Lark-workflow-feishu-cli lark-workflow-personal-crm

个人CRM:自动扫描飞书邮箱和日历提取联系人,多维表格维护联系人档案和关系热度分,支持自然语言查询和超期提醒。当用户需要'联系人管理'、'CRM'、'谁联系过我'、'多久没联系'、'联系人热度'、'关系管理'时使用。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/liangdabiao/lark-workflow-feishu-cli "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/.claude/skills/lark-workflow-personal-crm" ~/.claude/skills/liangdabiao-lark-workflow-feishu-cli-lark-workflow-personal-crm && rm -rf "$T"
manifest: .claude/skills/lark-workflow-personal-crm/SKILL.md
source content

个人 CRM 工作流

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取

../lark-shared/SKILL.md
,其中包含认证、权限处理

适用场景

  • "上个月谁联系过我?" / "最近和谁有互动"
  • "XX 公司的人我最后一次聊过什么?" / "我和张三的关系怎么样"
  • "有没有超过 3 个月没联系的重要关系?" / "该跟进谁了"
  • "帮我建立联系人档案" / "从邮箱/日历导入联系人"
  • "这个人的热度分是多少" / "更新联系人信息"

前置条件

仅支持 user 身份。执行前确保已授权:

lark-cli auth login --domain mail,calendar,contact,base,im

邮件模块降级说明:如果用户未启用飞书邮箱(

mail
命令返回错误码 1230003),则:

  • "从邮箱导入"模式不可用,跳过邮件扫描步骤
  • 改用"从日历导入"和"从通讯录补充"作为主要数据来源
  • 在简报中标注"邮箱未启用,联系人数据仅来自日历和通讯录"

工作流总览

数据导入:
  ├── mail +messages ───────► 扫描邮箱 → 提取联系人 + 互动记录
  ├── calendar +agenda ─────► 扫描日历 → 提取会议参与者 + 互动记录
  └── contact +search-user ─► 补充飞书通讯录信息

数据存储:
  └── base +record-upsert ──► 多维表格(联系人 + 互动记录)

数据查询:
  └── base +record-list ────► 自然语言查询联系人

智能提醒:
  └── base +data-query ────► 筛选冷门联系人
  └── im +messages-send ───► 飞书消息提醒

数据初始化

首次使用时,创建多维表格数据结构:

Base 表结构

表 1:联系人主表 (contacts)

字段名类型说明
姓名文本联系人姓名
公司文本所在公司/组织
职位文本职位/角色
邮箱文本邮箱地址
手机文本联系方式
来源单选邮件/日历/通讯录/手动
关系类型单选客户/合作伙伴/同事/朋友/行业人脉/其他
重要程度单选高/中/低
热度分数字0-100,基于互动频率和最近互动时间计算
最后联系时间日期最近一次互动的时间
最后联系内容文本最近互动的摘要
备注文本自由备注
创建时间日期首次录入时间

表 2:互动记录 (interactions)

字段名类型说明
关联联系人关联关联到「联系人主表」
互动时间日期互动发生时间
互动类型单选邮件(发)/邮件(收)/会议/消息/电话/其他
互动摘要文本互动内容的简短描述
涉及主题文本讨论的话题或项目
邮件ID文件关联的邮件 message_id(如有)
会议ID文本关联的 meeting_id(如有)

初始化命令

# 1. 创建多维表格
# 注意:+table-create 可能部分成功(表创建成功但字段创建失败),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 "联系人" --fields '[
  {"name":"姓名","type":"text"},
  {"name":"公司","type":"text"},
  {"name":"职位","type":"text"},
  {"name":"邮箱","type":"text"},
  {"name":"手机","type":"text"},
  {"name":"来源","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"邮件"},{"name":"日历"},{"name":"通讯录"},{"name":"手动"}]},
  {"name":"关系类型","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"客户"},{"name":"合作伙伴"},{"name":"同事"},{"name":"朋友"},{"name":"行业人脉"},{"name":"其他"}]},
  {"name":"重要程度","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"高"},{"name":"中"},{"name":"低"}]},
  {"name":"热度分","type":"number"},
  {"name":"最后联系时间","type":"datetime"},
  {"name":"最后联系内容","type":"text"},
  {"name":"备注","type":"text"},
  {"name":"创建时间","type":"datetime"}
]'
lark-cli base +table-create --name "互动记录" --fields '[
  {"name":"互动时间","type":"datetime"},
  {"name":"互动类型","type":"select","multiple":false,"options":[{"name":"邮件(发)"},{"name":"邮件(收)"},{"name":"会议"},{"name":"消息"},{"name":"电话"},{"name":"其他"}]},
  {"name":"互动摘要","type":"text"},
  {"name":"涉及主题","type":"text"},
  {"name":"邮件ID","type":"text"},
  {"name":"会议ID","type":"text"}
]'
# 注:关联联系人字段需单独用 +field-create 创建(type="lookup" 需要关联目标表 ID)

# 2. 记录 base_token 和各 table_id

首次使用时提示用户提供 Base URL 或创建新的多维表格。

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. base +table-list
    获取 table_id
  2. 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:数据导入

从邮箱导入

# 搜索指定时间范围的邮件
lark-cli mail +messages --folder INBOX --start-date "<YYYY-MM-DD>" --end-date "<YYYY-MM-DD>"

AI 处理逻辑:

