需要上传的字段有两个，一个是我看到一篇文章时想说的话，另一个是文章本身的链接，所以在这里，我设置了两个基础字段，用于接收快捷指令的内容。除此之外，我还需要通过多维表格的AI能力去解读文章内容，也就有了后面的这一系列字段，用的是AI字段捷径，先通过url读取字段，读取我上传的网络链接，再把读取的内容拆解为标题、内容、结构，等等。两相结合，就是一张完整的表格了。第二步，触发webhook流程。我们需要在飞书上，找到叫飞书机器人助手的应用。这一步是为了通过飞书机器人的 webhook能力，让快捷指令能够跟飞书打通。具体操作就是，创建一个机器人应用，然后选择创建流程，然后你就会来到这个界面。触发器这里，我们要选择webhook触发。点击了webhook触发之后，你会看到一个webhook地址，和一个需要你手动填写的参数。webhook地址，也就是我打码的这一串，直接复制下来，一会儿要填到快捷指令里面。下面的参数，格式是这样的： {"":"","":""}冒号前面的双引号里，直接和基础字段对应，也就是我们在上一步飞书多维表格里创建好的、用于接收快捷指令信息的两个字段，内容，和参考链接。冒号后面的双引号，可以填上示例，也可以不填，就像我图里填的这样。填完之后，点击完成，进入到选择操作。这里，因为我们要做的是新增多维表格记录，所以直接选它。再往下，选择对应的表格和设置新增内容，表格这里，直接选我们第一步建好的选题表。设置新增内容这里，我们要把表格里的字段，和刚刚写过的webhook参数一一对应。对应好之后，点击完成，然后启用流程，选择发布，这一步就完成了。第三步，搭建快捷指令。快捷指令里面主要包含两个部分，第一部分是通过快捷指令获取文章链接和我想说的话。所以一个操作是请求输入，也就是视频里演示的，点开快捷指令之后，手机顶部跳出一个提示框，让我输入文字。另一个操作是获取剪贴板，也就是我先复制文章链接，再点开快捷指令，它就会自动把我链接拷到剪贴板上。第二部分是把快捷指令获取的内容发到飞书上面。这里，我们用到的快捷指令操作是：获取url内容。还记得第二步复制的webhook链接吗，把它直接贴过来。然后把方法改成POST。两个请求体text和link，对应的依然是我们第一步建立的表格字段，内容和参考链接。内容是我们通过请求输入获取的，而链接是通过剪贴板获得的，所以在text和link的后面，分别填上请求输入和剪贴板，就能对应到相应的文字和链接了。这是快捷指令的链接：网页链接至此，一个关于选题的快捷指令+多维表格+AI字段捷径的自动化，就全部搞定了。二.自动记账掌握了最基本的记选题，我们可以玩一个稍微复杂一点的case，用快捷指令加多维表格搭一个可视化的全自动记账工具。效果如下：当我唤起快捷指令，它可以识别我的屏幕，录入金额，同时，我还可以对这笔金额进行分类。分享3个飞书多维表格+快捷指令的超绝用法，这才是自动化真神。接下来，我还可以通过飞书多维表格的仪表盘去做数据可视化，在表格里记录一笔钱，就自动同步到仪表盘里。当然，因为我刚开始用没几天，所以仪表盘看起来还比较简陋，但如果用久了，真的能很直观地看到，自己的钱都花在了哪里。。。整体的步骤，和第一个case是一样的，还是搭表格，建webhook流程，搭快捷指令。具体的不同在于，飞书多维表格的字段变多了。连带着webhook的参数和快捷指令里的请求体也需要和这些字段去对应。webhook的参数，就变成了这样。快捷指令这边，因为我们还设置了一些分类，所以就需要手动地给出分类所需的选项。用收支来举例，我们需要建立一个列表，给出收入和支出两个选项。