import requests# 你的应用凭证APP_ID = "你的App ID"APP_SECRET = "你的App Secret"# 获取tenant_access_tokendef get_access_token():    url = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal"    headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}    data = {        "app_id": APP_ID,        "app_secret": APP_SECRET    }    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)    return response.json().get("tenant_access_token")# 后续所有API调用都带上这个tokenaccess_token = get_access_token()

plaintext成员提交日报 → 飞书群消息 → 你的程序监听并处理 → 存入多维表格 → 定时生成汇总报告 → 推送至管理群

import scheduleimport timedef daily_reminder():    # 发送提醒消息    chat_id = "你的群聊ID"    send_message(chat_id, "📢 日报提醒：请在今天18:00前提交日报")# 设置定时任务：每天17:30执行schedule.every().day.at("17:30").do(daily_reminder)# 保持程序运行while True:    schedule.run_pending()    time.sleep(60)

import jsonimport requestsfrom flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)# 验证飞书回调（必须，否则无法接收消息）@app.route('/webhook', methods=['POST'])def webhook():    # 1. 验证请求是否来自飞书（安全校验）    verification_token = request.headers.get('X-Lark-Verification-Token')    timestamp = request.headers.get('X-Lark-Request-Timestamp')    signature = request.headers.get('X-Lark-Signature')    # 你的Verification Token（在应用的事件订阅页面查看）    MY_VERIFICATION_TOKEN = "你的Verification Token"    if verification_token != MY_VERIFICATION_TOKEN:        return jsonify({"error": "Invalid token"}), 403    # 2. 获取事件数据    data = request.json    event_type = data.get("header", {}).get("event_type")    # 3. 处理接收消息事件    if event_type == "im.message.receive_v1":        event_data = data.get("event", {})        message = event_data.get("message", {})        message_type = message.get("message_type")        # 只处理文本消息        if message_type == "text":            content = json.loads(message.get("content", "{}"))            text = content.get("text", "")            # 解析日报内容            parsed_data = parse_daily_report(text)            # 存入多维表格            save_to_feishu_table(parsed_data)            # 自动回复确认            reply_message(message.get("message_id"), "✅ 日报已收到，正在处理...")    return jsonify({"ok": True}), 200def parse_daily_report(text):    """解析日报文本，提取结构化信息"""    # 简单示例：按【今日完成】等标签分割    sections = {        "今日完成": "",        "明日计划": "",        "问题/风险": ""    }    current_section = None    for line in text.split('\n'):        line = line.strip()        if not line:            continue        # 判断是否是章节标题        for section in sections:            if section in line:                current_section = section                break        else:            if current_section:                sections[current_section] += line + "\n"    # 统计条目数    today_items = len([x for x in sections["今日完成"].split('\n') if x.strip()])    tomorrow_items = len([x for x in sections["明日计划"].split('\n') if x.strip()])    # 提取关键词（简单实现）    keywords = extract_keywords(sections["今日完成"] + sections["问题/风险"])    return {        "today_completed": sections["今日完成"],        "today_item_count": today_items,        "tomorrow_plan": sections["明日计划"],        "tomorrow_item_count": tomorrow_items,        "issues": sections["问题/风险"],        "keywords": keywords    }

