← 返回 Skills 市场
a3152557994-ship-it

飞书Bitable管理工具

作者 a3152557994-ship-it · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
76
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install feishu-bitable-suite
功能描述
飞书多维表格(Bitable)的创建、查询、编辑和管理工具。包含 27 种字段类型支持、高级筛选、批量操作和视图管理。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要创建或管理飞书多维表格 App (2) 需要在多维表格中新增、查询、修改、删除记录(行数据) (3) 需要管理字段(列)、视图、数据表 (4...
使用说明 (SKILL.md)

Feishu Bitable (多维表格) SKILL

🚨 执行前必读

  • 创建数据表:支持两种模式 — ① 明确需求时,在 create 时通过 table.fields 一次性定义字段(减少 API 调用);② 探索式场景时,使用默认表 + 逐步修改字段(更稳定,易调整)
  • ⚠️ 默认表的空行坑app.create 自带的默认表中会有空记录(空行)!插入数据前建议先调用 feishu_bitable_app_table_record.list + batch_delete 删除空行,避免数据污染
  • 写记录前:先调用 feishu_bitable_app_table_field.list 获取字段 type/ui_type
  • 人员字段:默认 open_id(ou_...),值必须是 [{id:"ou_xxx"}](数组对象)
  • 日期字段:毫秒时间戳(例如 1674206443000),不是秒
  • 单选字段:字符串(例如 "选项1"),不是数组
  • 多选字段:字符串数组(例如 ["选项1", "选项2"]
  • 附件字段:必须先上传到当前多维表格,使用返回的 file_token
  • 批量上限:单次 ≤ 500 条,超过需分批(批量操作是原子性的)
  • 并发限制:同一数据表不支持并发写,需串行调用 + 延迟 0.5-1 秒

📋 快速索引:意图 → 工具 → 必填参数

用户意图 工具 action 必填参数 常用可选
查表有哪些字段 feishu_bitable_app_table_field list app_token, table_id -
查记录 feishu_bitable_app_table_record list app_token, table_id filter, sort, field_names
新增一行 feishu_bitable_app_table_record create app_token, table_id, fields -
批量导入 feishu_bitable_app_table_record batch_create app_token, table_id, records (≤500) -
更新一行 feishu_bitable_app_table_record update app_token, table_id, record_id, fields -
批量更新 feishu_bitable_app_table_record batch_update app_token, table_id, records (≤500) -
创建多维表格 feishu_bitable_app create name folder_token
创建数据表 feishu_bitable_app_table create app_token, name fields
创建字段 feishu_bitable_app_table_field create app_token, table_id, field_name, type property
创建视图 feishu_bitable_app_table_view create app_token, table_id, view_name, view_type -

🎯 核心约束(Schema 未透露的知识)

📚 详细参考文档

当遇到字段配置、记录值格式问题或需要完整示例时,查阅以下文档

  • 字段 Property 配置详解 - 每种字段类型创建/更新时需要的 property 参数结构(单选的 options、进度的 min/max、关联的 table_id 等)
  • 记录值数据结构详解 - 每种字段类型在记录中对应的 fields 值格式(人员字段只传 id、日期是毫秒时间戳、附件需先上传等)
  • 使用场景完整示例 - 8 个完整场景示例(创建表模式对比、批量导入、筛选查询、附件处理、关联字段等)

何时查阅:

  • 创建/更新字段时收到 125408X 错误码(property 结构错误)→ 查 field-properties.md
  • 写入记录时收到 125406X 错误码(字段值转换失败)→ 查 record-values.md
  • 需要完整的操作流程和参数示例 → 查 examples.md

1. 字段类型与值格式必须严格匹配

Bitable 最大的坑:不同字段类型对 value 的数据结构要求完全不同。

最易错的字段类型(完整列表见 record-values.md

type ui_type 字段类型 正确格式 ❌ 常见错误
11 User 人员 [{id: "ou_xxx"}] 传字符串 "ou_xxx"[{name: "张三"}]
5 DateTime 日期 1674206443000(毫秒) 传秒时间戳或字符串
3 SingleSelect 单选 "选项名" 传数组 ["选项名"]
4 MultiSelect 多选 ["选项1", "选项2"] 传字符串 "选项1"
15 Url 超链接 {link: "...", text: "..."} 只传字符串 URL
17 Attachment 附件 [{file_token: "..."}] 传外部 URL 或本地路径

