一文说清楚飞书、企微CLI究竟是什么，怎么用？| 附8大玩法

大家好，我是小栗子。

就在昨天半夜，我收到了合伙人发来的消息：“周末项目讨论会的纪要来得及发我一份。”

要是以前，我大概得——打开飞书、找到会议妙记、一个个翻记录、整理成文档、发出去。保守估计半小时起步。

但现在的我，只是掏出手机，给我的 AI 助手发了条消息：

帮我把昨晚的会议整理成纪要，重点标出决策和待办，然后发给林总。

不到两分钟，纪要链接已经自己躺在和林总的对话框里了。

没错，我给我的虾也升级了飞书的CLI。

先说清楚CLI是什么

最近，飞书、企业微信、网易云音乐、Google、Stripe、ElevenLabs都纷纷推出了自己的开源CLI。

你可能听说过这个词，但不明白为什么最近这么多厂商都在搞这个东西。

这不是巧合。这是软件行业在Agent Native时代的一次集体转向。

要理解这件事，得先明白一个根本性的变化：软件的用户变了。

过去几十年，软件是给人类设计的。工程师们绞尽脑汁优化按钮位置、动画效果、交互流程，都是为了让“人”用得舒服。GUI（图形界面）就是这个时代的产物——它用鼠标点击降低了使用门槛，让不懂技术的人也能操作复杂的电脑系统。

但现在，出现了一个新的用户群体：AI Agent。

Agent不需要按钮，不需要动画，不需要交互设计，它的输入输出都是纯文本。你让它查个日程，它不需要看到日历界面上那些花花绿绿的色块，它只需要一行清晰的指令和结构化的返回数据。

CLI（命令行界面），就是给这种新用户准备的交互方式。

它不是技术倒退，不是“复古”。恰恰相反，它是软件架构的进化——从“让人看懂”进化到“让Agent能直接用”。

归藏提了一个观点：AI的实际能力=它能调用的工具+它能拿到的上下文。

以前AI只能给你建议，因为它没有“手”——它动不了你的飞书、改不了你的文档、发不了你的消息。现在，CLI给它装上了这只手。同时，CLI也让AI能读取你的数据（日历、消息、文档），拿到执行所需的上下文。

你动嘴，它动手。而且是直接在你的电脑里动手，不是在对话框里给你写一堆文字让你自己去复制粘贴。

这就是CLI的本质：它是AI Agent的基础设施，是连接智能与执行的桥梁。

一个关键事实：CLI不限于某个AI使用

这个时候，你可能会有一个误解：是不是必须用飞书的“龙虾”才能使用CLI？

不是的。

CLI 的本质是命令行工具。它不是某个AI的专属插件，而是一套开放的命令接口。任何能执行命令的AI都能调用它。

这意味着什么？

Claude Code可以用。你把飞书CLI装到本地，Claude Code就能直接调用lark-cli命令，帮你发消息、建文档、查日历。

Cursor可以用。同样装上CLI，Cursor的AI助手也能操作你的飞书。

Trae、Codex、甚至本地的终端AI，都能用。

甚至你还可以连同企业微信CLI混着用，你可以让Claude Code同时操作飞书和企业微信。比如：把飞书日历的会议信息同步到企业微信群里，或者把企业微信的待办自动同步到飞书任务。

这就是CLI和插件的本质区别。

插件是绑定在某个平台上的——飞书的插件只能在飞书里用，OpenAI的插件只能在ChatGPT里用。但CLI是操作系统层面的，它不care调用它的是谁。只要你的AI能执行shell 命令，它就能驱动CLI。

这也是为什么厂商们都选择CLI作为AI时代的开放接口。它不是为了某个AI定制的，它是为所有AI准备的通用协议。

我挖到的8种飞书CLI玩法

理解了CLI是什么，下面说说我这几周实打实用出来的8大场景。

有些是日常提效，有些是真的让我觉得amazing。

玩法一：让AI每天早上给你播报日程

我以前每天到公司第一件事，就是打开飞书日历看一眼今天有啥安排。

后来我烦了，跟AI说：

每天早上9点给我发一条消息，告诉我今天几点的会、待办事项、有没有需要跟进的消息。

现在AI每天准时给我推送晨间简报，格式大概长这样：

📅 今日日程（3条）10:00 产品周会 @会议室A14:00 客户方案评审16:30 团队1on1
📝 待办提醒（2条）产品需求文档（截止今天）上周数据分析报告
💬 群聊 highlights【产品群】王总问了新功能上线时间【项目组】小李发了测试反馈

