# 阿易实测豆包工作搭建飞书内容生产线，全套提示词与写作 Skill 开源

- 来源：AYi (@AYi_AInotes)
- 发布时间：2026-09-10 19:13
- AIHOT 分数：65
- AIHOT 链接：https://aihot.news/items/cmtvggab50517ronbl7t9ndqz
- 原文链接：https://x.com/AYi_AInotes/status/2098006991163490674

## AI 摘要

作者将豆包工作接入飞书多维表格与云文档，搭建从选题快判、云电脑定时巡检到长文初稿与 PPT/Excel 落盘的内容自动化流水线，文内公开建表提示词、快判规则和自定义写作 Skill 协议。流程包含人工确认闸门与 [F]/[W]/[I]/[?] 四类事实打标，并指出浏览器录制灰度、闸门不可删、企业飞书权限受限三个局限。

## 正文

https://x.com/i/article/2097985960323534857

我把每天找选题、写初稿的活完全交给AI，电脑关机还在跑，整套飞书配置 + 专属Skill全部开源直接抄！

这篇我跟兄弟们只捞干货，不讲半句虚的概念，全篇就三件事：

1. 为什么海外极客工具门槛太高，而普通创作者真正需要的是一套免环境、原生接进飞书的自动化底座？

1. 怎么让 AI 在你电脑关机后，工作日早八点自动去飞书看板挑选题、打分，并用你的文风吐出带人工确认闸门的长文与 PPT？

1. 我跑通的整套飞书作战库字段、快判 Prompt、写作 Skill 协议原文全部公开，照着抄，半小时搭完你自己的生产线。

先说个实在的：平时做内容最大的内耗，不是动笔那一刻，而是灵感散在各处，换个窗口就得把文风重教一遍，桌面上堆满 v1、v2 改到乱的副本，想学自动化，又被复杂的环境配置劝退在第一道门槛上。

直到这几天我把「豆包工作」完整折腾了一遍，连续跑通了几条长链路之后，我才确认：多数人确实把它看轻了，也用小了。

全套提示词、多维表格字段和自定义 Skill 结构文内全部公开，话不多说，咱们直接进正题。

一、架构对位：为什么说「豆包工作」被低估了？

在动手配置之前，先花一分钟看懂它的底层技术逻辑。

之所以把它类比为面向普通人的自动化底座，是因为它把海外极客玩的那套复杂的 Agent 架构，

在桌面端做了一次完整的产品化收敛。

我们可以做一次客观的技术对位：

海外那套极客工具上限确实很高，但对于绝大多数内容创作者来说，维护工具链的精力和成本，早就远远超过了写文章本身。

豆包工作最讨巧的地方，在于它直接把这套能力接进了飞书生态。

很多人的选题原本就记在飞书多维表格里，写好的成稿也在飞书文档里，

老粉都知道，我的知识库和日常写稿都是在飞书文档完成的，

现在豆包工作就像一个能直接把手伸进飞书里替你干杂活的数字助手，把中间繁琐的人工搬运环节全给省掉了。

二、准备工作：5 分钟完成环境初始化

准备工作只做一次，搞定之后就是长期复用的底座。

极速开箱：扫码即打通（用时 10 秒）

1. 下载安装最新版「豆包工作」电脑客户端；

1. 直接选择飞书扫码登录。

这里不用去折腾任何复杂的 MCP 插件或第三方连接器授权——豆包工作本身就把飞书多维表格、云文档、知识库作为底层原生技能内置好了。扫码完成的一瞬间，你的飞书生态已经无缝接入。

2. 建立本地知识库沙箱目录

在电脑本地新建一个工作目录，例如命名为 AYi-Doubao-Lab（路径随意，放在系统的“文稿”或专门的个人工作盘均可）。

在这个目录下建好三个子文件夹，承担严格的数据分流职责：

• raw/：只读目录。放入你过去写过的 2–3 篇高质量代表作、个人定位说明或写作备忘（纯 .md 或 .txt 格式）。这里立下一条硬规则：AI 只能读取，严禁任何修改、覆写或删除操作；

