最新资讯
computerworld.com Box 发布 Architect:用自然语言构建业务流程工作流 the-decoder.com METR 称 Anthropic 或已在 7 月越过自身 AI 加速预警阈值 towardsdatascience.com 用 Ollama 和 Python 构建你的第一个多工具 AI Agent the-decoder.com Thinking Machines 的 Inkling 2 Small 称霸西方开放权重模型 dev.to 为 CI/CD 构建 AI 质量门禁 dev.to Kakao 发布面向 AI Agent 的决策模型 Kanana-2-v-decide computerworld.com Microsoft 对 Copilot Chat 企业用户扩大未公开的使用限制 pub.towardsai.net Google 发布 Gemini 4 Carbon:主打网络安全能力的前沿模型 gradientflow.com METR 研究:AI 正在加速构建 AI 的团队本身 www.infoq.com GitLab 19.5 将 Agentic 开发纳入 DevOps 平台的治理体系 aiacceleratorinstitute.com 研究:AI Agent 的复杂流程编排可能反而是问题所在 pub.towardsai.net MongoDB 推出 Vercel AI SDK 集成:为 AI 应用提供持久记忆
多元动态
登录 注册
AI编码 wechat · @数字生命卡兹克

Claude Code + 飞书CLI:五个实用的Agent办公自动化案例

原文 我的收藏

本文分享了使用Claude Code与飞书CLI结合的五个实际办公场景,包括跨场次会议知识库构建、个人工作复盘、博主对账流程自动化、生成协同画板等。作者强调飞书CLI已开放近120项能力,使Agent能直接操作飞书数据,大幅降低开发成本。案例具体,展示了Agent在真实业务中的落地方式,适合关注AI办公自动化的读者。

AI推荐理由 文章详细介绍了飞书CLI与Claude Code结合的多个实际办公场景,包括会议知识库、工作复盘、对账自动化等,提供了具体操作案例和效果,对Agent应用落地有参考价值。但来源为自媒体,部分内容带有推广性质,且未提供可验证的量化数据。