你可以让它按你喜欢的格式输出，也可以让它只提醒“有变化的”事项。我设置的是：如果日程有变动、或者有超过 10 条未读消息的群，才在简报里标出来。

效果是什么？ 以前我早上要花10-15分钟在飞书里翻来翻去，现在30秒看完简报，心里有数了。更重要的是，我不会再漏掉那些藏在群聊里的待办。以前经常开会时有人随口说“那个东西弄一下”，当时没记，后来就忘了。现在AI会主动帮我catch住这些。

并且你也可以无缝丝滑的在你的claudecode里面查看这些日程：

玩法二：一句话整理完一周的周报

写周报是我最讨厌的工作之一。

周五下午坐在那回忆：“这周干了啥来着？周一开了个会、周三对了个需求、好像还写了点东西……”

现在我会跟AI说：

拉一下我这周的日历和群聊消息，帮我整理一份周报，包含这周的主要工作、结论和下周的待办。

AI会基于我的日历事件、参与过的会议、群聊里的讨论，整理出一份结构化的周报，当然你也可以让它按照你自己或者公司要求的格式输出，比如：

本周周报（示例）本周主要工作：完成产品需求评审（3月25日），确定Q2优先级输出客户方案文档，已发送给张总参与技术架构讨论，确认使用新方案
关键结论及决策：新功能上线时间定到4月15日客户对报价方案基本满意，待法务审核合同
下周待办：[ ] 跟进合同审批进度[ ] 准备新功能灰度方案[ ] 周三前完成技术评审

它不是简单的事件罗列。它会理解会议讨论的内容，提取出“结论”和“待办”。比如群聊里有人说“这个方案可以，但价格还得再谈谈”，它会识别出这是一个待跟进事项。

以前写周报要半小时，现在3分钟。省下的时间不多，但周五下午的心情完全不一样。以前是焦虑地回忆这周干了啥，现在是轻松地点评AI写得怎么样。

它不仅仅可以帮你完成周报，还可以直接帮你存在飞书文档里，甚至直接一键发送给对应的负责人。

玩法三：会议开完，待办自动分配好

这个是我最近用得最多的场景。

以前开完会，纪要整理完，待办还得自己一条条建。给谁、什么时间、提醒什么，全要手动填。最烦的是，经常开完会就忘了，等到下周才想起来，黄花菜都凉了。

现在我会说：

帮我把这场会议的待办事项提取出来，分配给对应的人，今天下班前完成的设提醒。

AI会这样操作：

1. 读取会议妙记（如果是飞书会议，直接调妙记接口）。

2. 识别待办语句：从对话中提取”小王负责整理需求”、”周五前给反馈”这类表述。

3. 判断责任人：根据提到的名字匹配通讯录，自动@对应的人。

4. 设置截止时间：识别”今天”、”本周五”、”下周三”这类时间词，转成具体日期。

5. 创建飞书任务：所有待办自动进任务列表，责任人收到通知。

实际案例：上周我们开了一个产品评审会，会上说了七八个待办。以前我可能要花20分钟一个个录入任务系统，还要确认谁负责什么。这次AI两分钟全搞定了，而且一个都没漏。

更妙的是，它还会给任务加描述，比如“来源：3月28日产品评审会，相关文档：[需求文档链接]”。

这才是真正的“开完会，事就办了”。

玩法四：群聊消息不再需要爬楼

你有没有过这种经历——开会的时候群里有重要讨论，你因为在打电话错过了。

等会议结束打开群聊，99+未读，翻了半天终于找到重点，但那个“王总说回头把方案发给他”的待办，早就不知道忘哪儿去了。

现在我会直接问AI：

【项目组】群最近三天说了什么？有哪些跟我相关的待办？帮我创建任务设提醒。

AI会返回一个结构化的总结：

📋 【项目组】群近3天讨论总结（示例）
主要话题1. 新功能上线时间调整（从4月1日延到4月15日）2. 客户反馈的3个bug，已分配给研发3. 下周团建地点投票
与你相关的待办- @你：确认新功能需求文档（王总要求周五前给）- 需要你参加：下周一的客户演示准备会- 需要你投票：团建地点选择（目前青岛领先）
已为你创建的任务✓ "确认新功能需求文档"，截止周五，已设提醒

关键在它怎么判断“与我相关”。

AI会识别群聊里@你的名字、提到你负责的业务、或者跟你的角色相关的讨论。比如你是产品经理，它会特别关注“需求”、“产品方案”这类关键词。你是技术，它会关注“接口”、“排期”、“技术方案”这类词。

你不用爬楼，不用自己记，它全都帮你搞定了。

玩法五：一句话搞定复杂会议预约

预约会议，是我觉得最麻烦的事之一。

不是约一个人，是约一群人。每个人时间不一样，会议室还要抢，时区还得考虑。以前我得一一打开日历、看每个人的空闲时间、找共同空档、发邀请、等回复、有人说不行再改时间、反复几次才能定下来。