接下来，添加一个从列表中选取的操作，这样我们就可以选择收入或者支出。最后，我们把我们选择的这个结果，设定为一个结果变量储存下来。而这个变量，就是在下一步请求URL内容时，发送给飞书的具体内容。比如，我选了收入，这个变量存储的就是收入。而飞书表格的收支字段里显示的也就是收入。收支、分类和账户都需要选择，所以我们总共需要设定三个列表，把最终选择的结果都作为变量储存下来。加上通过截屏识别的金额变量，以及文字输入的备注，都需要在请求体这里列出来，然后填上存储的变量，就可以把所有结果都同步到飞书了。快捷指令这部分还需要再多说两句。因为我们需要通过截屏来识别记账的金额，所以，除了截屏之外，我们还需要其他几个操作，分别是，提取文本，匹配文本中的具体金额，将金额存储为变量。图中这一长串字，是一种文本工具，学名是正则表达式。有了它，就能很方便地识别截屏上的金额。快捷指令链接在这里，也直接公开给大家：网页链接列表里的部分，可以按照自己的需求来修改增删。至此，一个关于记账的快捷指令+多维表格+仪表盘可视化的自动化，就全部搞定了。三.同步日程在这之后，我们还可以通过飞书的生态，实现一个更复杂的联动：快捷指令+飞书多维表格+飞书日历。这个流程牛逼到，极大的提高了我管理日程的效率，因为我的工作的特殊性，我的日程需要同步给公司所有人的，特别是商务、我的助理等等，他们需要知道我什么时候有空。所以没法用手机日历，只能用飞书日历来同步我的日程。为了最快速度最方便的录入和管理日程，我可以说一句行程，然后把这句话自动录入到多维表格里。再通过飞书多维表格的AI功能，自动识别出我的日程主题和开始时间，最后通过自动化功能，把日程同步到飞书日历上面。同时，我也可以通过截屏，把文字内容发送到飞书多维表格。再让飞书多维表格识别，最后把日程同步到我的日历上。这就是快捷指令+多维表格+飞书自动化的超级魅力。基本步骤还是一样的，不同的地方在于，这次我把三个快捷指令当成了一组指令。第一个快捷指令，可以让我选取读屏幕还是语音录入。而读屏幕和语音录入这两个快捷指令，可以把一句话或者微信的一个截图直接转化为我的日程。然后，日程内容同步到多维表格之后，还是跟第一步一样，先用一个AI字段捷径，把信息做整合加工，提取出来。然后再一拆三，变成三个单独的符合字段类型的列。结构化数据有了之后，为了直接进入到我的飞书日历里，我还加上了一个自动化同步日历的步骤。点击表格右上角的小机器人，打开自动化流程，然后设置一个把记录添加到日程的操作，把所有的字段信息，按照飞书日历的格式自动化推送过去，就可以在飞书日历上面自动化的新建日程了。这个玩法，对我真的有奇效，非常好用。依然是附上三个快捷指令的链接，大家可以直接用。从菜单选取：网页链接读屏幕：网页链接语音录入：网页链接然后建一个多维表格，填上你的webhook链接，就可以玩了。至此，一个关于录入日程的快捷指令+多维表格+自动化，就全部搞定了。以上这三种快捷指令+飞书多维表格玩法，基本上都是零门槛就能上手的，而且代表着三个组合玩法。1. 快捷指令+多维表格+AI字段捷径。2. 快捷指令+多维表格+仪表盘可视化统计。3. 快捷指令+多维表格+飞书自动化。当然还有快捷指令+多维表格+工作流的结合，跟爬虫的结合，等等等等。有非常多非常多更专业、更黑科技的玩法，但是底层原理其实都是一样的，上面的三个case你能自己搭出来，那些真的进阶的，几乎也没啥太多问题。我想说，关于飞书的内容，其实飞书真的没有给我打钱。没有办法，牛逼的先进生产力，值得让更多人看见。希望这套组合玩法，对大家有用。#ai创造营##ai生活指南#

