liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli

lark-workflow-knowledge-base

个人知识库:通过飞书消息保存?

First seen Apr 13, 2026

Installation

$ npx skills add liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli --skill lark-workflow-knowledge-base

Summary

个人知识库:通过飞书消息保存内容(文章/视频/推文/PDF),AI自动抓取生成摘要标签,存入飞书知识库,支持自然语言搜索和内容关联分析。当用户需要'知识库'、'保存文章'、'搜索知识库'、'之前保存过'、'知识管理'时使用。

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More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 57
Default branch main
Open issues 0
Status Active

Skill metadata

Parsed from SKILL.md frontmatter.

Version1.0.0
More metadata
requires
{"bins":["lark-cli"]}

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 9,062 B
  • docs SUMMARY.md 336 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 7 installs

SKILL.md

个人知识库工作流

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 [../lark-shared/SKILL.md](../lark-shared/SKILL.md),其中包含认证、权限处理

适用场景

  • "帮我保存这篇文章" / "把这个链接存到知识库"
  • "关于 AI 芯片的文章有哪些?" / "搜索知识库"
  • "我之前保存过一个关于 Nvidia 的视频,帮我找出来"
  • "最近保存了什么内容?" / "知识库概览"
  • "把新内容和之前保存的关联起来"

前置条件

仅支持 user 身份。执行前确保已授权:

lark-cli auth login --domain wiki,docs,im,base,drive

工作流总览

保存内容:
  用户发送链接/内容 ──► AI 抓取内容 ──► 生成摘要+标签
                                      │
                                      ▼
                              doc +create (知识库) ──► base +record-upsert (索引)

搜索内容:
  自然语言查询 ──► base +record-list ──► 匹配结果
                                       │
                                       ▼
                               doc +fetch (详细内容)

关联分析:
  新保存内容 ──► base +record-list (已有标签/关键词) ──► 发现关联
                                                        │
                                                        ▼
                                               im +messages-send (通知关联)

数据初始化

首次设置

  1. 创建/指定知识库空间
# 如果用户已有知识库空间,记录 space_id
# 否则在飞书中创建一个个人知识库空间
  1. 创建索引多维表格

表名:知识库索引 (kb_index)

字段名 类型 说明
标题 文本 内容标题
URL URL 原始链接
内容类型 单选 文章/视频/推文/PDF/播客/其他
来源平台 单选 网站/YouTube/Twitter/X/公众号/其他
标签 多选 AI 自动生成的标签
摘要 文本 AI 生成的内容摘要(200字以内)
关键观点 文本 核心观点或结论
文档链接 URL 飞书文档链接
文档Token 文本 飞书文档 doc_token
保存时间 日期 入库时间
关联条目 关联 关联到其他知识库条目
评分 数字 用户评分(1-5)
备注 文本 用户备注

初始化命令

# 创建索引表
# 注意:+table-create 可能部分成功,需捕获错误后用 +field-create 补字段
# 注意:连续创建字段会触发限流(错误码 800004135),每次调用间隔至少 1 秒
lark-cli base +table-create --name "知识库索引" --fields '[
  {"name":"标题","type":"text"},
  {"name":"URL","type":"link"},
  {"name":"内容类型","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"文章"},{"name":"视频"},{"name":"推文"},{"name":"PDF"},{"name":"播客"},{"name":"其他"}]},
  {"name":"来源平台","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"网站"},{"name":"YouTube"},{"name":"Twitter/X"},{"name":"公众号"},{"name":"其他"}]},
  {"name":"标签","type":"text"},
  {"name":"摘要","type":"text"},
  {"name":"关键观点","type":"text"},
  {"name":"文档链接","type":"link"},
  {"name":"文档Token","type":"text"},
  {"name":"保存时间","type":"datetime"},
  {"name":"评分","type":"number"},
  {"name":"备注","type":"text"}
]'
# 注:关联条目字段需单独用 +field-create 创建(type="lookup" 需要关联目标表 ID)

限流处理:如果 +table-create 因限流部分失败,表仍会创建成功。此时:
1. 用 base +table-list 获取 table_id
2. 用 base +field-create --table-id <id> --json '{"name":"字段名","type":"text"}' 逐个补字段,每次间隔 1-2 秒


模式一:保存内容

Step 1: 获取内容

从飞书消息接收:

# 查看用户发送的消息
lark-cli im +chat-messages-list --chat-id "<chat_id>"

直接从对话中获取 URL: 用户在对话中发送链接,AI 直接提取 URL。

Step 2: 抓取内容

使用 AI 能力抓取链接内容:

