Lark Workflow Personal Crm

个人 CRM 工作流

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 [`../lark-shared/SKILL.md`](../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

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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)

表 2：互动记录 (interactions)

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. 用 base +table-list 获取 table_id

2. 用 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

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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。

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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。

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模式三：自然语言查询

支持的自然语言查询类型：

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

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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 |

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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"}'

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权限表

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