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24. 飞书原生龙虾来了，这才是我需要的Agent同事啊！

25. Lark CLI：飞书官方的AI Agent工具，把企业SaaS变成可编程。如果你用过Claude Code、OpenClaw、或其他AI编程工具，你可能想让AI代理操作飞书： - 查日历、创建日程 - 发送消息、创建群组 - 创建文档、编辑表格 - 创建任务、更新任务状态但问题是，飞书的Open API 文档繁琐，参数复杂，API响应也不友好。AI Agent 经常出错，或者需要你花大量token来重复确认参数。 Lark CLI 就是来解决这个问题的。 1. 三层架构 • Shortcuts（快捷命令）：lark-cli calendar +agenda 简洁友好，既适合人工，也适合AI。有智能默认值，输出有表格格式。 • API Commands（标准命令）：lark-cli calendar events instance_view --params '{...}' 从飞书Open API直接映射，参数和响应精确映射。 • Raw API（原始API）：lark-cli api GET /open-apis/calendar/v4/calendars 覆盖所有2500+ APIs，完全不受限。 AI Agent 可以根据任务复杂度选择合适的层级。简单的用快捷命令（token少、成功率高），复杂的可以降级到标准命令或原始API。 2. Agent-Native Design CLI本身是用AI测试过的。每个命令都优化过： • 参数尽可能简洁 • 输出格式结构清晰（JSON、table、CSV都支持） • 有 --dry-run 让AI先看执行计划再提交 • 有 --page-all 自动分页处理（AI不用费力手动翻页） 3. 认证和权限管理关键是AI Agent的身份管理， 1（支持用户身份执行 lark-cli calendar +agenda --as user 2）Bot身份执行（自动化场景） lark-cli im +messages-send --as bot --chat-id "oc_xxx" --text "Hello" 这很重要。AI代理可以在不同身份间切换，既能代表用户操作，也能用专门的Bot身份批量处理。支持日历、消息、文档、表格、任务、知识库、联系人、邮件、会议纪要等功能。 http://t.cn/AXI2Zimt #HOW I AI# #程序员#

26. Andrej Karpathy：2026年了，为Agent而构建！CLI 之所以令人兴奋，恰恰因为它是一种“传统”技术——这意味着 AI 智能体可以原生且轻松地使用它们，把它们组合起来，并通过完整的终端工具链与之交互。例如，让你的 Claude 或 Codex Agent安装新的 Polymarket CLI，然后让它生成任意的仪表盘、界面或逻辑。智能体会帮你构建出来。再安装 GitHub CLI，你就可以让它浏览仓库、查看 issue、PR、讨论，甚至直接阅读代码本身。举个例子：Claude 大约用了 3 分钟就构建了一个终端仪表盘，用来展示交易量最高的 Polymarket 市场以及 24 小时变化情况。你也可以把它做成 Web 应用，或任何你想要的形式。把它作为更大流水线中的一个模块时，威力更强。如果你在做任何产品或服务，可以思考：智能体能否访问并使用它？1，你的历史文档（面向人类的）至少能导出为 Markdown 吗？2，你是否为你的产品编写了 Skills？3，你的产品或服务能否通过 CLI 使用？或者通过 MCP？现在是 2026 年。为智能体而构建。英文：CLIs are super exciting precisely because they are a "legacy" technology, which means AI agents can natively and easily use them, combine them, interact with them via the entire terminal toolkit.E.g ask your Claude/Codex agent to install this new Polymarket CLI and ask for any arbitrary dashboards or interfaces or logic. The agents will build it for you. Install the Github CLI too and you can ask them to navigate the repo, see issues, PRs, discussions, even the code itself.Example: Claude built this terminal dashboard in ~3 minutes, of the highest volume polymarkets and the 24hr change. Or you can make it a web app or whatever you want. Even more powerful when you use it as a module of bigger pipelines.If you have any kind of product or service think: can agents access and use them?- are your legacy docs (for humans) at least exportable in markdown?- have you written Skills for your product?- can your product/service be usable via CLI? Or MCP?- ...It's 2026. Build. For. Agents.