现在我跟AI说：

帮我约下周三下午一个产品评审会，需要张总、李经理、王开发参加，时长1小时，要个有投影仪的会议室。

AI会这样操作：

1. 查日历：调取张总、李经理、王开发的日历，找出下周三下午大家都有空的时间段。

2. 看会议室：筛选出有投影仪、能容纳4人以上的空闲会议室。

3. 智能推荐：如果下午2-3点大家都空，但3-4点张总有个会，AI 会优先推荐2-3点，并标注”张总3点后另有安排”。

4. 创建会议：自动生成会议邀请，标题”产品评审会”，时间地点填好，参会人@好。

5. 发通知：给所有人发飞书消息，”已为您预约下周三14:00-15:00产品评审会，地点：会议室A”。

甚至还能处理复杂情况。

比如我说：“约个会，要王总参加，但他这周好像挺忙的，实在不行就约下周一早上他第一个会之前。”

AI查了王总的日历，发现他本周确实排满了，于是自动约了下周一早上9点，还加了一句备注：“已避开王总周一上午9:30的客户拜访，预留30分钟缓冲。”

这才是真正的“说人话，办实事”。

以前约个会要来回沟通十几条消息，现在一句话搞定。

玩法六：把飞书文档变成你的知识库

我以前有个习惯，看到好的文章会收藏，但收藏之后基本不会再翻。

后来我跟AI说了一个需求：

帮我把最近收藏的那些关于 AI 工具的文章整理一下，按照主题分类，写成一篇飞书文档，标注每篇文章的核心观点和我可以借鉴的地方。

AI是这样做的：

1. 扫描我的收藏夹，找出所有标记过的文档。

2. 提取核心内容：不是全文复制，而是提取”这篇文章讲什么、核心观点是什么、有什么 actionable 的 insight”。

3. 主题分类：自动归类到”AI 写作”、”AI 编程”、”AI 设计”等类别。

4. 生成索引文档：输出一个结构化的知识库文档，包含每篇文章的标题、核心观点、我的笔记、原文链接。

实际效果：

我让它整理了我收藏的30多篇AI相关文章，最后生成了一篇5000字的知识库文档。它自动分成了几个板块：AI提效工具、AI编程助手、AI内容创作、AI Agent开发、行业趋势分析。

每篇文章下面都有AI提取的核心观点，比如：

这个玩法特别适合做内容的人，把散落的信息聚合成系统的知识，比单纯收藏有用多了。而且因为AI帮你提取了核心观点，你后面要引用的时候，直接搜这个知识库就行，不用重新打开原文。

玩法七：多维表格自动整理，不用手动录

我之前想整理自己写过的所有文章，按照主题、阅读量、发布时间分类做个汇总表。

按传统方式，我得一个个打开文档、手动录入数据。几十篇文章，做完手都要酸了。

现在，我直接跟AI说：

帮我把这几个月写的文章整理成一张表格，包含标题、发布日期、阅读量、主题分类、平台分布。

AI自己去飞书文档里扒数据，整理成一张完整的多维表格。

它自动生成的字段包括：

• 标题

• 发布日期

• 阅读量

• 主题标签（AI 自动识别文章主题打的标签）

• 发布平台（公众号/小红书/知乎等）

• 文章状态（已发布/草稿/待修改）

而且它还能帮我加视图：

• 按主题分类视图：看哪个主题的文章最多

• 按时间排序视图：看内容产出节奏

• 爆款分析视图：筛选阅读量>1w的文章，分析共性

• 待办视图：标出需要更新或修改的文章

最关键的是，它是活的。

我后来跟AI说：“每周一更新这个表格，把上周的新文章加进去。”现在它每周自动更新，我随时能看到最新的数据。

不用手动录，数据自动整理好，还能自定义看它的方式。

玩法八：让AI当你的审稿人，直接在文档里提意见

最后一个是我觉得最有意思的协作模式。

以前让AI帮忙看文档，你得把内容复制过去、看完再复制回来。来回几次，格式还容易乱。而且AI给的反馈是“整块”的，你不知道具体是哪一段有问题。

现在我会这么说：

帮我review这篇文档，只提意见不要改，用划词评论的方式标出你觉得有问题的地方，在评论里写上建议。

AI直接在飞书文档里用评论标出问题，就像真人同事给你审稿一样。

它会标出这些问题，比如：

• 逻辑断层：这一段和上一段之间的逻辑跳跃有点大，建议加一句过渡

• 信息缺失：提到这个数据，但没有给出来源，建议补充

• 表达啰嗦：这句话可以用更简洁的方式表达，建议改成…

• 格式问题：这个标题层级不太对，建议改成二级标题

AI提完意见后，我可以在评论里回复：“这个建议不错，帮我改一下”，或者“这个不改，因为……”

