飞书多维表 + 豆包，做文案内容的小白教程（长手就会！）

预计字数：3200 字 | 阅读时间：8 分钟 | 难度等级：⭐⭐（零门槛，有飞书就能搭） 

核心价值：从零搭出一套内容生产系统，输入选题自动出标题、正文、互动问题，所有记录一张表管完。

本案例用写公众号文章来举例，大家可以领会方法，运用AI的能力再延展到其他任何文章的编写。

写文章，最卡人的从来不是"写不出来"。

是三件事：不知道写什么，不知道怎么开头，不知道标题怎么起。

我见过不少人，打开编辑器坐了半小时，标题删了写写了删，最后直接关掉页面。

不是没东西可写，是不知道从哪开始。

那我们换个思路：先找同赛道的爆款，

把标题、开头、结构、选题角度拆出来，再用 AI 基于这些素材生成自己的版本。

思路没问题，但手动做这件事太费劲。

你得同时开好几个窗口来回切换，拆完一个还要整理，效率低到让人想放弃。

后来我试了一个办法：把这套流程塞进飞书多维表里。

效果就是：你只需要填一个选题，系统自动帮你生成标题、正文、互动问题，所有历史记录都在一张表里。

这篇文章，教你从零搭出来。

这里有两个概念是需要大家理解的：

AI + 人 的能力，创作一个闭环的，自己可用可迭代的工作伙伴

一、先花两分钟搞懂飞书多维表

飞书多维表，你可以先把它理解成一个"会管理流程的表格"。

它长得像 Excel，但不是一回事。

Excel 是一张电子表格，擅长计算、统计、处理固定格式的数据。你用 Excel 算销量、做预算、统计考勤，这些是它的主场。

飞书多维表更像一个轻量级数据库，擅长管理信息、状态、关系和流程。

一句话总结：

Excel 用来算数据，多维表用来管事情。

它叫"多维"。

——不是花哨的包装词。是同一批数据，能用不同方式来查看：

• 表格视图，看每条记录的明细
• 看板视图，看进度和状态
• 日历视图，看时间分布
• 画廊视图，看图片和素材
• 表单视图，收集外部输入
• 仪表盘，看整体统计

这些视图背后用的是同一份数据。你在看板里拖一个状态，表格里的状态也跟着变。你在日历里改个日期，表格里的日期也会同步更新。

多维表的三个核心模块

今天我们只用到这三个核心能力模块。

数据表：原始数据库，可以理解成一个更先进的 Excel 表。它可以直接帮你调用大模型，所有大模型的输入、输出文本都会呈现在这里。

工作流：就是“输入 input —— 处理 process —— 输出 output”的逻辑链。你输入一个选题或爆款内容后，系统会按设定步骤处理，最后把拆解结果或文章初稿输出到对应字段里；

仪表盘：基于“数据表”里的内容，做可视化展示的页面，也可以理解成“看板”。它可以用图表、数字卡片、按钮等方式，把关键数据更直观地展示出来；

不多说了，直接上手搭。

二、搭你的内容系统

两种方式：

• 方法一：让 AI 帮你一键搭。快，不需要懂任何逻辑
• 方法二：手动搭。慢一点，但你会理解每个环节在干什么

建议两个都看。

先用方法一快速搭出来，再用方法二理解原理。

之后遇到问题，你知道去哪里调。

方法一：AI 一键搭

打开飞书 → 多维表格 → 直接用飞书多维表 AI。

不需要你自己建字段、设公式、配流程。用自然语言描述你的需求就行，比如：

"帮我搭一个公众号内容生产系统，有选题、标题、正文、互动问题四个字段。"

