飞书多维表格分析与回写

SkillDatabases & data

Lets your agent query Feishu multi-dimensional tables as a SQL data source to analyze data and write results back.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 飞书多维表格分析与回写 skill

About this capability

Connects Feishu Bitable as a SQL data source to perform analysis and reports, and, with explicit authorization, write back or generate result tables.

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by zafer-liu/data-analysis-agent in skills/feishu-bitable/SKILL.md and read by ahel’s review.

目标:通过已配置的飞书应用机器人读取用户明确指定的多维表格,将读取结果接入当前会话的 DuckDB/SQL 数据源,再用项目现有分析、图表和报告能力完成任务;仅在用户明确提出写入时回写或创建飞书表格。

工作流程

  1. 先确认用户给出了飞书多维表格链接或 app_token。不得猜测企业中的表格、目录、table_idrecord_id
  2. 若链接不含 ?table=...,先调用 list_feishu_bitable_tables,展示可访问的数据表并请用户选择;只有在用户已经明确指定某张表时,才继续读取。
  3. 调用 load_feishu_bitable。它会把最多 500 条记录作为本会话的 SQL 数据源接入;读取结果中 _feishu_record_id 仅用于之后明确的逐条更新,不是业务指标。
  4. 读取后先调用 get_schema,再用 query_datarun_analysis 和图表工具基于实际列名与实际结果分析。不得编造数值、字段或结论。
  5. 在对话中先给出简洁的证据、结论与限制。用户要求正式报告时,走既有 propose_report_outline → 用户确认 → export_report 流程。

写回规则

  • append_feishu_bitable_records:仅在用户明确要求把哪些结果写入一张已有表时调用。必须使用目标表已存在的字段名,并在调用后交付返回的链接。
  • update_feishu_bitable_record:仅在用户明确要求修改指定记录时调用。record_id 必须来自本次或之前的真实读取结果,绝不猜测。
  • create_feishu_bitable:仅在用户明确要求创建新表时调用。先说明拟创建的表名、列和示例记录;字段保持简短明确。一次最多写入 500 条初始记录,并按 100 条安全分批提交;成功后交付真实返回的链接。
  • 不要因为完成分析就自动写回;读取和分析默认只读。若用户说“把结果写回去”但没有目标表或字段映射,先提出最小必要澄清。

结果表建议

需要输出分析好的新表时,优先建立一张清晰的结果表,例如:指标结果同比/环比结论证据/口径。所有数据必须来自实际工具结果;无法验证的项应标注为待确认。

权限与错误

应用机器人必须同时拥有访问目标多维表格的权限以及所需的读取/写入权限。遇到飞书返回的权限或资源错误时,如实返回错误码与下一步配置建议;不得伪造表格链接、表 ID 或“已创建/已写入”的结果。

Signals

GitHub stars
3k
Forks
221
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
feishu-bitable
Source
github.com/zafer-liu/data-analysis-agent