【AI智能体】AI 编程 + 飞书CLI + Skills 重塑开发新范式实战操作详解

小码农叔叔2026-05-19 9:36

目录

一、前言

二、飞书CLI说明

[2.1 飞书CLI 是什么](#2.1 飞书CLI 是什么)

[2.2.1 飞书CLI 解决的问题](#2.2.1 飞书CLI 解决的问题)

[2.2.2 飞书CLI 核心定位](#2.2.2 飞书CLI 核心定位)

[2.3 CLI 跟普通用户有什么关系](#2.3 CLI 跟普通用户有什么关系)

[2.4 飞书CLI 可以做什么](#2.4 飞书CLI 可以做什么)

[2.5 谁适合使用飞书 CLI](#2.5 谁适合使用飞书 CLI)

[三、飞书 Cli 本地部署](#三、飞书 Cli 本地部署)

[3.1 前置准备](#3.1 前置准备)

[3.1.1 安装Node](#3.1.1 安装Node)

[3.1.2 安装客户端操作工具](#3.1.2 安装客户端操作工具)

[3.2 两种安装 飞书Cli的方式](#3.2 两种安装 飞书Cli的方式)

[3.2.1 从 npm 安装（推荐）](#3.2.1 从 npm 安装（推荐）)

[3.3 配置与使用过程](#3.3 配置与使用过程)

[3.3.1 配置应用凭证](#3.3.1 配置应用凭证)

[3.3.2 登录](#3.3.2 登录)

[3.4 效果使用体验](#3.4 效果使用体验)

[四、AI 编程+飞书CLI 高效开发过程](#四、AI 编程+飞书CLI 高效开发过程)

[4.1 前置准备](#4.1 前置准备)

[4.1 Trae 配置飞书MCP](#4.1 Trae 配置飞书MCP)

[4.1.1 安装飞书mcp](#4.1.1 安装飞书mcp)

[4.1.2 配置MCP 工具](#4.1.2 配置MCP 工具)

[4.2 Trae + 飞书文档 + CLI 开发全流程](#4.2 Trae + 飞书文档 + CLI 开发全流程)

[4.2.1 提供原始的需求文档](#4.2.1 提供原始的需求文档)

[4.2.2 基于需求文档生成开发计划](#4.2.2 基于需求文档生成开发计划)

[4.2.3 确认开发设计方案](#4.2.3 确认开发设计方案)

[4.2.4 基于开发方案生成代码](#4.2.4 基于开发方案生成代码)

[4.3 项目效果测试](#4.3 项目效果测试)

[4.4 代码 review](#4.4 代码 review)

[4.5 持续优化迭代](#4.5 持续优化迭代)

五、写在文末

一、前言

随着AI 编程在日常工作中的显著提效，当前市场上各种AI编程工具对其使用经验的探索也越来越多，从趋势来看，各种AI编程工具正在以飞快的速度缩短差距，对使用者来说，有这么多的选择情况下，如何探索出一套适合自己的AI编程模式至关重要，本文将详细介绍一下在实践中的一套高效使用AI编程的模式。

二、飞书CLI说明

2.1 飞书CLI 是什么

飞书官方 CLI 工具，由 ++larksuite++ 团队维护 --- 让人类和 AI Agent 都能在终端中操作飞书。覆盖消息、文档、多维表格、电子表格、日历、邮箱、任务、会议等核心业务域，提供 200+ 命令及 20 个 AI Agent ++Skills++ 。 git地址：https://github.com/larksuite/cli/blob/main/README.zh.md

2.2.1 飞书CLI 解决的问题

传统的 AI 对话是一个"三人群聊"：你、AI、和你的电脑，所以以前你面临的问题是------飞书 不在这个群里，这样以来不管AI 再聪明，和飞书之间没有沟通渠道的话，它只能给建议，而不能帮你干活。

飞书 CLI 把飞书拉进了这个群聊。装上之后，AI Agent 可以直接和飞书对话：

  • 读取你的飞书消息和群聊记录

  • 查询和创建日历事件

  • 读写飞书云文档

  • 管理和操作多维表格

  • 发送和阅读邮件

  • 搜索知识库和通讯录

对于使用 Trae、Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具的用户而言，这意味着你可以直接让 AI 替你操作飞书------你只管拍板，具体的事 AI 来干。

2.2.2 飞书CLI 核心定位

飞书 CLI 不是简单包装现有 API，而是为 AI Agent 使用方式专门设计的工具，当出错的时候你告诉 AI 怎么修复，缺权限时自动引导补授权，命令设计上优化了 token 消耗。用 AI 调用 CLI 的成功率远高于直接调 API。

2.3 CLI 跟普通用户有什么关系

你完全不需要学它，甚至不需要知道它存在。

CLI 的安装是一次性的。安装完成后，你只需用自然语言跟 AI Agent 对话，AI 会自己用 CLI 去操作飞书。你只需要说"帮我把这件事办了"，AI 就替你做了。

打个比方：以前是你操作电脑，现在你有了私人助理------你只管下达指令，助理（AI + CLI）替你执行。你不需要学命令行，就像你不需要懂汽车发动机也能打车一样。