然后跟着 AI 的引导走。它会自动帮你建表、设字段、配好关联。

整个过程你不需要懂多维表的任何搭建逻辑。

搭完之后，你可以根据自己的需求修改、完善。

方法二：手动搭（理解底层逻辑）

如果你想知道这套系统到底是怎么跑的，手动搭一遍会更清楚。

第一步：新建多维表格，设置表头

新建一个多维表格，设置以下字段，全部设为"文本"类型：

点子、豆包、标题、正文、互动问题

第二步：给"豆包"字段配置 AI 能力

在"豆包"字段里，点"搜索字段捷径"，搜索并选择"豆包 2.0"。

在输入指令中引入"点子"字段，这样豆包就能读到你输入的选题了。

然后写一段提示词，类似这样：

你是一个内容创作助手，请根据我输入的选题生成以下内容：

提示词不用追求完美，先跑起来再说。后面你可以根据实际输出效果不断调整。

更多设置：在"获得更多信息"里，勾选"思考过程"和"输出结果"，并开启"自动更新"。

这样每次你在"点子"字段里输入一个新选题，豆包会自动跑一遍，把结果填到"豆包"字段里。

第三步：给标题、正文、互动问题配置信息提取

豆包输出的是一整段文本，需要拆分到对应字段里。

在标题、正文、互动问题这三个字段里，分别点"搜索字段捷径"，找到"信息提取"。

然后配置两件事：

配置完之后，豆包生成的一大段文本会被自动拆分，分别填进对应的字段里。

到这里，核心系统已经能跑了。你输入选题，豆包自动生成，信息提取自动拆分，一条完整的内容记录就出来了。

三、加一个输入窗口

到这步，系统已经能用了。但每次都要在表格里新建一行、填选题，操作不够顺畅。

解决方案：加一个表单。

用飞书多维表 AI，把表单和表格关联起来。你只需要说：

"帮我建一个表单，用来收集选题。"

这样你可以通过表单页面直接填写选题，提交后自动在表格里新增一行，豆包会自动处理。

四、搭一个仪表盘

最后一步，给系统加一个"门面"。

仪表盘是基于表格数据做可视化展示的页面。你可以放三个东西：

按钮的配置方法：仪表盘 → 点"+" → 选"按钮" → 复制表单链接 → 执行操作选"打开链接" → 输入表单链接。

完工。

最终页面：

五、进阶：用 Codex 自动操控你的多维表格

注意：以下方法，任意一款Agent都可以操作；

你用Codex也可以，用Claude Code也可以，workbuddy、kimicode等等都可以。

到这一步，你的内容系统已经能跑了。

但每次都要手动输入选题、等豆包生成、手动检查结果。

如果你一天要处理 10 个选题，来回切换还是累。

有没有办法让这个过程更自动化？

有的。用 Codex。

Codex 是什么

Codex 是 OpenAI 推出的一个命令行编码助手。

你用自然语言告诉它"帮我写一个脚本"，它就能直接在你的电脑上创建文件、写代码、跑命令、调试报错。

不需要你懂编程。你只需要说清楚"我要做什么"。

它和 Claude Code、Gemini CLI 是同类工具，都是"AI 编码代理"。

区别是 Codex 有系统级沙箱，跑命令时不会动你电脑上的其他文件，安全性更好。

安装方法：

# 通过 npm 安装（需要 Node.js 18+）npm install -g @openai/codex# 登录认证codex auth login

安装完之后，终端里输入 codex 就能用了。

Codex 怎么操控飞书多维表

飞书多维表开放了 API，意味着任何能发 HTTP 请求的工具都能跟它交互。

Codex 做的事情就是：你告诉它你要往多维表里做什么，它帮你写脚本、跑脚本、处理结果。

核心流程是这样的：

第一步：让 Codex 帮你写一个连接飞书 API 的脚本

打开终端，进入你的项目目录，启动 Codex：

codex

然后告诉它：

"帮我写一个 Python 脚本，连接飞书多维表 API，往指定表格里新增一条记录。需要从命令行接收选题文字作为参数。"