27. 平时开发都用图形界面（GUI）数据库管理工具，但有时候只能面对黑漆漆的命令行……😩今天 HelloGitHub 带来的「mycli」，就是为了解决这个痛点。它虽然是命令行，却拥有自动补全和语法高亮。在必须使用 CLI 的环境里，它就是你最顺手的数据库管理工具。#开源##GitHub##宝藏开源项目##程序员##编程##MySQL##AI创造营# HelloGitHub的微博视频

28. 一张表，就把电商直播行业拉进AI时代了？#飞书多维表格 #飞书 #AI新星计划 #科技改变生活 #玩个很新的东西

29. OpenClaw小龙虾保姆级安装教程！小白10分钟搞定【Windows系统 + 接入飞书】

30. 都2026了，Obsidian还不接AI？保姆级教程来了

31. Claude Code 和 Skills 用得越多，你越会发现命令行（terminal 里面敲命令）的价值。曾经的 unix linux dos 的时代，命令行是必需品。但是随着乔布斯的麦金塔和 win 95 的登场，突然 GUI 就统治了大众认知。命令行变成了被鄙视的，落后的，不人性化的东西。而今天，你只需要模型给你结果，那么很多时候，GUI 就毫无意义了。此时纠结有 GUI 给你执行过程的展示，就类似于委员长非要微操连长一样。所以 30 多年过去了，因为 AI 和 Agent 的发展，命令行又重新成为了新欢。。。真的是风水轮流转。。。

32. gemini cli的29个技巧github.com/addyosmani/gemini-cli-tips本指南涵盖了约30个专业技巧，帮助您高效使用 Gemini CLI 进行智能编程。Gemini CLI 是一款开源的 AI 助手，将 Google 的 Gemini 模型的强大功能直接带入您的终端。它作为一个对话式的“智能”命令行工具工作——这意味着它能够推理您的请求、选择工具（如执行 shell 命令或编辑文件），并执行多步计划以帮助您的开发工作流程。提示 1：使用 GEMINI.md 以保持持久上下文提示 2：创建自定义斜杠命令提示 3：通过您的自有 MCP 服务器扩展 Gemini提示 4：利用记忆添加和回忆提示 5：使用检查点和 /restore 作为撤销按钮提示 6：读取 Google Docs、Sheets 等提示 7：使用 @ 引用文件和图像以明确上下文提示 8：动态创建工具（让 Gemini 构建助手）提示 9：使用 Gemini CLI 进行系统故障排除和配置提示 10：YOLO 模式 - 自动批准工具操作（谨慎使用）提示 11：无头和脚本模式（在后台运行 Gemini CLI）提示 12：保存并恢复聊天会话提示 13：多目录工作空间 - 一个 Gemini，多个文件夹提示 14：使用 AI 协助整理和清理文件提示 15：压缩长对话以保持上下文提示 16：通过 ! 传递 Shell 命令（与终端对话）提示 17：将每个 CLI 工具视为潜在的 Gemini 工具提示 18：利用多模态 AI - 让 Gemini 查看图像等提示 19：自定义 PATH（以及工具可用性）以提高稳定性提示 20：通过令牌缓存和统计信息跟踪和减少令牌消耗提示 21：使用 /copy 进行快速剪贴板复制提示 22：掌握 Ctrl+C 用于 Shell 模式和退出提示 23：通过 settings.json 自定义 Gemini CLI提示 24：利用 IDE 集成（VS Code）获取上下文和差异提示 25：使用 Gemini CLI GitHub Action 自动化仓库任务提示 26：启用遥测以获取洞察和可观察性提示 27：关注路线图（背景代理等）提示 28：通过扩展来扩展 Gemini CLI提示 29：柯基模式彩蛋 🐕#科技先锋官#

33. 很多人好奇，我为什么能每天发十几条微博，为什么创作这个高效？其实不止如此，我在各个内容平台每天都有输出，包括长文也有。那我是如何一个人干这么多活呢？没错，我就是一人公司，妥妥的超级个体。我的方法很简单，就是使用 AI 来创作，比如，我用飞书多维表格会针对每个内容平台创建一个内容素材库。就以微博平台为例。1、收集素材。我会把一些热点新闻和科技类、AI 类的、副业类的内容放到表格之中。（见图一）2、AI 创作。利用多维表格当中的 AI 功能，当我主题和内容复制之间之后，多维表格中中的其他列，比如，AI 是如何看待这件事呢？在这个列中设置好 AI 提示词，对接好大模型（见图二），当我将热点信息收集之后，AI 就会自动创作。3、人工再创作AI 创作完成之后，这里主要的工作就是 AI 提供新的观点和思路，在 AI 创作的基础上，再修改完善，最终成文。整个过程，就需要第三步可能需要我来做，其他几乎都不需要我操作什么，基本上自动化。以前，没有 AI 的时候，写一个文案或者观点，非常费脑子，你需要绞尽脑汁的去想比较好的观点角度，会花很长时间写作，现在 AI 可以提供多样化的思路和观点，给我们启发，同时还能辅助写文案，整个过程可能就几分钟完事了。同理，其他内容平台也是类似的操作，只是针对不同的平台调性，去选择不同的素材和内容形态和展示形式而已。大家可以利用我这个思路，去实操一下，绝对很好用。#微博黑客松##我的1024种生活#

