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Feishu Knowledge Skill

自动管理飞书知识库的 Claude Skill，在对话中智能记录和组织你的知识

English | 中文

License: MIT

中文

✨ 特性

  • 🤖 对话中自动识别 - 无需手动操作，Claude 自动识别需要记录的内容
  • 📁 多层级结构 - 支持场景分类 > 具体主题的层级组织
  • 🔄 智能更新 - 自动查找现有笔记并追加内容
  • 💾 丰富格式 - 支持文本、代码块、列表、待办事项等多种格式
  • ⚡ 即时同步 - 实时保存到飞书云端，多设备访问
  • 🎯 智能分类 - 自动识别内容类型并归类

🎬 演示

你: "我刚学了 Python 的 asyncio，async/await 可以实现异步操作。记录到飞书。"

Claude:
✅ 识别场景: 技术学习
✅ 确定主题: Python 异步编程
✅ 已记录到: 技术学习 > Python 异步编程

📦 安装

前置要求

  • Cursor 编辑器
  • Claude API 访问权限
  • 飞书账号（用于创建个人 MCP 服务）
  • 飞书知识库（Wiki）

步骤 1: 创建飞书个人 MCP 服务

在使用本 Skill 之前，你需要在飞书平台创建个人 MCP 服务并配置相应权限。

  1. 登录飞书 MCP 配置平台

    访问 飞书开放平台 并登录账号，进入 MCP 配置页面

    💡 注意：远程 MCP Server 配置功能正在内测中，如无法访问配置平台，可在 文档页面 右下角联系技术支持

  2. 创建 MCP 服务

    • 在页面左侧，点击 创建 MCP 服务
    • 在 MCP 工具配置 区域，确认当前用户身份（后续使用 MCP 服务时，都会以当前显示的用户身份访问和操作飞书数据）

  3. 添加云文档工具集

    • 在 添加工具 卡片内，点击 添加
    • 在添加工具对话框中，选择 「云文档」工具集
    • 点击 确认添加

  4. 授权访问权限

    • 在弹出的 获取用户授权 对话框中，确认授权信息：
      • 用户登录信息
      • 飞书 MCP 应用获得的权限信息（包括：读取、编辑、创建云文档等权限）
    • 点击 授权

  5. 获取服务器配置

    • 在 如何使用 MCP 服务 区域，查看 服务器 URL 和 JSON 配置
    • ⚠️ 重要提示：
      • 服务器 URL 代表以当前登录用户身份去调用飞书工具，相当于个人密钥，请勿泄露给其他人
      • 链接存在 365 天有效期，过期自动失效，如需延长有效期，可点击 重新授权
      • 如担心链接已泄露，可点击 重置链接，使当前的 URL 失效并生成新的 URL

  6. 安装到 Cursor

    • 在 MCP 服务页面底部，点击 添加到 Cursor
    • 根据指引打开 Cursor 客户端
    • 在 Cursor 的 MCP Server 安装对话框内，点击 安装
    • 安装完成后，工具状态指示灯可能显示为红色，可忽略该状态，不会影响使用
    • 可打开控制台的 output 页签查看 MCP server 运行状态

📚 详细文档: 飞书官方文档 - 个人调用远程 MCP 服务

权限说明: 使用 MCP 访问文档时的权限与当前使用 MCP 服务的用户自身所拥有的云文档权限完全一致，MCP 服务没有设置其他权限规则。

步骤 2: 安装 Skill

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/feishu-knowledge-skill.git
cd feishu-knowledge-skill
  1. 安装 Skill
# 创建 skills 目录（如果不存在）
mkdir -p ~/.claude/skills

# 复制 skill 文件
cp -r . ~/.claude/skills/feishu-knowledge-base

步骤 3: 配置知识库

在飞书中打开你的知识库文档，复制 URL，然后在 Cursor 中告诉 Claude：

帮我初始化飞书知识库配置，URL 是: https://xxx.feishu.cn/wiki/YWSFwuOZVifVYwk5HrBcqP7knvf

Claude 会自动创建配置文件。

手动配置（可选）

如果需要手动配置，复制配置模板：

cd ~/.claude/skills/feishu-knowledge-base
cp config.example.json config.json

编辑 config.json，填入你的配置参数。

🚀 使用方法

基本用法

在 Cursor 中与 Claude 对话时，使用触发词：

"记录到飞书"
"保存笔记"
"更新文档"

示例 1: 记录技术笔记

你: "学会了 React 的 useMemo，它可以缓存计算结果避免重复计算。记录一下。"

Claude: 将自动创建或更新 "技术学习 > React 性能优化" 文档

示例 2: 记录项目决策

你: "项目 X 决定使用 Redis 作为缓存，原因是高性能和丰富的数据结构。保存这个决策。"

Claude: 将记录到 "项目管理 > 项目 X 技术选型" 文档

示例 3: 补充现有笔记

你: "补充到 Python 笔记：列表推导式比循环更高效"

Claude: 将在已有的 Python 笔记中追加内容

📁 知识库结构

个人知识库（工作根目录）
├── 📁 技术学习
│   ├── 📄 Python 异步编程
│   ├── 📄 React 性能优化
│   └── 📄 TypeScript 类型体操
├── 📁 项目管理
│   ├── 📄 项目 X 技术方案
│   └── 📄 项目 Y 需求分析
├── 📁 工作记录
│   └── 📄 2026-01 工作总结
└── 📁 个人成长
    └── 📄 学习方法论