2.4 飞书CLI 可以做什么

装上之后，你的AI Agent可以直接在飞书里完成这些操作

  1. 即时通讯

    1. 发消息、回复话题、管理群聊、搜索历史消息

  2. 云文档管理

    1. 创建/读写文档，支持Markdown双向转换，通过评论协作

  3. 多维表格管理

    1. 增删改查记录、创建视图、生成仪表盘、数据分析

  4. 日历

    1. 查日程、创会议、查忙闲、跨时区推荐时间

  5. 妙记

    1. 提取会议摘要、待办事项、逐字稿

  6. 知识库

    1. 查询空间、管理节点和文档

  7. 云空间

    1. 上传/下载文件、管理权限

2.5 谁适合使用飞书 CLI

飞书 CLI的使用场景很多，适合很多日常使用飞书生态工具的人，具体来说：

  • 使用 Trae、Claude Code、Codex、Cursor 的用户

    • 直接安装 CLI，让 AI 代你操作飞书------总结昨日工作、整理群聊消息、批量更新多维表格数据。一行命令完成安装，几分钟即可上手。

  • 构建企业级 AI Agent 的团队

    • 如果你正在开发需要与飞书深度集成的 AI 产品------无论是 AI 员工、AI 客服还是自动化工作流------CLI 提供飞书官方推荐的最佳实践，覆盖核心业务域的高频操作，同时支持用户身份与应用身份，可直接集成进你的 Agent。

  • 使用 OpenClaw 的用户（敬请期待）

    • 如果你在 OpenClaw 中安装了飞书插件，OpenClaw 即将基于这套 CLI 能力升级插件底层。升级完成后，无需自行安装 CLI，直接用自然语言与 AI 对话即可操作飞书。

三、飞书 Cli 本地部署

接下来实际操作演示本地如何安装飞书 Cli过程。

3.1 前置准备

3.1.1 安装Node

安装Node，这个比较简单，就不再赘述了

3.1.2 安装客户端操作工具

飞书CLI本质上还是一些列Skills 的技能包的组合，为了能够操作Skills，你需要在本地安装一个能够操作 Skills 的客户端，可以考虑选择Claude Code ， OpenCode ，Trae 等，比如以国产的OpenCode 为例，当你本地安装了Node 的环境之后，只需要执行下面的命令，即可完成OpenCode 的安装使用

bash 复制代码 
# 安装opencode
npm i -g opencode-ai
# 验证安装
​​​​​​​opencode --version

OpenCode 安装完成后，本地CMD命令行窗口输入 opencode 即可进入，如下效果：

3.2 两种安装 飞书Cli的方式

当上面两步做完之后，接下来就可以开始安装飞书CLI了，下面介绍2种方式，也可以参考git 的操作步骤安装。

3.2.1 从 npm 安装（推荐）

bash 复制代码 
# 安装 CLI
npm install -g @larksuite/cli

# 安装 CLI SKILL（必需）
npx skills add larksuite/cli -y -g

安装过程

CLI SKILL 安装完成后，安装的相关的Cli Skill 展示如下

3.3 配置与使用过程

在开始使用飞书CLI 命令操作飞书之前，还需要做一些配置上的准备

3.3.1 配置应用凭证

在后台运行下面的命令，执行该命令后会输出一个授权链接，提取该链接并发送给用户，用户需要在浏览器中完成配置后，命令会自动退出。

bash 复制代码 
lark-cli config init

浏览器中打开这个链接

  • 可以创建一个新的CLI 应用，也可以基于你已经创建的应用

为你创建的这个应用添加部分权限，后续你就可以基于这个CLI 应用对飞书的一些功能进行操作了，比如对多维表进行增删改查等

等待配置与初始化完成

配置完成后，本地的命令行窗口会自动完成配置，如下效果

3.3.2 登录

在上述的CMD 窗口中执行下面的命令进行登录，同上，后台运行，提取授权链接发给用户。

bash 复制代码 
lark-cli auth login --recommend

浏览器中打开后，将会跳转到一个上述你的那个应用的功能授权页面，在这个功能授权列表中，你需要勾选一下相关的权限

浏览器授权成功后，回到CMD窗口，可以看到已经授权成功，接下来就可以愉快的操作飞书相关的功能了

3.4 效果使用体验

丢给CLI 一个飞书文档，让AI总结并输出最终的文档

四、AI 编程+飞书CLI 高效开发过程

目前，主流的AI编程模型或AI编程的IDE均支持与各类CLI工具的无缝融合，说白了CLI工具在本地就是一个Skills的集合，在AI编程工具中调用CLI是一种友好且便捷的操作，下面以AI编程工具Trae 为例进行说明，一个典型的模式是：

产品经理提供飞书文档+开发整理需求提示词+基于飞书CLI生成开发计划+基于开发计划完成编码、调试

4.1 前置准备

4.1 Trae 配置飞书MCP

为了接下来在Trae中直接读取飞书文档生成后续开发计划，还需要在Trae 中配置一下飞书的MCP，参考下面的完整过程。https://open.feishu.cn/document/mcp_open_tools/development-document-search-mcp-integration/development-document-search-mcp-overview

