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Category: OtherNo API key required

飞书多维表格-Excel同步

Excel/CSV与飞书表格（多维表格/电子表格）双向转换工具。支持：1. 导入Excel到多维表格（创建新表或同步到现有表）；2. 从多维表格/电子表格导出数据为CSV或Excel格式。自动识别URL类型，智能推断字段类型。

personAuthor: user_af28addahubcommunity
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Excel与飞书表格互转技能使用指南

核心功能

  • ✅ 导入功能：将Excel/XLSX/CSV文件导入或同步到飞书多维表格
  • ✅ 导出功能：从飞书多维表格/电子表格导出数据为CSV或Excel格式
  • ✅ 智能类型推断：自动识别字段类型（文本/数字/日期）
  • ✅ 多表导出：支持一次性导出多个数据表/工作表
  • ✅ 格式转换：CSV与Excel格式互转
  • ✅ 自动识别URL：自动识别 wiki/base/sheets 链接类型
  • ✅ 富文本解析：电子表格富文本单元格自动提取纯文本

快速开始

使用脚本 scripts/excel_sync_bitable.py 执行操作。

功能一：创建新的多维表格

适用于需要将Excel数据导入到新的多维表格的场景。

命令示例

python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --input /path/to/your/file.xlsx \
  --mode create \
  --app-name "员工信息表" \
  --table-name "员工列表"

参数说明

| 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | --input | 是 | Excel文件路径 | | --mode create | 是 | 指定为创建新表模式 | | --app-name | 是 | 新建多维表格的应用名称 | | --table-name | 是 | 新建数据表的名称 |

功能二：同步到现有多维表格

适用于已有多维表格，需要更新/追加数据的场景。

命令示例

python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --input /path/to/your/file.xlsx \
  --mode sync \
  --url "https://xxx.feishu.cn/base/xxx?table=xxx" \
  --table-name "员工列表" \
  --key "员工编号"

参数说明

| 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | --input | 是 | Excel文件路径 | | --mode sync | 是 | 指定为同步模式 | | --url | 是 | 目标多维表格的URL | | --table-name | 是 | 目标数据表的名称 | | --key | 是 | 主键字段名（用于匹配现有记录） | | --no-create-missing | 否 | 不自动插入主键不存在的新记录（默认自动插入） |

同步逻辑

  • 主键匹配到现有记录 → 更新该行数据
  • 主键未匹配到 → 自动插入新行（除非加了--no-create-missing）
  • 未在Excel中出现的字段 → 保持原有数据不变

功能三：从多维表格/电子表格导出数据 ⭐

支持两种表格类型的导出：

  • 多维表格（bitable）：URL 包含 /base/ 或 wiki 链接指向多维表格
  • 电子表格（sheet）：URL 包含 /sheets/ 或 wiki 链接指向电子表格

1. 导出多维表格

# 导出为CSV格式
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/base/xxx" \
  --table-name "员工列表" \
  --output employees.csv

# 导出为Excel格式
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/base/xxx" \
  --table-name "员工列表" \
  --output employees.xlsx \
  --format excel

# 导出多个数据表
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/base/xxx" \
  --table-name "员工列表" "部门信息" "项目数据" \
  --output all_data.xlsx \
  --format excel

2. 导出电子表格

# 导出所有工作表（不指定 --table-name）
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/sheets/xxx" \
  --output spreadsheet.xlsx \
  --format excel

# 导出指定工作表
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/sheets/xxx" \
  --table-name "Sheet1" "Sheet2" \
  --output selected.xlsx \
  --format excel

# 支持 wiki 链接（自动识别类型）
python scripts/excel_sync_bitable.py \
  --mode export \
  --url "https://xxx.feishu.cn/wiki/xxx" \
  --output wiki_export.xlsx \
  --format excel

参数说明

| 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | --mode export | 是 | 指定为导出模式 | | --url | 是 | 目标表格的URL（支持 wiki/base/sheets） | | --table-name | 否 | 数据表/工作表名称（不指定则导出所有） | | --output | 是 | 输出文件路径 | | --format | 否 | 导出格式：csv或excel（默认csv） | | --no-record-id | 否 | 不包含_record_id字段 | | --sheet-name | 否 | Excel工作表名称（仅format=excel时有效） |

字段类型自动推断规则

| Excel数据类型 | 映射到飞书多维表格类型 | |---------------|------------------------| | 整数/浮点数 | number（数字） | | 日期/时间类型 | datetime（日期） | | 字符串/其他 | text（文本） |

日期格式说明

脚本会自动将Excel中的日期转换为飞书要求的ISO格式：YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+08:00