import jsonimport requestsfrom flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)# 验证飞书回调（必须，否则无法接收消息）@app.route('/webhook', methods=['POST'])def webhook():    # 1. 验证请求是否来自飞书（安全校验）    verification_token = request.headers.get('X-Lark-Verification-Token')    timestamp = request.headers.get('X-Lark-Request-Timestamp')    signature = request.headers.get('X-Lark-Signature')    # 你的Verification Token（在应用的事件订阅页面查看）    MY_VERIFICATION_TOKEN = "你的Verification Token"    if verification_token != MY_VERIFICATION_TOKEN:        return jsonify({"error": "Invalid token"}), 403    # 2. 获取事件数据    data = request.json    event_type = data.get("header", {}).get("event_type")    # 3. 处理接收消息事件    if event_type == "im.message.receive_v1":        event_data = data.get("event", {})        message = event_data.get("message", {})        message_type = message.get("message_type")        # 只处理文本消息        if message_type == "text":            content = json.loads(message.get("content", "{}"))            text = content.get("text", "")            # 解析日报内容            parsed_data = parse_daily_report(text)            # 存入多维表格            save_to_feishu_table(parsed_data)            # 自动回复确认            reply_message(message.get("message_id"), "✅ 日报已收到，正在处理...")    return jsonify({"ok": True}), 200def parse_daily_report(text):    """解析日报文本，提取结构化信息"""    # 简单示例：按【今日完成】等标签分割    sections = {        "今日完成": "",        "明日计划": "",        "问题/风险": ""    }    current_section = None    for line in text.split('\n'):        line = line.strip()        if not line:            continue        # 判断是否是章节标题        for section in sections:            if section in line:                current_section = section                break        else:            if current_section:                sections[current_section] += line + "\n"    # 统计条目数    today_items = len([x for x in sections["今日完成"].split('\n') if x.strip()])    tomorrow_items = len([x for x in sections["明日计划"].split('\n') if x.strip()])    # 提取关键词（简单实现）    keywords = extract_keywords(sections["今日完成"] + sections["问题/风险"])    return {        "today_completed": sections["今日完成"],        "today_item_count": today_items,        "tomorrow_plan": sections["明日计划"],        "tomorrow_item_count": tomorrow_items,        "issues": sections["问题/风险"],        "keywords": keywords    }

def generate_weekly_report():    """生成本周团队工作汇总报告"""    # 1. 查询本周数据    start_date = "2024-03-25"  # 周一    end_date = "2024-03-31"    # 周日    records = query_table_records(start_date, end_date)    # 2. 计算关键指标    total_reports = len(records)    avg_completion_items = sum(r["完成条目数"] for r in records) / total_reports    total_issues = sum(1 for r in records if r["问题/风险"].strip())    # 3. 生成可视化数据    daily_completion = []    for day in range(7):        date = calculate_date(start_date, day)        day_records = [r for r in records if r["提交日期"] == date]        completion = sum(r["完成条目数"] for r in day_records)        daily_completion.append(completion)    # 4. 生成Markdown报告    report = f"""# 📊 团队本周工作汇总报告（{start_date} ~ {end_date}）## 📈 核心数据- **提交日报人数**：{total_reports}人- **平均每日完成任务数**：{avg_completion_items:.1f}项- **问题反馈次数**：{total_issues}次## 📅 每日完成情况| 日期 | 完成任务总数 ||------|-------------|"""    for i, count in enumerate(daily_completion):        date = calculate_date(start_date, i)        report += f"| {date} | {count}项 |\n"    report += """## 🔍 本周高频关键词"""    # 提取高频关键词    all_keywords = []    for r in records:        all_keywords.extend(r["关键词"])    from collections import Counter    keyword_counts = Counter(all_keywords)    top_keywords = keyword_counts.most_common(5)    for keyword, count in top_keywords:        report += f"- **{keyword}**（出现{count}次）\n"    report += """## 🎯 下周建议1. **重点关注**：本周进度较慢的项目需要提前介入2. **资源调整**：根据问题反馈情况，调整相关资源支持3. **效率提升**：对高频任务考虑自动化工具支持"""    # 5. 发送报告到管理群    send_report_to_management(report)    return report

def generate_weekly_report_auto():    """每周五自动生成周报"""    # 1. 汇总本周日报数据    # 2. 提取关键进展和问题    # 3. 生成图文并茂的报告    # 4. 发送到团队周会群

def analyze_team_status(records):    """分析团队状态，识别潜在风险"""    # 检查进度停滞任务    stagnant_tasks = []    for task in all_tasks:        if task.progress_stagnant_for_days() >= 3:            stagnant_tasks.append(task)    # 发送预警    if stagnant_tasks:        send_alert(f"⚠️ 发现{len(stagnant_tasks)}个任务进度停滞超过3天")