强制流程

  1. 先调用 feishu_bitable_app_table_field.list 获取字段的 typeui_type
  2. 根据上表或 record-values.md 构造正确格式
  3. 错误码 125406X1254015 → 检查字段值格式

人员字段特别注意

  • 默认使用 open_id(ou_...),与 calendar/task 一致
  • 格式:[{id: "ou_xxx"}](数组对象)
  • 只能传 id 字段,不能传 name/email 等

📌 核心使用场景

完整示例: 查阅 examples.md 了解更多场景(创建表模式对比、空行处理、附件上传、关联字段等)

场景 1: 查字段类型(必做第一步)

{
  "action": "list",
  "app_token": "S404b...",
  "table_id": "tbl..."
}

返回:包含每个字段的 field_idfield_nametypeui_typeproperty

场景 2: 批量导入客户数据

{
  "action": "batch_create",
  "app_token": "S404b...",
  "table_id": "tbl...",
  "records": [
    {
      "fields": {
        "客户名称": "Bytedance",
        "负责人": [{"id": "ou_xxx"}],
        "签约日期": 1674206443000,
        "状态": "进行中"
      }
    },
    {
      "fields": {
        "客户名称": "飞书",
        "负责人": [{"id": "ou_yyy"}],
        "签约日期": 1675416243000,
        "状态": "已完成"
      }
    }
  ]
}

字段值格式

  • 人员:[{id: "ou_xxx"}](数组对象)
  • 日期:毫秒时间戳
  • 单选:字符串
  • 多选:字符串数组

限制: 最多 500 条记录

场景 3: 筛选查询(高级筛选)

{
  "action": "list",
  "app_token": "S404b...",
  "table_id": "tbl...",
  "filter": {
    "conjunction": "and",
    "conditions": [
      {
        "field_name": "状态",
        "operator": "is",
        "value": ["进行中"]
      },
      {
        "field_name": "截止日期",
        "operator": "isLess",
        "value": ["ExactDate", "1740441600000"]
      }
    ]
  },
  "sort": [
    {
      "field_name": "截止日期",
      "desc": false
    }
  ]
}

filter 说明

  • 支持 10 种 operator(is/isNot/contains/isEmpty 等,见附录 C)
  • ⚠️ isEmpty/isNotEmpty 必须传 value: [](虽然逻辑上不需要值,但 API 要求必须传空数组)
  • 日期筛选可使用 ["Today"]["ExactDate", "时间戳"]
  • sort 可指定多个排序字段

🔍 常见错误与排查

错误码 错误现象 根本原因 解决方案
1254064 DatetimeFieldConvFail 日期字段格式错误 必须用毫秒时间戳(如 1772121600000),不能用字符串("2026-02-27"、RFC3339)或秒级时间戳
1254068 URLFieldConvFail 超链接字段格式错误 必须用对象 {text: "显示文本", link: "URL"},不能直接传字符串 URL
1254066 UserFieldConvFail 人员字段格式错误或 ID 类型不匹配 必须传 [{id: "ou_xxx"}],确认 user_id_type
1254015 Field types do not match 字段值格式与类型不匹配 先 list 字段,按类型构造正确格式
1254104 RecordAddOnceExceedLimit 批量创建超过 500 条 分批调用,每批 ≤ 500
1254291 Write conflict 并发写冲突 串行调用 + 延迟 0.5-1 秒
1254303 AttachPermNotAllow 附件未上传到当前表格 先调用上传素材接口
1254045 FieldNameNotFound 字段名不存在 检查字段名(包括空格、大小写)

📚 附录:背景知识

A. 资源层级关系

App (多维表格应用)
 ├── Table (数据表) ×100
 │    ├── Record (记录/行) ×20,000
 │    ├── Field (字段/列) ×300
 │    └── View (视图) ×200
 └── Dashboard (仪表盘)

B. 筛选条件 operator 列表

operator 含义 支持字段 value 要求
is 等于 所有 单个值
isNot 不等于 除日期外 单个值
contains 包含 除日期外 可多个值
doesNotContain 不包含 除日期外 可多个值
isEmpty 为空 所有 必须为 []
isNotEmpty 不为空 所有 必须为 []
isGreater 大于 数字、日期 单个值
isGreaterEqual 大于等于 数字(不支持日期) 单个值
isLess 小于 数字、日期 单个值
isLessEqual 小于等于 数字(不支持日期) 单个值