  • 文章 URL → 抓取全文内容
  • YouTube 视频 → 抓取标题、描述、字幕/转录
  • Twitter/X 推文 → 抓取完整帖子串(不只单条)
  • PDF URL → 下载并提取文本
  • 播客 → 抓取标题、描述、时间戳摘要

Step 3: AI 生成摘要和标签

对抓取到的内容,AI 自动处理:

  1. 生成摘要:200字以内,概括核心内容
  2. 提取关键观点:3-5个要点
  3. 生成标签:3-8个标签,基于内容和主题
  4. 判断内容类型:文章/视频/推文/PDF/其他

Step 4: 检查重复

lark-cli base +record-list --table-id "<table_id>" --filter '...URL = "<目标URL>"'

如果 URL 已存在,提示用户"该内容已在知识库中",并展示已有记录。

Step 5: 发现关联内容

基于标签和关键词,搜索已有知识库中的相关内容:

lark-cli base +record-list --table-id "<table_id>" --filter '...标签 CONTAINS_ANY [标签1, 标签2]'

Step 6: 保存到飞书

创建飞书文档(知识库中):

lark-cli docs +create --title "<内容标题>" --markdown "<格式化后的全文内容>"

更新索引表:

lark-cli base +record-upsert --table-id "<table_id>" --json '{
  "标题": "...",
  "URL": "...",
  "内容类型": "文章",
  "标签": ["标签1", "标签2"],
  "摘要": "...",
  "关键观点": "...",
  "文档链接": "...",
  "保存时间": "..."
}'

Step 7: 通知用户

lark-cli im +messages-send --chat-id "<chat_id>" --markdown "已保存到知识库!"

通知内容包括:

  • 标题和摘要
  • 自动生成的标签
  • 发现的关联内容(如有)
  • 飞书文档链接

模式二:搜索内容

自然语言搜索

将用户的自然语言查询转换为标签/关键词搜索:

# 基于关键词搜索
lark-cli base +record-list --table-id "<table_id>" --filter '...摘要 CONTAINS "AI芯片"'

# 基于标签搜索
lark-cli base +record-list --table-id "<table_id>" --filter '...标签 CONTAINS_ANY ["AI", "芯片", "Nvidia"]'

# 基于时间搜索
lark-cli base +record-list --table-id "<table_id>" --filter '...保存时间 >= "2026-03-01"'

搜索结果展示

找到 N 条相关内容:

### 1. {标题}
- 类型:文章 | 平台:36氪
- 标签:AI、芯片、GPU
- 摘要:{摘要内容}
- 保存时间:2026-03-15
- [查看详情]({飞书文档链接})

### 2. {标题}
...

模式三:关联分析

当保存新内容时,自动与已有内容进行关联分析:

AI 处理逻辑:

  1. 提取新内容的标签和关键词
  2. 在索引表中搜索相同/相似标签的条目
  3. 对内容摘要进行语义相似度比较
  4. 生成关联说明:"你三周前存过一篇类似的观点,当时是从另一个角度分析的"

发现关联时:

lark-cli base +record-upsert --table-id "<table_id>" --json '{
  "关联条目": "已有关联条目ID"
}'

模式四:批量导入

支持一次性导入多条内容:

  1. 用户发送多个链接(一行一个)
  2. AI 逐一抓取和处理
  3. 批量创建飞书文档
  4. 批量更新索引表
  5. 生成导入报告

模式五:定期整理

用户可要求定期整理知识库:

  • 合并重复内容
  • 更新过时的标签
  • 生成知识库统计报告(总条目数、按类型分布、按标签分布、最近保存趋势)

权限表

命令 所需 scope
docs +create docx:document:create
docs +fetch docx:document:read
wiki spaces get_node wiki:node:read
im +messages-send im:message:sendasbot
im +chat-messages-list im:message:readonly
base +table-create bitable:app
base +record-list bitable:app:read
base +record-upsert bitable:app:write
drive metas batch_query drive:drive:read

参考

  • [lark-shared](../lark-shared/SKILL.md) — 认证、权限(必读)
  • [lark-doc](../lark-doc/SKILL.md) — +create+fetch+search 详细用法
  • [lark-wiki](../lark-wiki/SKILL.md) — 知识库节点管理
  • [lark-im](../lark-im/SKILL.md) — +messages-send+chat-messages-list 详细用法
  • [lark-base](../lark-base/SKILL.md) — +table-create+record-list+record-upsert 详细用法
  • [lark-drive](../lark-drive/SKILL.md) — 文件元数据查询