34. 我用AI，做了个全网AI热点捕捉器！N8N工作流分享

35. MCP已死，CLI当立！Perplexity首先放弃使用MCP，全网赞成

36. #用声音马住中国年##微博声浪计划# OpenClaw AI自动化工具新手入门！#OpenClaw上手教程# OpenClaw是低门槛AI自动化代理工具，无需编程，用自然语言指令替代重复工作。核心功能含办公自动化、跨工具协同、轻量定制和开发辅助，适配多场景，30分钟即可完成云部署。凯文思考的微博音频

37. 我看很多人都说 AI 编程正在进行范式的转移，从 IDE 转向终端命令行。我感觉这就是技术人沉浸在自己的小圈子里的一种自嗨。真正决定生产力的从来不是工具形态，而是谁在用、用来干什么。命令行确实更适合 AI Agent 的工作方式。它天然就是指令驱动的。但说"终端取代 IDE"就离谱了。这就好比说因为语音助手能打电话，所以触摸屏要被淘汰。本质上，命令行和 IDE 解决的是不同场景的问题。命令行擅长自动化、批量操作、Agent 编排；IDE 擅长可视化调试、代码导航、团队协作。未来大概率是融合，不是替代。技术圈最常犯的错误，就是把自己的偏好当成行业趋势，把工具的进化当成范式的革命。真正的范式转移是 AI 改变了人写代码的方式，而不是你用哪个窗口写代码。#How I AI##科技先锋官#

38. Excel 录入 → OpenClaw 清洗校验 → 飞书多维表格协作 → PostgreSQL + pgvector 运行库 → FastAPI 结构化服务层 → Dify AI 编排 → Taro 小程序 / H5 前端白干了，ai时代必须有进行苏格拉底式追问，要不然隔几天就会发现，还有更简单的方法

39. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

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41. 被 OpenClaw 选中的飞书，终于给出小白无痛养虾「版本答案」

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43. 有没有基于ffmpeg，具有Windows图形界面的转码软件（为什么很多人不使用此软件而偏爱命令行）？

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45. 飞书突然宣布开源 Lark CLI 的命令行工具！AI助手能帮你干活了！

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48. 飞书CLI正式开源！Claude Code一键操控全功能，办公效率直接拉满

49. 一文说清楚飞书、企微CLI究竟是什么，怎么用？| 附8大玩法

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51. 3分钟 vs 3小时！WPS这个免费AI，让你每天多睡1小时

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54. 命令行也能玩转飞书，官方开源CLI工具

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56. 飞书 CLI 开源了，为什么 AI Agent 时代，大家都在做命令行工具？

57. 飞书推CLI，为什么都在卷命令行

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62. 2026年AI办公工具实测

63. 2025办公表格封神榜！钉钉AI表格vs飞书多维表格vsWPS，谁让打工人少熬3小时？

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65. 刚刚,飞书CLI开源,Claude Code也可以丝滑操控飞书了

66. 龙虾办公缺的那双“手”，飞书用CLI补上了

67. 我用Claude Code+飞书CLI,实现了知识库的零手动迁移(提效实战分享)

68. 龙虾办公缺的那双“手”,飞书用CLI补上了

69. 飞书 - 字节跳动旗下 AI 工作平台

70. 龙虾办公缺的那双“手”,飞书用CLI补上了

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72. 飞书开源了个命令行工具，为什么AI时代，大家又开始玩“黑底白字”了？