🎯 最佳实践

  1. 分类清晰 - 保持 4-6 个顶级分类
  2. 命名简洁 - 使用简洁明确的主题标题
  3. 定期整理 - 每周回顾和合并相似主题
  4. 保留上下文 - 记录完整的对话和代码示例
  5. 使用富文本 - 利用代码块、列表等格式提升可读性

📖 文档

🔧 配置选项

{
  "space_id": "7474859426042232851",
  "root_node_token": "YWSFwuOZVifVYwk5HrBcqP7knvf",
  "default_categories": [
    "技术学习",
    "项目管理",
    "工作记录",
    "个人成长"
  ]
}
  • space_id: 飞书知识空间 ID（纯数字）
  • root_node_token: 工作根目录的节点 token
  • default_categories: 默认的知识分类列表（可自定义）

🤝 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Issue 或 Pull Request。

📄 许可证

MIT License

💬 反馈

如果你遇到问题或有建议，请提交 Issue。

English

✨ Features

  • 🤖 Auto-detection in conversations - Claude automatically identifies content worth recording
  • 📁 Hierarchical structure - Organize notes with category > topic hierarchy
  • 🔄 Smart updates - Automatically finds and appends to existing notes
  • 💾 Rich formatting - Support for text, code blocks, lists, todos, and more
  • ⚡ Instant sync - Real-time saving to Feishu/Lark cloud
  • 🎯 Smart categorization - Automatic content type recognition

🎬 Demo

You: "I just learned Python's asyncio, async/await enables asynchronous operations. Save to Feishu."

Claude:
✅ Detected category: Tech Learning
✅ Topic: Python Async Programming
✅ Saved to: Tech Learning > Python Async Programming

📦 Installation

Prerequisites

  • Cursor editor
  • Claude API access
  • Feishu account (for creating personal MCP service)
  • Feishu Wiki (Knowledge Base)

Step 1: Create Feishu Personal MCP Service

Before using this skill, you need to create a personal MCP service on the Feishu platform and configure the necessary permissions.

  1. Log in to Feishu MCP Configuration Platform

    Visit Feishu Open Platform and log in to your account, then navigate to the MCP configuration page

    💡 Note: The remote MCP Server configuration feature is currently in beta. If you cannot access the platform, please contact technical support via the bottom-right corner of the documentation page

  2. Create MCP Service

    • On the left side of the page, click Create MCP Service
    • In the MCP Tool Configuration area, confirm the current user identity (the MCP service will access and operate Feishu data using this user's identity)

  3. Add Cloud Document Tool Set

    • In the Add Tools card, click Add
    • In the add tools dialog, select Cloud Documents Tool Set
    • Click Confirm Add

  4. Authorize Access Permissions

    • In the pop-up Get User Authorization dialog, confirm the authorization information:
      • User login information
      • Permissions granted to Feishu MCP application (including: read, edit, create cloud documents, etc.)
    • Click Authorize

  5. Get Server Configuration

    • In the How to Use MCP Service area, view the Server URL and JSON configuration
    • ⚠️ Important Notes:
      • The server URL represents calling Feishu tools with your user identity, equivalent to a personal key. Do not share it with others
      • The link is valid for 365 days and will automatically expire. To extend the validity period, click Re-authorize
      • If you suspect the link has been leaked, click Reset Link to invalidate the current URL and generate a new one

  6. Install to Cursor

    • At the bottom of the MCP service page, click Add to Cursor
    • Follow the instructions to open the Cursor client
    • In Cursor's MCP Server installation dialog, click Install
    • After installation, the tool status indicator may show red, which can be ignored and will not affect usage
    • You can open the console's output tab to check the MCP server running status

📚 Detailed Documentation: Feishu Official Documentation - Personal Remote MCP Service

Permission Notes: When using MCP to access documents, permissions are exactly the same as those the current MCP service user has for cloud documents. The MCP service does not set any additional permission rules.

Step 2: Install Skill

  1. Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/feishu-knowledge-skill.git
cd feishu-knowledge-skill
  1. Install the skill
# Create skills directory if it doesn't exist
mkdir -p ~/.claude/skills

# Copy skill files
cp -r . ~/.claude/skills/feishu-knowledge-base

Step 3: Configure Knowledge Base

Open your Feishu Wiki, copy the URL, and tell Claude in Cursor:

Help me initialize Feishu knowledge base config with URL: https://xxx.feishu.cn/wiki/YWSFwuOZVifVYwk5HrBcqP7knvf

Claude will automatically create the configuration file.

Manual Configuration (Optional)

If you need to configure manually:

cd ~/.claude/skills/feishu-knowledge-base
cp config.example.json config.json

Edit config.json with your configuration parameters.

🚀 Usage

Basic Usage

In Cursor conversations with Claude, use trigger phrases:

"save to Feishu"
"record this note"
"update document"

Example 1: Record Tech Notes

You: "Learned React's useMemo, it caches computed values to avoid recalculation. Record this."

Claude: Will create/update "Tech Learning > React Performance" document

Example 2: Record Project Decisions

You: "Project X will use Redis for caching due to high performance and rich data structures. Save this decision."

Claude: Will save to "Project Management > Project X Tech Stack" document

Example 3: Append to Existing Notes

You: "Add to Python notes: list comprehension is more efficient than loops"

Claude: Will append content to existing Python notes

📖 Documentation

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Feel free to submit Issues or Pull Requests.

📄 License

MIT License

💬 Feedback

If you encounter issues or have suggestions, please submit an Issue.

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A Claude Skill that automatically manages your Feishu/Lark knowledge base during conversations

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