72

正文

最近很多人也在问我,我用Agent,是怎么跟很多数据进行交互的。 我说我其实分的比较开,一部分是本地数据,一部分是在飞书上的云端数据,我们公司现在将近30号人,我对大家的要求是,需要跟同事协同的,都一律上云。 所以其实很多的交互,都是我让Claude Code直接跟飞书进行交互的,包括我们公司小伙伴也是,大家用图形化界面的时间占比,反而变得越来越少了。 之前飞书CLI第一次开源出来的时候,我写过一篇,数据非常好。 但是现在其实已经过去一个月了,从之前的那一些能力,飞书一直在背后默默的加,加到昨天我统计了一下,将近120项。 有点过于离谱了,CLI开放的能力,都已经快追上API了,这个其实是有点离谱的。 现在,你用比如Claude Code之类的操控飞书,如果要求没有那么高那么极客的话,几乎所有的事情,你都可以做了。 他们把能力大全现在也已经上到飞书开放平台了。 网址在此: https://open.feishu.cn/changelog?abilityType=Tool 而GitHub上,飞书CLI甚至star数都已经快过万了。 所以,我也想给大家分享一下,我们自己用Agent跟飞书CLI交互的案例,我觉得还是蛮有意思的。 过程中是真的有好几个让我非常惊艳的瞬间。 话不多说,直接开始。 1. 给每个会议系列养一个跨场次的知识库 第一个想分享的,是我们已经开始用、并且发现真的很有价值的场景,给每个会议系列养一个跨场次的知识库。 我们公司内部,每周都有培训会、周会、复盘会,反正这种重复发生的会一抓一大把。 但这种会都有个共同的毛病,开完之后,妙记都躺在飞书里,最多会后当时翻一翻,长期上是没人做追踪的。 时间一长,问题其实就出来了。 比如,我们有一次在选题会上讨论过的一个长线选题,事件本身是假期之后才会发生的,当时所有人都觉得这个不错,结果假一过回来上班,就没人再提过这事了。。。 又比如,每次招新伙伴进来,我其实是希望他能比较快地知道我们选题会的流程,了解我们对选题的要求和偏好,而这些长期堆下来的真实选题会数据,恰好就是新伙伴最好的入门材料。 但是没人整理、没人沉淀,过去这些就纯纯是浪费。 就拿我们的选题会的例子,隐私起见,我用的是3月份的数据。 当你有了飞书CLI之后,你就可以直接在claude code里,调用飞书的CLI来进行交互。 很快他就给我生成了一份飞书文档。 会议清单、选题转化分析、会议节奏、决策机制、现象、建议,全都有。 真的,Agent直接接入飞书拿数据,然后整理一个这样的内容,真的就是究极舒适区,以前真的导出下来手动用Agent整理,非常非常的麻烦。 反正就是究极全面详细,每一场选题会,讨论的选题,最后的决议以及对应的理由全都有。 它这里面很多信息都是可以沉淀到知识库里面的经验素材。 那这样重复的会议的经验留存,可以复用到各个方面,并且直接存成一个固定的知识库,方便我们以后进行各种各样的知识存档。 公司内部的培训会也是一样,直接让他先把过去的培训会抓出来,沉淀成知识库。 后续隔一段时间让他自动去抓相关的会议信息,自动更新维护,不过就是打开Claude code一句话的事。 而这些知识库积累下来,我相信对每一个公司都是很珍贵的经验。 2. Agent+飞书做工作整体复盘 第二个用法是我们同事非常喜欢的,就是给自己做一下全面的工作复盘。 就像我老是说,我们公司是完全长在飞书上面的,所有同事每天都在飞书里面工作。 留下的各种数据其实非常珍贵,但分散在私信、群聊、会议、妙记、日程、任务、邮件、文档、OKR这一堆地方,我们自己根本没办法对自己做横切面分析。 所以,这种事,就非常适合扔给Agent去干。 比如,我们有小伙伴,让它把过去7天、30天或者90天里这些数据一口气全拉一遍,有了这些数据,可以做的事情就很多了。 这个我们小伙伴甚至直接做成了一个skill,放到公司内部的Skill Hub上给所有小伙伴用。 我拿一个小伙伴的账号来演示了一下,给他做一份季度报告。 直接一句话启动。 然后,它就会分8路并行去抓消息、会议、妙记、日程、任务、邮件、文档、OKR数据进行分析。 最后,它会生成一份非常全面的文档,里面有一句话总结、时间投入分布、协作情况、主要项目、产出,还有它对这些数据的一些洞察和建议。 比如它会发现某个项目的排期漏了。 建议把飞书"文件传输助手"里的东西每个月沉淀成结构化文档。 末尾还附上了一份完整的季度汇报。 因为飞书上有大量真实的context,所以它生成的文档是真的能拿出去用的,不是那种凑字数的水货报告。 而且这只是起点。 后续你可以根据自己的需求,把这个画像做成网页、PPT、多维表格看板,都很丝滑。 思考有了,产出有了,但是其实有没有占用太多时间去做一些无意义的执行,我觉得就很棒。 3. 重复性对接流程自动化 第三个是我最有成就感的一个。 我们因为有很大一部分收入,其实是我们的AI领域的媒介和MCN的业务,然后我们有自己的经纪团队,因为我们每个月都要给博主来打款,所以经纪部门每个月固定时间要跟合作博主对账,确认金额、确认项目、确认有没有漏单。 之前的玩法是,Agent能帮我们去多维表格里把项目和金额查出来,但最后一公里还是人去聊,我们每个月要对接几百个博主,我们的经纪人其实只有3个,所以他们要把对账明细贴到群里,等博主回,根据博主反馈再分流到不同同事手里,重复的沟通其实非常多。 那现在,飞书开放了这个CLI的能力以后,这个流程其实就可以用Agent开发一个小东西,全面的放在飞书机器人上,交给机器人来跑。 