lark-workflow-base-analytics（Lark 工作流程基础分析）

多维表格智能分析工作流

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 lark-shared/SKILL.md，其中包含认证、权限处理和安全规则。

适用场景

• "帮我分析一下这个表" / "这个多维表格有什么趋势"
• "给这个 Base 做个数据报告" / "分析一下这个表的数据"
• "这个表里有没有异常数据" / "多维表格数据洞察"
• "帮我看看这个表的分布情况" / "数据仪表盘"
• "汇总一下这个表的关键指标" / "Base analytics"

多维表格（Base/Bitable）是飞书相对竞品最核心的差异化产品。本 Skill 让 AI 能读懂表结构、聚合分析数据、检测异常并生成洞察报告——释放沉淀在 Base 中的数据价值。

前置条件

支持 user 身份。执行前确保已授权：

lark-cli auth login --domain base,doc

工作流

用户指定 Base ──► 解析 base_token / table_id
                       │
                       ▼
              base +field-list（获取表结构）
                       │
                       ▼
              base +data-query（聚合分析）
              base +record-list（取样本数据）
              base +record-search（关键词搜索）
                       │
                       ▼
              AI 分析引擎
              ┌────────┼────────┐
              ▼        ▼        ▼
           趋势分析  异常检测  分布统计
                       │
                       ▼
              结构化分析报告（可选：docs +create / +dashboard-arrange）

Step 1: 解析数据源

用户可能提供的输入：

A. Base 链接：

https://xxx.feishu.cn/base/<base_token>?table=<table_id>&view=<view_id>

提取 base_token、table_id、view_id。

B. 直接提供 base_token + table_id：

直接进入 Step 2。

C. 模糊描述（"那个销售数据表"）：

提示用户提供具体链接或 token。

Step 2: 获取表结构

参考 lark-base/SKILL.md。

# 列出所有数据表
lark-cli base +table-list --base-token "<base_token>" --format json

# 获取目标表的字段结构
lark-cli base +field-list --base-token "<base_token>" --table-id "<table_id>" --format json

从字段列表中识别：

• 数值字段（Number / Currency / Progress）→ 可聚合分析
• 日期字段（DateTime / CreatedTime / ModifiedTime）→ 可做时间趋势
• 选项字段（SingleSelect / MultiSelect）→ 可做分布统计
• 人员字段（User）→ 可做责任人维度分析
• 公式/查找字段（Formula / Lookup）→ 注意只读

Step 3: 数据聚合分析

# 使用 data-query 进行聚合（推荐方式）
lark-cli base +data-query --base-token "<base_token>" --table-id "<table_id>" \
  --field-names '["<字段1>","<字段2>"]' \
  --group-by '["<分组字段>"]' \
  --aggregations '[{"field_name":"<数值字段>","type":"sum"}]' \
  --format json

常用聚合类型：

• sum — 求和（金额、数量）
• average — 平均值
• max / min — 最大/最小值
• count — 计数
• counta — 非空计数

注意：+data-query 支持 --filter 参数进行条件过滤。使用 --page-size 控制返回量。

# 获取记录样本（当需要逐行分析时）
lark-cli base +record-list --base-token "<base_token>" --table-id "<table_id>" \
  --page-size 100 --format json

⚠️ 数据量控制：Base 单次最多返回 500 条记录。如果数据量大，使用 --page-token 分页获取，但分析场景通常用聚合查询（+data-query）更高效。 ⚠️ JSON 输入校验（v1.0.11+）：Base 快捷命令现在会校验 JSON 输入并拒绝 null 对象。确保传入的 --filter、--aggregations 等 JSON 参数不是 null 而是有效的 JSON 对象或数组，空置时直接省略该参数。

关键词搜索异常记录（v1.0.8+）：

# 按关键词搜索记录（适合快速定位异常数据）
lark-cli base +record-search --base-token "<base_token>" --table-id "<table_id>" \
  --query "<关键词>" --format json

提示：+record-search 适合快速定位包含特定文本的记录（如错误状态、异常备注），比 +record-list + 手动过滤更高效。

使用记录字段过滤（v1.0.8+）：

# 通过字段过滤精确获取特定条件的记录
lark-cli base +record-list --base-token "<base_token>" --table-id "<table_id>" \
  --filter '<过滤条件>' --page-size 100 --format json

提示：字段过滤可在服务端完成数据筛选，大幅减少返回数据量，适合大表分析场景。

Step 4: AI 分析引擎

基于表结构和聚合结果，AI 执行以下分析：

4.1 趋势分析（有日期字段时）：

• 按日/周/月聚合数值字段
• 识别增长/下降趋势
• 计算环比/同比变化率

4.2 分布分析（有选项字段时）：

• 各选项值的数量和占比
• 识别集中度（是否严重偏斜）

4.3 异常检测：

• 数值字段中的极端值（>3σ）
• 缺失值比例
• 数据一致性检查（如日期字段是否有未来日期）

4.4 关联分析（多个数值字段时）：

• 字段间的相关性推断
• 交叉分组对比

Step 5: 生成分析报告

## 📊 多维表格分析报告

### 数据概览
- **表名**：{表名}
- **字段数**：{N} 个（{M} 个数值字段，{P} 个选项字段）
- **记录总数**：{count} 条
- **时间跨度**：{最早日期} ~ {最晚日期}

### 📈 关键指标
| 指标 | 值 | 趋势 |
|------|---|------|
| {数值字段1} 总计 | ¥1,234,567 | 📈 +12.3% 环比 |
| {数值字段2} 平均 | 85.6 | 📉 -3.2% 环比 |
| 记录增长 | 本月 +45 条 | 📈 |

### 📊 分布分析
**{选项字段名} 分布：**
| 值 | 数量 | 占比 | 可视化 |
|----|------|------|--------|
| 进行中 | 45 | 38% | ████████░░ |
| 已完成 | 52 | 44% | █████████░ |
| 已取消 | 21 | 18% | ████░░░░░░ |

### 📈 时间趋势
**{数值字段} 月度趋势：**
| 月份 | 值 | 环比变化 |
|------|---|---------|
| 1月 | 120,000 | — |
| 2月 | 135,000 | +12.5% |
| 3月 | 128,000 | -5.2% |

### ⚠️ 异常与问题
- ⚠️ "{字段X}" 有 {N} 条空值（占比 {P}%）
- ⚠️ 记录 #{id} 的 "{字段Y}" 值异常偏高（{值}，是平均值的 {倍数} 倍）
- ⚠️ 最近 7 天无新增记录

### 💡 洞察与建议
1. **{洞察 1}**：基于趋势数据推导的结论
2. **{洞察 2}**：基于分布数据推导的建议
3. **{洞察 3}**：基于异常检测的告警或建议行动

Step 6: 写回文档（可选，用户要求时）

参考 lark-doc/SKILL.md。

lark-cli docs +create --title "数据分析报告：{表名} (<date>)" --markdown "<报告内容>"

Step 7: 生成仪表盘（可选，v1.0.8+）

当用户需要在 Base 内直接展示分析结果时，可使用 +dashboard-arrange 自动排列仪表盘：

# 在 Base 仪表盘中添加 Markdown 文本块并自动排列
lark-cli base +dashboard-arrange --base-token "<base_token>" \
  --dashboard-id "<dashboard_id>" --format json

提示：v1.0.8 新增 text block type 支持 Markdown 内容，可以将分析摘要直接嵌入仪表盘。

容错机制

权限表

参考

• lark-shared — 认证、权限（必读）
• lark-base — +field-list、+data-query、+record-list 详细用法
• lark-doc — +create 详细用法