  1. 从发件人和收件人中提取联系人信息(姓名、邮箱、公司签名)
  2. 分析邮件主题和正文,生成互动摘要(1-2句话)
  3. 识别互动主题(项目名、话题关键词)
  4. 对每个新联系人:创建联系人记录
  5. 对每个互动:创建互动记录并关联联系人

过滤规则:

  • 自动过滤广告邮件、系统通知、noreply 地址
  • 过滤内部的自动通知(CI/CD、日历邀请等)
  • 保留有实质内容的人际沟通

从日历导入

# 获取指定时间范围的日程
lark-cli calendar +agenda --start "<ISO8601>" --end "<ISO8601>"

AI 处理逻辑:

  1. 从日程的参与者列表中提取联系人
  2. 使用
    contact +search-user
    补充飞书通讯录信息(职位、部门等)
  3. 生成互动摘要(会议主题)
  4. 创建/更新联系人记录和互动记录

从飞书通讯录补充

lark-cli contact +search-user --query "<联系人姓名>"

当联系人信息不完整时,通过飞书通讯录补充公司、职位等信息。


模式二:热度分计算

热度分计算公式(0-100):

热度分 = 频率分(0-40) + 近期分(0-40) + 重要度分(0-20)

频率分(过去 90 天互动次数):
  0次 → 0分
  1-3次 → 10分
  4-10次 → 20分
  11-20次 → 30分
  20次以上 → 40分

近期分(最后一次互动距今天数):
  7天内 → 40分
  14天内 → 32分
  30天内 → 24分
  60天内 → 16分
  90天内 → 8分
  90天以上 → 0分

重要度分:
  高 → 20分
  中 → 12分
  低 → 4分

热度分在每次导入新互动后自动重新计算。


模式三:自然语言查询

支持的自然语言查询类型:

查询类型示例查询方式
按时间"上个月谁联系过我?"
base +record-list
互动记录表 + 时间过滤
按公司"XX 公司的人我聊过什么?"
base +record-list
联系人表 + 公司过滤
按人名"张三最近怎么样?"
base +record-list
联系人表 + 姓名过滤
按热度"该跟进谁了?"
base +data-query
热度分 < 30 的联系人
按主题"关于 AI 项目的讨论有哪些?"
base +record-list
互动记录表 + 主题关键词
综合查询"有没有超过3个月没联系的重要关系?"
base +data-query
最后联系 > 90天 AND 重要程度 = "高"

查询执行示例

# 查询冷门联系人(聚合查询)
lark-cli base +data-query --base-token "<base_token>" --dsl '{
  "datasource": {"type": "table", "table": {"tableId": "<contacts_table_id>"}},
  "dimensions": [{"field_name": "姓名", "alias": "name"}, {"field_name": "重要程度", "alias": "importance"}],
  "measures": [{"field_name": "热度分", "aggregation": "avg", "alias": "avg_score"}],
  "filters": {"type": 1, "conjunction": "and", "conditions": [{"field_name": "重要程度", "operator": "is", "value": ["高"]}, {"field_name": "热度分", "operator": "isLess", "value": ["30"]}]},
  "shaper": {"format": "flat"}
}'

# 查询特定公司的联系人
lark-cli base +record-list --table-id "<contacts_table_id>" --filter '...公司 = "XX公司"'

# 查询最近互动
lark-cli base +record-list --table-id "<interactions_table_id>" --sort '互动时间 DESC' --page-size 20

模式四:智能提醒

定时提醒

筛选需要跟进的联系人:

lark-cli base +data-query --base-token "<base_token>" --dsl '{
  "datasource": {"type": "table", "table": {"tableId": "<contacts_table_id>"}},
  "dimensions": [{"field_name": "姓名", "alias": "name"}],
  "measures": [{"field_name": "热度分", "aggregation": "avg", "alias": "avg_score"}],
  "filters": {"type": 1, "conjunction": "and", "conditions": [{"field_name": "重要程度", "operator": "isNot", "value": ["低"]}, {"field_name": "热度分", "operator": "isLess", "value": ["30"]}]},
  "shaper": {"format": "flat"}
}'

生成提醒消息并通过飞书发送:

lark-cli im +messages-send --chat-id "<chat_id>" --markdown "..."

提醒消息格式:

关系维护提醒

以下联系人已超过 60 天未联系:
| 姓名 | 公司 | 最后联系 | 热度分 | 建议 |
|------|------|---------|--------|------|
| 张三 | XX科技 | 75天前 | 12 | 发个消息打个招呼 |
| 李四 | YY投资 | 90天前 | 4 | 约个会议聊聊近况 |

模式五:手动操作

添加/更新联系人

lark-cli base +record-upsert --table-id "<contacts_table_id>" --json '{"字段名":"值"}'

手动添加互动记录

lark-cli base +record-upsert --table-id "<interactions_table_id>" --json '{"字段名":"值"}'

权限表

命令所需 scope
mail +messages
mail:mail:read
calendar +agenda
calendar:calendar.event:read
contact +search-user
contact:employee.id:readonly
contact +get-user
contact:employee.id:readonly
base +table-create
bitable:app
base +record-list
bitable:app:read
base +record-upsert
bitable:app:write
base +data-query
bitable:app:read
im +messages-send
im:message:send_as_bot

参考

  • lark-shared
    — 认证、权限(必读)
  • lark-mail
    — 邮件读取、安全规则
  • lark-calendar
    +agenda
    详细用法
  • lark-contact
    +search-user
    +get-user
    详细用法
  • lark-base
    +table-create
    +record-list
    +record-upsert
    +data-query
    详细用法
  • lark-im
    +messages-send
    详细用法