73. 飞书 CLI 正式开源！为什么 AI Agent 时代，大家都在做命令行工具？

74. 我在终端里装了个「飞书」，活该飞书起飞

75. 装了飞书 CLI，我发现 AI 真的能帮我打工了

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77. AI终于“长手”了：飞书开源CLI，让Claude直接替你干活，一句话搞定所有事

78. 开源Lark-Cli，命令行一键搞定飞书所有操作，AI办公直接起飞！

79. 飞书CLI开源了！手把手教你让Claude Code接管飞书

80. 飞书开源 lark-cli：AI Agent 时代，为什么命令行工具又火了？

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82. 给大模型装上手脚！实测飞书CLI，我发现这才是极速办公的终极杀器（内附飞书官方CLI安装使用指南）

83. Claude Code接入飞书CLI，操作飞书更方便了

84. OpenClaw 实操指南 07:飞书 CLI 开源:让 AI 真正接管你的飞书全流程

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86. 飞书CLI：飞书给AI发了张工卡，19个技能直接上岗

87. 办公cli开源，AI员工的上岗证来了

88. 飞书出的这个命令行工具，让AI能直接操作飞书全家桶

89. 飞书 CLI 昨天开源，我用 Claude Code 打通了公众号写作全流程

90. 今天，飞书官方开源了CLI工具，让AI Agent直接操控飞书

91. 飞书官方CLI开源！Openclaw直接操控飞书，200+命令、19个技能，开箱即用

92. 飞书CLI开源了，装了OpenClaw飞书插件，还需要飞书CLI吗？

93. 飞书CLI开源了！Claude Code现在可以直接操控飞书，客户端可以卸载了！

94. 飞书开源 CLI，我用 ClaudeCode 一句话读了 12 篇文档、建了 66 条选题表！

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96. 飞书 CLI 正式开源：AI Agent 终于能真正操作飞书了

97. 刚开源就斩获 2.8K Star！飞书开源自家的 CLI，让 AI Agent 直接接管你的办公！

98. 飞书 CLI：让 AI 直接操作飞书文档、消息和日历的官方工具

99. 飞书 CLI 开源，一句话让 AI 帮你搞定飞书所有事，我用 Claude Code 玩转几大企业级场景，绝了！

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101. 3分钟傻瓜式OpenClaw安装飞书lark-cli保姆教程！打工人也能轻松玩转AI自动化

102. 飞书CLI开源！给每个 Agent 一双操作飞书的手

103. 刚刚，飞书开源了CLI工具，仅需4步OpenClaw可以完全操控飞书了。

104. 飞书cli，又一个cli王炸！与claude code无缝对接，用cli操作飞书，只需要记住这5个场景

105. 飞书CLI全功能实战指南

106. AI生态卡位战打响：企业微信VS飞书CLI深度对比

107. 飞书突然开源CLI！打工人效率翻倍，AI办公时代真的来了

108. 飞书官方出品CLI工具：命令行也能操作飞书文档，效率提升100%！

109. 开源免费！OfficeCLI+OpenClaw实测实测OfficeCLI这个开源命令行工具，让AI直接操控Word文档，精确修改字体颜色、添加水印、批量排版。不是重新生成文档，而是像操作数据库一样定位到每一个元素精确修改，原有格式完整保留。单二进制文件，不需要安装Office，Windows/macOS/Linux全支持。配合Claude Code等AI Agent使用，说一句话自动完成。 #OfficeCLI #OpenClaw #AI办公 #记忆可视化 #办公自动化

110. 我用飞书CLI干了3天，发现AI办公根本不需要那么复杂

111. WPS 365 发布 CLI 工具，国产办公软件同步迈入 AI 执行层

112. 用“说话”的方式控制电脑：命令行AI工具入门指南

113. 飞书官方cli工具实测，与openclaw的飞书插件有什么不同？

114. 从夯到拉，锐评一下全网吹的飞书多维表格AI功能

115. 从“懂意图”到“真干活”，WPS灵犀携三大智能体变身“AI办公全能伙伴”

WPS根本不是AI办公对手，飞书CLI才是自动化效率天花板

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