所以我们也开始做了内部迭代,这次跑的流程是这样,先把博主和机器人拉进同一个群,群里@机器人对一下账,机器人去多维表格里把这个博主相关的项目数据查出来,在群里@博主,把这个月所有合作的项目、金额、备注列清楚,让博主确认。 博主反馈之后@机器人,机器人按反馈内容自动分流。金额不对就通知商务那边核对刊例,漏单就通知财务那边补单,没问题就@我表示对账完成。 我也是简单粗暴地直接语音转文字,口喷我的需求,说了一大堆。 因为有了飞书CLI,所以开放机器人的成本,也变的无限低了,你根本不需要知道什么是API,什么是事件回调啥的,直接就干完了。 然后我把建的机器人和博主拉进一个群聊。 这里为了保护博主隐私,就用的假数据,并且用同事的账号进行测试。 我们在群里直接@机器人让他对账。 他会自己去表格里拉取数据,生成对账明细,发到群里,@博主进行确认。 等博主反馈没问题后,他就会通知我们对账无误。 那如果博主反馈有问题,机器人会把博主反馈的问题转发给对应的同事。 这时候,对接的负责人就会收到机器人的私信。 我对天发誓,整个过程都是机器人自动做的,我们只需要在群里@机器人对账,然后博主给出相应的反馈,整个过程都是自动的。 当然,如果你想提高私信的重要程度,你甚至可以,让Agent以你账号的名义直接发私聊消息,现在飞书CLI也支持以你本人名义发消息了。 就像这样。。。 这个玩法也能很简单套到很多业务上,只要替换机器人查什么数据、反馈分几类、分流给谁,就能直接复用。 比如客户回款核对、订单异常处理、合同到期提醒、甚至年终发奖金前的数据核对等等。 4. 生成可协同的画板 第四个是飞书最近新放出来的一个能力,画板。 一句话,让它生成一张能全员协作编辑的结构图,这个我觉得还是挺有意思的。 用Agent生成HTML来画一些信息图啥的其实也不是啥新鲜事了,网上应该能见到很多很多这样的案例。 但区别在于,当你把Claude Code跟飞书的画板结合的时候,这里吐出来的不是一个HTML网页或者是图片,出来的是飞书原生的画板,你可以分享给团队里任何人,他们打开都可以拖动、改文字、加节点、改连线。 可复用的协同能力,这个其实是我非常非常看重的,以前做出来的HTML的内容啥的,我想跟同事一起协同,其实很费劲。 我自己试下来比较顺手的一个场景是,开会的时候把口头讨论的架构或者流程,让Agent当场出一张丢到群里,然后大家一起在上面边改边讨论。 比如我跟AI讨论我的AIHOT架构图,我想跟同事协同,让他们看看这个架构是怎么做的,我就可以直接让Claude Code配合飞书,直接给我生成一个画板。 然后,就直接出了一个这样的画板,非常详细,且每个节点,都是你的同事们,可以随意编辑随意修改随意拖动的。 还有像之前我们的AIFUT大会,讨论出来的观众入场流程是一大段文字,看起来真的挺费劲的,我就试了试丢给他。 提示词也很简单。 没几分钟,一个流程图的画板就出来了。 所有人都可以在上面接着协同修改,这个香爆了。 而且,因为这是画板,所以,你完全不止可以做架构图和流程图,你甚至还可以做,PPT。 而且可以随意修改,随意分享,随意编辑。 协同,协同,还是协同。 5. 自动报销和审批 第五个是我们一个小伙伴今天刚跑通的,把整个报销申请和审批,都让Claude code来做。 报销这个事有多麻烦,我就不多说了,工作过的都懂。 然后我们这个小伙伴,直接跟claude code说收发票的邮箱(她把收发票的邮箱直接填成了公司的飞书邮箱),然后让他去知识库里找报销SOP,照着SOP填写报销申请。 然后他就会先去指定的邮箱搜索。 整理好发票。 然后他能自己在飞书上发起报销申请,但是在发起前会先跟我们进行确认。 我们确认后就完成了。 然后审批人就能看到刚刚提交的报销。 我们财务下午看到都惊了。 那其实除了帮我们提报销,在审批这一端,也可以直接让他来做。 他会去核对各种信息。 然后汇总到一起和我确认。 我确认后就审批通过了。 并且还根据具体情况给了审批意见。 这一套跑下来,整个报销从发票整理到审批完成,都是直接跟Claude code对话,完全不需要打开飞书。 而且这种用法只要换个壳,套到出差申请、采购申请等等流程上都适用,骨架完全一样,无非就是信息收集、匹配模板、提交、追踪反馈。 写在最后 上面的场景,都是我们自己公司在用的,但是肯定没法展示Agent+飞书的全部能力,也仅做一个抛砖引玉。 最后简单总结一下。 现在飞书CLI已经是开源的,可以直接在GitHub上拿,覆盖15个业务域、114个能力。 也可以把这段Prompt,直接发给你的Agent,让它给你装: 帮我安装飞书 CLI:https: //open.feishu.cn/document/no_class/mcp-archive/feishu-cli-installation-guide.md 现在因为能力实在是太多了,我直接帮大家,做了一个能力的全面总结,可能会有点长,因为实在是太多了。 现在我觉得,Agent几乎已经趋于两种协同形式了。 一种是本地自己玩,另一种是在公司里,跟同事强协同的。 甚至都可以机器人@机器人,AI之间自己协同了。 这块我觉得除了飞书之外,真的没有任何一个替代品。 用Agent来操控飞书,形成多方位的提效和协同,可能就是现在很多组织进化的一个很有用的要素。 等啥时候,飞书把所有的能力全都开放,整个飞书几乎全面CLI化的那一天。 那我觉得,我们的办公与协同方式,可能就会迈向了一个全新的时代了。 希望上面这些场景,能对大家有一点启发。

来源报道 · 1 篇 · 以下链接均前往原始媒体

← 返回精选动态 原文

更多内容