Codex+飞书插件+27个办公Skills，这是我最新的工作台

飞书 Demo Day

大家好，我是 Ai 飞书的老章

刚看完飞书 Demo Day的直播，很多嘉宾的分享和我正在折腾的事情居然殊途同归

比如泛函老师分享的“把整家公司的活都甩给了AI”，他将 Codex 与飞书 CLI 结合，玩法非常多样，后面我也会详细介绍我的做法

还有李青老师分享的“脏活累活、邮件订单，我的AI帮我搞定”案例，这类场景特别适合直接企业级使用，因为很多公司的业务并没有那么高级，订单、合同、报价、发票、对账单，全都在邮件和附件里漂着

我之前开源的 z-mail-reader、z-smart-xparse、z-md-excel，就是为这类场景准备的，下面我会再详细介绍

飞书插件@Codex

稍早之前，我介绍过飞书CLI的一个玩法，当时我是把它放在Claude Code中使用的：

但是现在我已经把主力工具换成Codex了，也介绍了

这几天我又顺手把飞书 CLI 和官方 27 个 Skills 做成了 Codex 插件

Codex 中的自定义飞书插件

大家如果有兴趣自己制作插件，可以参考

它里面挂了一个总入口 larksuite-cli，以及 27 个官方飞书 Skills，比较常用的：

• lark-doc 负责飞书文档

• lark-base 负责多维表格

• lark-sheets 负责电子表格

• lark-whiteboard 负责画板

• lark-mail 负责邮箱

• lark-vc 负责会议

• lark-im 负责消息

飞书 CLI 本来就很强，文档、表格、多维表格、日历、IM、邮箱、会议、画板，基本都能通过命令行进入 Agent 工具箱，Codex 不需要每次猜命令，插件会告诉它该走哪条路，用起来方便多了

首次使用需要初始化

根据它的提示创建飞书应用即可：

具体怎么玩

我常用的很多，推荐高频使用的几个吧

1、Codex 自动化 + 飞书即时通讯：任意AI工作成果发送到飞书/群

老章长期大量关注 OpenAI、Claude 等最新动态，之前每天打开官网找更新，太耗时了

我最开始用Codex做定时任务，用Bark通知到我的手机，告诉我是否又更新，缺点是我依然需要打开电脑或打开链接。

接入飞书插件就不一样了，自带的 larksuite-cli:lark-im 可以发送和回复消息、搜索聊天记录、管理群聊成员、上传下载图片和文件（支持大文件分片下载）、管理表情回复、发送应用内/短信

现在我就可以第一时间在手机飞书收到最新、总结后的消息了

我这只是一个引子，大家完全可以根据自己的需要，自动获取任意需要随时关注的内容，然后飞书收最新通知。类似的功能任意龙虾也可以实现，大家把飞书CLI+Skills安装好就行了，不过我还是喜欢Codex中操作，发挥十分稳定，而且能力远不止于此

这里更多玩法大家探索吧，太多了，比如有时候我还会随时把AI整理好的资料，AI 做好的PPT，图片直接用飞书插件发到群里！

中间完全不需要你切换窗口，全是把你需要做的事说清楚即可

再比如飞书文档 + 画板 → 可编辑知识卡片 / PPT

lark-whiteboard 生成画板 → lark-doc 写入文档 → 飞书文档 HTML 嵌入 → 发到飞书/群

这个我之前就演示过：扔一个 PDF 给 Codex，它直接在飞书文档里生成可编辑的 PPT 信息图，不是图片，是活的，双击就能改

飞书画板生成的PPT信息图 2、邮件处理流水线

我自己订阅了很多 Newletter，也有办公邮箱处理日常工作，有时候邮件里面还有pdf附件，我之前开源的 z-mail-reader、z-smart-xparse、z-md-excel，就是为这类场景准备的：

邮件到了 → 自动拉取 → PDF 附件解析成结构化数据 → 写入飞书多维表 → 业务方打开就能看、就能改

z-mail-reader 把邮件和附件捞回来


z-smart-xparse 把 PDF、图片、扫描件解析成结构化 Markdown


z-md-excel 把 Markdown 表格变成 Excel

飞书 Base 接住这些结果，继续做复核、协作、统计和追踪

这样一来，AI 不再只是在旁边给建议，它真的进入了一条业务流水线

比如一份 300 页招标书，先用 z-smart-xparse 自动切分解析，再让 Agent 提取资质要求、评分规则、交付风险

飞书文档里放完整解读，飞书 Base 里放风险清单

每条风险都能分配负责人、状态、截止时间

这里我就不截图掩饰了，里面有太多涉及隐私

玩法很多，都需要大家去尝试，我这里更多是抛砖引玉，给大家提供思路

未来的工作台

飞书确实很适合当 AI 的工作流操作系统：Codex、Claude Code、各种 Agent 负责执行和推理，飞书负责把这些执行结果放回组织协作里

文档能沉淀思路，Base 能沉淀结构化数据，任务能沉淀责任，消息能推动流转，权限能管住边界

老章觉得，模型能力当然重要，但真正拉开差距的是工作流

能不能读取真实材料

能不能调用真实工具

能不能把结果沉淀到团队每天都打开的地方

能不能复跑、复核、追溯、交接

这些才是企业里真正有用的 AI

这也是我把飞书 CLI 做成 Codex 插件的原因