| name | lark-workflow-personal-crm |
| version | 1.0.0 |
| description | 个人CRM：自动扫描飞书邮箱和日历提取联系人，多维表格维护联系人档案和关系热度分，支持自然语言查询和超期提醒。当用户需要'联系人管理'、'CRM'、'谁联系过我'、'多久没联系'、'联系人热度'、'关系管理'时使用。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]}} |
个人 CRM 工作流
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../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
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)
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|
| 姓名 | 文本 | 联系人姓名 |
| 公司 | 文本 | 所在公司/组织 |
| 职位 | 文本 | 职位/角色 |
| 邮箱 | 文本 | 邮箱地址 |
| 手机 | 文本 | 联系方式 |
| 来源 | 单选 | 邮件/日历/通讯录/手动 |
| 关系类型 | 单选 | 客户/合作伙伴/同事/朋友/行业人脉/其他 |
| 重要程度 | 单选 | 高/中/低 |
| 热度分 | 数字 | 0-100，基于互动频率和最近互动时间计算 |
| 最后联系时间 | 日期 | 最近一次互动的时间 |
| 最后联系内容 | 文本 | 最近互动的摘要 |
| 备注 | 文本 | 自由备注 |
| 创建时间 | 日期 | 首次录入时间 |
表 2：互动记录 (interactions)
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|
| 关联联系人 | 关联 | 关联到「联系人主表」 |
| 互动时间 | 日期 | 互动发生时间 |
| 互动类型 | 单选 | 邮件(发)/邮件(收)/会议/消息/电话/其他 |
| 互动摘要 | 文本 | 互动内容的简短描述 |
| 涉及主题 | 文本 | 讨论的话题或项目 |
| 邮件ID | 文件 | 关联的邮件 message_id（如有） |
| 会议ID | 文本 | 关联的 meeting_id（如有） |
初始化命令
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"}
]'
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：
- 用
base +table-list 获取 table_id
- 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
模式一：数据导入
从邮箱导入
lark-cli mail +messages --folder INBOX --start-date "<YYYY-MM-DD>" --end-date "<YYYY-MM-DD>"
AI 处理逻辑：
- 从发件人和收件人中提取联系人信息（姓名、邮箱、公司签名）
- 分析邮件主题和正文，生成互动摘要（1-2句话）
- 识别互动主题（项目名、话题关键词）
- 对每个新联系人：创建联系人记录
- 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
lark-cli calendar +agenda --start "<ISO8601>" --end "<ISO8601>"
AI 处理逻辑：
- 从日程的参与者列表中提取联系人
- 使用
contact +search-user 补充飞书通讯录信息（职位、部门等）
- 生成互动摘要（会议主题）
- 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。
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。
模式三：自然语言查询
支持的自然语言查询类型：
| 查询类型 | 示例 | 查询方式 |
|---|
| 按时间 | "上个月谁联系过我？" | base +record-list 互动记录表 + 时间过滤 |
| 按公司 | "XX 公司的人我聊过什么？" | base +record-list 联系人表 + 公司过滤 |
| 按人名 | "张三最近怎么样？" | base +record-list 联系人表 + 姓名过滤 |
| 按热度 | "该跟进谁了？" | base +data-query 热度分 < 30 的联系人 |
| 按主题 | "关于 AI 项目的讨论有哪些？" | base +record-list 互动记录表 + 主题关键词 |
| 综合查询 | "有没有超过3个月没联系的重要关系？" | base +data-query 最后联系 > 90天 AND 重要程度 = "高" |
查询执行示例
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"}
}'
lark-cli base +record-list --table-id "<contacts_table_id>" --filter '...公司 = "XX公司"'
lark-cli base +record-list --table-id "<interactions_table_id>" --sort '互动时间 DESC' --page-size 20
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 |
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"}'
权限表
| 命令 | 所需 scope |
|---|
mail +messages | mail:mail:read |
calendar +agenda | calendar:calendar.event:read |
contact +search-user | contact:employee.id:readonly |
contact +get-user | contact:employee.id:readonly |
base +table-create | bitable:app |
base +record-list | bitable:app:read |
base +record-upsert | bitable:app:write |
base +data-query | bitable:app:read |
im +messages-send | im:message:send_as_bot |
参考