确认要改的部分，AI直接修改正文，然后在评论里标记“已修改”。不确认的部分，保留评论供后续讨论。

人跟AI在同一个文档里协作，评论即讨论，正文即结果。

这种体验比传统的“复制-粘贴-再复制”流畅太多了。

你可能想问：这和飞书插件有什么区别？

如果你之前用过OpenClaw的飞书插件，可能会有疑问：这次开源的CLI和之前的插件有什么不同？我该用哪个？

是的，我也有这个疑问，所以我让我的小龙虾帮我整理了一个功能对比。

通俗解释：

官方CLI像一套完整的工具箱，什么都有——邮箱、会议、知识库、画板，甚至能自己创建自定义技能。但它需要你自己安装、配置授权，稍微麻烦一点。

OpenClaw插件像一把瑞士军刀，常用功能（发消息、写文档、查日历）都有，拿出来就能用，不用配置。但一些高级功能（邮箱、视频会议、知识库）它没有。

据了解，完整的CLI功能也将在不久之后更新在插件中。已经安装过插件版本的伙伴们，可以期待一下。

不只是飞书，企业微信也来了

说到这，不得不提一下企业微信的动作。

就在飞书开源CLI的第二天，企业微信也正式开源了自己的CLI工具，上线GitHub。开放的能力包括消息、日程、文档、智能表、会议、待办、通讯录，基本覆盖了日常办公的核心场景。

两大厂商，前后脚开源CLI，这已经很能说明问题了。

大厂们意识到，下一代的办公协作竞争，不再是“谁的界面更好看”、“谁的功能更多”，而是“谁能让AI Agent更好地调用自己的能力”。

CLI就是这个能力的载体。它不像API那样需要开发者写一堆适配代码，也不像插件那样被平台审核卡住。CLI是跨平台的、免审核的、人和AI都能用的。装上了，AI就能直接操作。

企业微信这次开放的是面向10人及以下小团队的版本，覆盖的都是最高频的场景。对开发者来说，这意味着可以用更低的门槛搭建企业级AI应用，比如一句话创建会议、自动汇总群聊消息这些功能，不再是demo，而是可以直接落地的能力。

这些玩法背后的变化

写到这里，我想暂停一下，说说这些玩法到底意味着什么。

第一层变化：效率提升。

这个很明显，周报从30分钟变成3分钟，会议纪要从手动录入变成自动提取，这是最直接的收益。

第二层变化：工作流的重构。

以前的工作流是线性的：开会 → 整理纪要 → 录入待办 → 跟进执行。每个环节都需要人工操作。

现在的流程是：开会 → AI 自动提取并分配 → 人只需要跟进异常。大量的中间环节被压缩掉了。

第三层变化：角色的转变。

这是最深层的变化。以前，你是“工具的使用者”，你操作飞书、操作文档、操作任务系统。现在，你是“任务的委托人”，你把任务委托给AI，它去操作工具，你负责验收和决策。

CLI，让这个转变成为了可能。

因为AI能直接操作飞书、企微这些平台，这就让它不再是一个“只给建议的军师”，而是一个“能动手执行的执行者”。你只是把工作委托出去，它帮你完成全套操作。

未来会是什么样子？

飞书和企业微信开源CLI，只是开始。

我预测接下来会有几个趋势：

第一，更多厂商跟进。

其他办公平台迟早都会出自己的CLI。这不是选择题，是必答题。不给AI入口，就会被淘汰。

第二，跨平台工作流成为常态。

想象一下：AI用你的飞书日历判断你什么时候有空，自动在Email里预约会议，然后到网盘创建会议纪要模板，最后在企业微信里通知团队。这种跨平台的自动化，以前需要写代码，现在用CLI就能实现。

第三，人机协作的新模式。

现在是我们教AI怎么用工具。未来可能是AI教新人怎么用工具——它直接操作，新人看着学。或者AI成为团队的“数字实习生”，处理那些重复性、流程性的工作，人专注在决策和创意上。

CLI是基础设施，上面的应用层才刚刚开始。

怎么开始？

说了这么多，如果你想试试，安装其实很简单。

飞书 CLI：把下面这段话复制给你的AI Agent（Claude Code、Trae、Cursor 、龙虾都可以），它会帮你搞定剩下的。

帮我安装lark-cli，命令是npm install -g @larksuite/cli，安装完成后配置一下。

企业微信CLI：同样，复制这段话给你的 AI Agent。

帮我安装企业微信 CLI，命令是npm install -g @wecom/cli，然后安装skill：npx skills add wecom/cli -y -g

这两个CLI都支持主流的AI Agent，装上一个，你的工作流就已经开始变了。

欢迎来到Agent Native时代。