用飞书 CLI + AI Agent 搭了个 A 股投资助手-夜雨聆风

用飞书 CLI + AI Agent 搭了个 A 股投资助手

飞书最近开源了一套命令行工具 lark-cli，把飞书的核心功能 – 日历、文档、多维表格、消息、任务等 – 封装成了 CLI 接口，配合 19 个技能包，让 AI Agent 可以直接操控飞书。

我看到之后第一反应是：还从来没有用过大名鼎鼎的飞书多维表格，要不我试试做个A股投资跟踪系统？

我平时会跟踪一些 A 股个股和板块，数据散落在行情软件、Excel、备忘录各处，经常顾不过来。飞书多维表格本身就适合做数据管理，现在有了 CLI，AI Agent 能直接读写表格、创建日历提醒，整个链路就打通了。

于是花了点时间试了一下，效果比预期好不少。这篇分享一下搭建过程和使用体验。

（友情提示：本文纯技术分享，不构成任何投资建议。）

我搭了什么

在飞书多维表格里建了一个 A 股每日跟踪系统，包含这些表：

数据全部来自网络公开信息，通过 lark-cli 写入飞书多维表格。看板和报表直接用飞书自带的可视化能力，不需要额外搭建。

打开 Claude Code 会话，用自然语言就能操作整个系统。

比如让它查看数据概况，它会通过命令行工具读取多维表格，返回所有表、字段、记录数的完整总结。

更实用的是跨功能联动。上周五收盘后，我对 Claude Code 说了一句：

“找到 3 月 27 日表现最好的股票，在飞书帮我建个提醒，我在盘中需要重点关注。”

它自动完成了两件事：

日程备注里写清了关注要点 – 开盘是否延续强势、盘中量价关系 – 还附上了多维表格的链接，方便盘中直接点进去看详细数据。

一句话，Agent 跑通了”查表格 → 分析数据 → 创建日历提醒”的完整链路。

这只是个起点。同样的方式还能做到：

本质上，飞书多维表格变成了一个数据中枢，AI Agent 变成了操作员。你只需要说人话。

这套玩法的基础是飞书刚开源的命令行工具。它把飞书的核心功能封装成了 CLI 接口，配合 19 个技能包，覆盖了日历、消息、文档、多维表格、任务、会议、通讯录、知识库等几乎所有飞书功能。

安装两步搞定：

# 第一步：安装命令行工具npm install -g @anthropic/lark-cli# 第二步：安装技能包npx skills install lark

配置也很简单 – 初始化应用凭证，然后登录：

# 初始化配置（会打开浏览器创建应用）lark-cli config init# 用户登录（浏览器授权）lark-cli auth login --type user# 验证登录状态lark-cli auth status

5 分钟装完配好，Claude Code 就能直接操控飞书了。

技能包是关键 – CLI 提供底层命令行能力，技能包教 AI Agent 怎么智能地使用这些命令。有了技能包，你不需要记任何命令，用自然语言描述需求，Agent 自己知道该调什么。

lark-cli 不绑定特定的 AI Agent。我在 Claude Code 里搭好这套系统后，又在 OpenClaw 里做了集成 – 把飞书命令行工具的代码仓库链接扔给它，让它参考文档自行安装配置，几分钟就跑通了。

这意味着你可以在多个终端并行管理同一套飞书数据：

工具是通用的，数据是统一的。

用了几天下来，最大的感受是：飞书多维表格 + AI Agent 的组合，远比想象中实用。

多维表格本身就是个低代码数据库，有表、字段、视图、看板、报表。以前缺的是一个好用的编程接口让 AI 来操作它。lark-cli 补上了这块。

对于投资跟踪这个场景，好处很明显：

当然不只是投资。任何需要”数据管理 + 定期跟踪 + 提醒通知”的场景 – 项目管理、客户跟进、内容排期 – 都能用类似的方式搭起来。

感兴趣的话，5 分钟装一下试试。