4.1.1 安装飞书mcp

这里假设你已经提前安装好node的环境，打开CMD窗口，执行下面的命令完成安装

bash 复制代码 
npm install -g @larksuiteoapi/lark-mcp

4.1.2 配置MCP 工具

打开 Trae 工具栏设置，在界面右上角点击 AI 侧栏 图标

在 AI 侧栏的 设置 内，点击 MCP

MCP 界面点击 添加 MCP Server

在 手动配置 输入框内，将默认内容替换为以下内容，并单击 确认

bash 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "lark_open_doc_search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@larksuiteoapi/lark-mcp",
        "recall-developer-documents"
      ]
    }
  }
}

第一次连接会等待一会，等到系统提示 MCP 工具已经自动添加到 @Builder with MCP ，单击我知道了，说明配置完成

4.2 Trae + 飞书文档 + CLI 开发全流程

基于上述的所有准备完成之后，接下来通过实际的案例操作演示下完整的过程。

4.2.1 提供原始的需求文档

下面是一个原始的需求文档，基于飞书编写的需求文档

4.2.2 基于需求文档生成开发计划

这一步至关重要，开发计划也可以说是开发的设计方案，高质量的开发设计方案才能引导AI编程给出的代码质量更高，这里的开发计划也可以理解为生成代码的提示词，所以这一步至关重要，如下，我们将这份文档给到AI让其生成开发计划

  • 需求提示词中还可以补充一点，就是如果生成过程中，AI有不确认的点，可以让它以代办任务的形式提示出来，然后等待开发人员的二次确认，在有的AI编程IDE中是直接有这个功能
bash 复制代码 
基于'XXX飞书文档链接'这个需求文档，生成开发设计方案，仅生成后端开发的设计方案，技术栈采用 springboot 3.2.x + mybatis-plus+mysql ，生成的开发计划放在当前目录

等待其响应，这个可能会花一些时间

整体效果如下，基本上涵盖了要做本次需求开发的全部要点

4.2.3 确认开发设计方案

AI 生成的开发设计方案，在实际使用中，还是需要二次审核，校对，完善，这个是接下来基于这份开发计划生成代码的关键点，下面列举几个审核要点：

  • 技术栈是否符合要求，技术栈的版本，技术栈兼容性

  • 开发规范，编码规范等

  • 数据库表结构设计的规范

  • 一些异常、核心组件、工具类

  • 安全规范

  • 性能要点等...

4.2.4 基于开发方案生成代码

在实际操作过程中，AI 生成的开发方案可能会经过多轮沟通，或者手动调整之后才能确定下来，一旦确认下来之后，就可以开始生成代码了，紧接着上面的步骤，输入下面的提示词

bash 复制代码 
方案确认没问题了，生成代码，工程就放在当前根目录下，工程命名为：boot-employee

输入提示词之后，等待AI 的响应，从整个过程可以看出，AI 执行的过程基本上就是按照预期开发计划执行的

并且很贴心的将接下来如果你要启动项目要做的事项也列了出来

4.3 项目效果测试

紧接着上面的项目，我把项目运行需要的数据库配置和配置文件信息提前做了调整之后，输入下面的提示词，让AI启动项目

在启动项目过程中，因为JDK版本问题无法启动，AI自己做了修复，并且自动调整了代码的依赖调整

调整完成后就启动成功了

按照最后给出的提示信息，我们可以打开swagger文档进行接口调试，在下面打开的页面就可以测试你的接口了

4.4 代码 review

虽然上面的完整过程全部跑通了，作为一个成熟的开发者，一定要对AI生成的代码进行review，review项包括：

  • 代码规范性要求

  • 代码安全要求

  • 代码性能检查

  • 边界条件校验

  • 异常检查

  • ...

通过二次review，避免一些潜在的问题发生，毕竟这套代码是你训练AI生成的，后续代码的任何问题你都要负责到底，比如在下面这段更新员工信息代码中，缺失事务注解，这就是一个潜在的安全问题

发现这个问题后，让AI给代码做一下调整

bash 复制代码 
updateEmployee 这个方法没有加事务注解，需要调整一下

4.5 持续优化迭代

当代码经过调试，对接之后，假设第一版已经全部通过，后续就持续重复这个模式即可，即：

bash 复制代码 
需求对接 > 需求二次梳理，形成开发方案提示词 -> 生成开发方案 -> 生成代码 -> 代码调试，review

有的AI 工具，比如基于Claude Code 做AI编程开发，还有一些自身的规则，比如全局记忆文件，项目开发规则文件等，用于进一步规范项目代码生成的质量，当然，上面这一套思路是可以持续复用的。

五、写在文末

本文通过较大的篇幅详细介绍了一种基于AI编程下的比较实用的实践经验，基于这套可复用的模式可以提升编程效率，有兴趣的同学还可以继续深入研究，本篇到此结束，感谢观看。

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