日期字段特殊值: ["Today"], ["Tomorrow"], ["ExactDate", "时间戳"] 等(完整列表见 examples.md

C. 使用限制

限制项 上限
数据表 + 仪表盘 100(单个 App)
记录数 20,000(单个数据表)
字段数 300(单个数据表)
视图数 200(单个数据表)
批量创建/更新/删除 500(单次 API 调用)
单元格文本 10 万字符
单选/多选选项 20,000(单个字段)
单元格附件 100
单元格人员 1,000

D. 其他约束

  • 从其他数据源同步的数据表,不支持增删改记录
  • 公式字段、查看引用字段是只读
  • 删除操作无法恢复
  • 视图筛选条件使用 field_id,需先调用 field.list 获取
安全使用建议
This skill is documentation-driven and appears coherent for managing Feishu Bitable data. Before installing or invoking it: (1) Confirm how your agent/platform will provide Feishu credentials (app_token, upload/file tokens, user_id_type) and ensure those credentials have only the permissions needed; (2) Be careful with destructive operations in the examples (batch_delete, batch_update) — test on a non-production table first and back up data; (3) The skill relies on correct data formats (user id type, millisecond timestamps, file_token for attachments) — follow the referenced docs; (4) Watch rate limits and the concurrency note (serialize writes, add 0.5–1s delays) to avoid write conflicts; (5) If you need automated/autonomous runs, consider restricting the token scope or using a read-only token for discovery operations. Overall the package is internally consistent but requires correct Feishu credentials and careful use because it performs remote data modifications.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: feishu-bitable-suite Version: 1.0.0 The skill bundle is a comprehensive and legitimate set of instructions for an AI agent to interact with the Feishu Bitable (Lark) API. It contains detailed technical documentation across SKILL.md and several reference files (field-properties.md, record-values.md, examples.md) regarding data structures, field configurations, and error handling. There are no signs of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection; the instructions are strictly aligned with the stated purpose of managing multi-dimensional tables.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (Feishu Bitable 管理) matches the content: detailed instructions for creating/querying/updating tables, fields, views and records. The skill does not require unrelated tools or credentials. Note: the SKILL uses fields like app_token/table_id in its action examples but the skill metadata does not declare required environment credentials — this is not necessarily incorrect for an instruction-only skill that expects the platform/agent to supply Feishu API auth, but users should confirm the agent will provide valid Feishu credentials when invoking these actions.
Instruction Scope
SKILL.md stays focused on Bitable operations: list fields, create/update records/fields/views, attachment upload flow, batch limits, and error codes. It does not instruct reading unrelated files, probing system state, or exfiltrating data. It contains actionable JSON examples that will modify remote Bitable data (including deletes), which is expected given the purpose.
Install Mechanism
No install spec or code files — instruction-only. Nothing is written to disk and no third-party packages or download URLs are requested.
Credentials
The skill declares no required environment variables or primary credential. That is proportionate because the content itself does not embed secrets. However, practical use requires Feishu app credentials (app_token, possibly user id type, upload token) supplied by the agent/platform; the skill does not declare these, so the user should ensure the agent environment supplies the necessary Feishu API auth and that those credentials have least privilege.
Persistence & Privilege
always: false (default) and model invocation is allowed (normal). The skill does not request persistent or system-wide privileges, nor does it modify other skills or agent-wide config.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install feishu-bitable-suite
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /feishu-bitable-suite 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
- 首发版本,支持飞书多维表格(Bitable)全功能操作 - 实现 27 种字段类型的表结构管理、查询和批量数据操作 - 提供详细字段格式、数据导入、筛选、并发、批量等最佳实践说明 - 补充常见错误码及排查,详解字段类型、导入格式和极易踩坑点 - 附带完整索引、使用样例和限制说明,便于快速上手
元数据
Slug feishu-bitable-suite
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

飞书Bitable管理工具 是什么?

飞书多维表格(Bitable)的创建、查询、编辑和管理工具。包含 27 种字段类型支持、高级筛选、批量操作和视图管理。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要创建或管理飞书多维表格 App (2) 需要在多维表格中新增、查询、修改、删除记录(行数据) (3) 需要管理字段(列)、视图、数据表 (4... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 76 次。

如何安装 飞书Bitable管理工具?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install feishu-bitable-suite」即可一键安装,无需额外配置。

飞书Bitable管理工具 是免费的吗?

是的,飞书Bitable管理工具 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

飞书Bitable管理工具 支持哪些平台?

飞书Bitable管理工具 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 飞书Bitable管理工具?

由 a3152557994-ship-it(@a3152557994-ship-it)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论