飞书多维表格 AI 管家#

自动化飞书多维表格（Bitable）操作，让 Agent 成为你的表格管家。

核心能力#

1. 表格结构管理#

• 创建多维表格应用和表
• 增删字段（文本/数字/单选/多选/日期/人员/链接等）
• 查看表格元数据和字段列表

2. 数据批量操作#

• 批量创建记录（支持格式自动适配）
• 批量更新记录
• 分页查询和遍历

3. 智能报表生成#

• 从表格提取数据 → 生成摘要
• 按条件筛选 + 统计分析
• 自动写入报表结果到新表/新字段

4. 数据清洗#

• 格式标准化
• 去重检测
• 空值/异常值标记

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快速开始#

场景 1：接到一个飞书表格链接，不知道里面有什么#

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用户：帮我看看这个表格 https://abc.feishu.cn/base/XXX?table=YYY

操作流程：

1. feishu_bitable_get_meta 解析 URL → 获取 app_token + table_id + 表列表
2. feishu_bitable_list_fields 列出所有字段
3. feishu_bitable_list_records 读取前 20 条数据
4. 总结表结构 + 数据概况

场景 2：批量录入数据#

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用户：帮我在"客户跟进表"里录入这 5 条记录
张三 | 138xxxx | 意向客户 | 2026-05-07
李四 | 139xxxx | 已成交 | 2026-05-06
...

操作流程：

1. 先用 feishu_bitable_list_fields 确认字段名和类型
2. 按字段类型格式化数据：
   • 文本：直接传字符串
   • 单选：传选项文本（如 "意向客户"）
   • 多选：传数组 ["A", "B"]
   • 日期：传毫秒时间戳或 ISO 字符串
3. 逐条/批量调用 feishu_bitable_create_record
4. 完成后回报录入结果

场景 3：从表格生成周报#

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用户：根据"本周任务"表给我生成周报

操作流程：

1. feishu_bitable_list_fields 了解字段
2. feishu_bitable_list_records 抓取全部记录（翻页直到无更多数据）
3. 分析数据：完成数、未完成数、关键成果
4. 格式化输出报告
5. 可选：用 feishu_bitable_create_record 将报告写入"周报"表

场景 4：数据清洗#

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用户：帮我检查"员工信息表"里的数据有没有问题

操作流程：

1. 读取全量数据
2. 检查：空字段、手机号格式、日期范围、选项值是否在有效范围内
3. 标记异常记录
4. 可选：用 feishu_bitable_update_record 在"数据状态"字段标记

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字段类型速查#

类型ID名称数据格式1文本"字符串"2数字1233单选"选项名"4多选["选项A", "选项B"]5日期毫秒时间戳（如 1715040000000）7复选框true/false11人员[{id: "ou_xxx"}]13手机号"138xxxx"15链接{text: "显示", link: "https://..."}17附件文件token数组22位置经纬度对象

详见 references/field-types.md

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最佳实践#

1. 先看结构再动数据 — 每次操作前先 list_fields 确认字段名和类型
2. 翻页完整 — list_records 支持 page_token 翻页，确保读完所有数据
3. 批量优于逐条 — 多条数据合并为一次讲话，避免逐条单独调用
4. 写后验证 — 批量录入后抽样 get_record 验证
5. 异常先标记不直接删 — 数据清洗时优先标记问题，由人确认后再处理

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注意事项#

• 需要飞书应用有 Bitable 权限（ bitable:app scope）
• 操作前确保 app_token 和 table_id 正确（从 URL 提取或由用户提供）
• 大表操作注意分页，单页最多 500 条