导入功能技术实现（新版 lark-cli 命令）

导入功能已更新为使用新版 lark-cli 命令，提供更好的兼容性和稳定性：

创建新多维表格流程

  1. 创建 Base：lark-cli base +create --name "应用名称"
  2. 创建数据表：lark-cli base +table-create --base-token TOKEN --name "表名"
  3. 创建字段：lark-cli base +field-create --base-token TOKEN --table-id ID --name 字段名 --type 类型
  4. 插入记录：lark-cli base +record-upsert --base-token TOKEN --table-id ID --json '{"字段":"值"}'

同步到现有表格流程

  1. 解析 URL：自动提取 base_token 和 table_id
  2. 字段匹配：根据 Excel 列名匹配现有字段
  3. 批量同步：逐条调用 +record-upsert 插入或更新记录

新版命令优势

  • ✅ 更好的错误处理和提示
  • ✅ 支持更复杂的字段类型
  • ✅ 更稳定的 API 接口
  • ✅ 完整的字段创建支持

使用场景

场景1：批量导入Excel数据

# 将本地Excel数据导入到飞书，创建新表
python scripts/excel_sync_bitable.py --input sales.xlsx --mode create --app-name "销售数据" --table-name "销售记录"

场景2：定期同步Excel数据

# 每月同步最新的销售数据到现有多维表格
python scripts/excel_sync_bitable.py --input monthly_sales.xlsx --mode sync --url "xxx" --table-name "销售记录" --key "订单号"

场景3：备份多维表格数据

# 定期备份多维表格数据到本地Excel
python scripts/excel_sync_bitable.py --mode export --url "xxx" --table-name "销售记录" --output backup_$(date +%Y%m%d).xlsx --format excel

场景4：数据迁移与分析

# 导出多维表格数据用于本地分析
python scripts/excel_sync_bitable.py --mode export --url "xxx" --table-name "员工列表" --output analysis.xlsx --format excel

依赖要求

  • Python环境已安装 pandas 和 openpyxl 库（默认沙箱环境已预装）
  • 已正确配置飞书CLI（lark-cli）权限

飞书CLI安装与配置指南

🔔 环境要求

飞书 CLI（lark-cli）需要以下环境：

  • Node.js 16.0 及以上版本
  • npm 或 yarn 包管理器

检查环境

# 检查 Node.js 版本
node --version

# 检查 npm 版本
npm --version

如果未安装 Node.js，请先安装：

  • Windows/macOS: 访问 nodejs.org 下载安装包
  • macOS (Homebrew): brew install node
  • Linux (Ubuntu/Debian): sudo apt install nodejs npm
  • Linux (CentOS/RHEL): sudo yum install nodejs npm

💡 提示： 安装Node.js后，建议重启终端或执行 source ~/.bashrc（或 source ~/.zshrc）使环境变量生效。

📦 安装步骤

第一步：安装 lark-cli

npm install -g @larksuite/cli

第二步：安装相关 Skills

npx skills add https://github.com/larksuite/cli -y -g

第三步：初始化应用配置

lark-cli config init --new

配置过程中，默认会创建一个新应用，也可以选择一个已有应用。

⚠️ 重要提示： 为了确保 skills 完整加载，配置完成后需要重启你的 AI Agent 工具（如 Trae、Cursor、Codex、Claude Code），然后便可以发送指令开始操作飞书。

✅ 验证安装

# 查看命令总览
lark-cli help

# 查看当前登录状态
lark-cli auth status

🔐 用户授权（可选）

飞书 CLI 支持两种工作模式：

不授权模式：

  • AI 仍可执行发消息、创建文档等操作
  • 无法访问个人数据（如日程、私信、收件箱）

授权模式（以你的身份操作）：

  • AI 可以访问个人日历、消息、文档
  • 以你的名义执行操作

授权命令

lark-cli auth login

执行命令后，打开链接在飞书中确认即可。

提示： 如果暂时跳过，后续 AI 在需要访问你个人数据时，也会自动发起授权提示。

💡 开启第一个任务

安装完成后，打开你的 AI Agent 工具（如 Trae、Cursor、Claude Code），在对话框中输入：

帮我创建一篇云文档，介绍飞书 CLI 的能力有哪些

AI 会自动调用飞书 CLI 完成任务。

📚 更多资源

  • GitHub开源地址: https://github.com/larksuite/cli
  • 官方安装指南: https://www.feishu.cn/content/article/7623291503305083853
  • 命令帮助: 执行 lark-cli help 或 lark-cli <command> --help

技能可复用性

本技能可打包为.skill文件，在其他安装了Aily助手和飞书CLI的环境中直接安装使用，无需重复开发。