Codex 会自动帮你搞定以下所有事情：

• 创建 Python 文件
• 写请求代码（获取 token、调用 API）
• 处理鉴权和错误

你唯一需要提供的是两个东西：

第二步：Codex 生成的脚本长什么样

Codex 会帮你生成类似这样的 Python 脚本（这是简化版，展示核心逻辑）：

import requestsimport jsonimport sysimport os# 从环境变量读取配置APP_TOKEN = os.environ.get("FEISHU_APP_TOKEN")TABLE_ID = os.environ.get("FEISHU_TABLE_ID")# API 凭证（通过飞书开放平台创建应用获取）APP_ID = os.environ.get("FEISHU_APP_ID")APP_SECRET = os.environ.get("FEISHU_APP_SECRET")defget_tenant_token():    """获取 tenant_access_token"""    url = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal"    payload = {        "app_id": APP_ID,        "app_secret": APP_SECRET    }    resp = requests.post(url, json=payload)    return resp.json().get("tenant_access_token")defcreate_record(topic: str):    """往多维表里新增一条记录，填入选题"""    token = get_tenant_token()    url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{APP_TOKEN}/tables/{TABLE_ID}/records"    headers = {        "Authorization": f"Bearer {token}",        "Content-Type": "application/json"    }    payload = {        "fields": {            "点子": topic        }    }    resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)    if resp.json().get("code") == 0:        print("✅ 选题已写入多维表，豆包将自动处理")    else:        print(f"❌ 写入失败：{resp.json().get('msg')}")if __name__ == "__main__":    iflen(sys.argv) < 2:        print("用法：python add_topic.py '你的选题'")        sys.exit(1)    create_record(sys.argv[1])

第三步：一条命令送入选题

配置好环境变量之后：

export FEISHU_APP_TOKEN="你的app_token"export FEISHU_TABLE_ID="你的table_id"export FEISHU_APP_ID="你的应用ID"export FEISHU_APP_SECRET="你的应用密钥"# 送入选题python add_topic.py "AI Agent 如何改变个人知识管理"

脚本执行完，多维表里就会多一行记录。因为之前已经配好了豆包字段和信息提取字段，豆包会自动开始处理这个选题。

你不需要打开飞书，不需要手动新建行，不需要手动填字段。

第四步：让 Codex 帮你批量处理

这才是 Codex 真正厉害的地方。你可以让 Codex 写批量脚本：

"帮我改一下这个脚本，支持从一个文本文件里读取多个选题，每行一个，批量写入多维表。每次写入间隔 2 秒，避免触发频率限制。"

Codex 会直接改你的文件，加上文件读取和延时逻辑。你只需要准备一个 topics.txt：

AI Agent 如何改变个人知识管理用 Claude Code 搭建个人 AI 助手飞书多维表自动化工作流实战

然后：

python batch_topics.py topics.txt

10 个选题，10 秒搞定。

人和 AI 的分工

到这里，整个流程的人和 AI 分工是这样的：

你负责两件事：想选题和审核结果。

中间所有的搬运、写入、生成、拆分，全部自动化。

前置准备清单

要用 Codex 操控多维表，你需要先搞定这几件事：

这四步做完一次就行了，后面所有自动化操作都基于这套配置。

我想说的

这篇文章真正想讲清楚的，不是"飞书多维表有多厉害"。

是两件事：

第一，工具的选择要看场景。

Excel 和多维表不是谁替代谁，是各干各的活。算数据用 Excel，管流程用多维表，别选错了。

第二，先理解原理，再交给 AI。

飞书多维表 AI 能帮你一键搭出框架，但如果你不理解数据表、工作流、仪表盘分别在做什么，搭出来出了问题你也不知道怎么调。

AI Agent 正在逐步降低自动化的门槛。

以前你想让两个工具之间自动联动，得自己写代码、调试 API、处理鉴权。

现在你只需要用自然语言告诉 Codex 你要做什么，它帮你搞定技术细节。

上面那套手动搭建教程，是为了让你看懂系统怎么跑。

看懂之后，你就可以放心把搭建交给 AI，把时间留给更重要的事：

• 找选题
• 拆结构
• 写原创
• 做复盘

打开飞书多维表，用 AI 搭出你的第一套内容生产系统。

让 AI 帮你搭系统，你负责把系统变成结果。

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作者：大象-推动 AI 共学，让普通人轻松上手AI

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