• wiki/：初始留空，用来存放豆包工作从你旧作中提炼出的文风规则与知识索引；

• outputs/：初始留空，用来存放整条流水线最终产出的初稿文件。

三、第一步：一句话在飞书建出「选题作战库」

平时做内容最大的内耗往往不是动笔那一刻，而是平时灵感太碎，微信里收藏两篇，推特上点赞两条，备忘录里草草写几个字，等周末坐下来想写篇长文时，素材东一块西一块，翻找半天心气先散了一半。

所以流水线的第一步，就是让豆包工作调用飞书连接器，在飞书里建出一张标准的多维表格看板，充当整条生产线的“进料口”。

打开豆包工作，在对话框里直接发送这串建表提示词：

💡 实操防卡壳说明：如果当前连接器版本因权限限制，提示无法通过指令直接生成预设视图，完全不必卡住：先在飞书里手动建一个空白多维表格，把链接发给豆包工作：“请在我的这个多维表格链接中建好上述 10 个字段”，它会快速完成字段配置。建好后在飞书里随手点一下“添加看板视图，按状态分组”，半分钟就能理顺。

表格就位后，顺手喂 3 条近期素材进去做个联调测试：

切回飞书，打开刚建好的多维表格，3 张卡片就已经整整齐齐落在了「📥待筛」这一列里。

四、第二步：工作流运转（自动快判 + 云电脑挂机）

表格建好了，如果每天依然要人工一条条点开去纠结到底写哪篇，那只是把散乱的笔记搬到了表格里，称不上流水线。

这一步要做的事情有两个：一是让机器按照明确的评估标准替你做第一轮快判，二是把这个动作托付给云端，实现定时巡检。

1. 批量快判打分：消除选题纠结

当收集箱里攒了一堆「📥待筛」素材时，让豆包工作执行一次粗筛打分：

注意提示词末尾的核心闸门，很多人做自动化最容易犯的错误就是全盘放权给模型，结果往往是模型自作主张改了一堆数据。

让模型先在对话框把判断和理由摊开，你花十秒钟扫一眼，确认没问题回复一句“同意回写”，表格里的卡片才会真正滑到「✅立项」或「❌毙掉」的分类里。这道微小的人工确认，就是整套流水线不失控的第一道防线。

2. 本地 ⇄ 云电脑无缝切换：不丢上下文，跨设备接着跑

以前用各种 AI 客户端跑长链路任务，创作者最头疼的往往是两件事：一是笔记本要背着出门或者要关机，正在跑的任务直接掐断；二是换个环境或者切到云端，就得重新开一个对话窗口，前面好不容易垫起来的几十条上下文和规则全丢了。

豆包工作这次把这个断点接上了，它的核心机制在于「执行环境自由切换」，而且切换过程中完全不丢上下文。

在同一个对话任务里，你可以随时在右上角把执行环境从「本地电脑」切到「云电脑」：

• 白天在书房或办公室：用「本地电脑」模式，让模型直接读取本地沙箱里的创作规则和代表作，安全且响应快；

• 准备下班或出门时：不需要中断任务，右上角顺手切成「云电脑」，把批量初筛 50 条长尾素材这种耗时任务交给云端继续跑，直接合上笔记本走人；

• 通勤路上：手机打开豆包 App，不仅能实时看到云端的筛选进度，还能远程给任务补充指令，接力调度。

如果你需要长效巡检，在切到云电脑之后，顺手给它下达一条定时指令即可：

合上电脑之后，它依然在云端环境按时运行。第二天早上打开手机上的飞书，昨晚丢进表格里的碎片素材，已经按照标准完成了初步分流，你只需要看一眼那些打分在 8 分以上的立项卡片即可。

五、第三步：做一个属于你自己的「写作 Skill」

用过大模型写文章的人，几乎都踩过同一个坑：每次开新对话框，都要费劲把自己的定位、文风偏好和禁忌词从头絮叨一遍，絮叨了半天，吐出来的正文依然充斥着“在这个飞速发展的时代”、“让我们拭目以待”这种千篇一律的AI味和塑料感。

要彻底解决文风漂移，唯一的解法就是把你的代表作和写作准则，固化为一个随时能调用的专属 Skill。

1. 知识库萃取：让豆包读透你的真实风格

切回「本地电脑模式」，授权豆包工作读取前面建好的 AYi-Doubao-Lab 目录：

2. 封装自定义技能：AYi 写作流水线

有了提炼好的写作规则，我们把它沉淀为豆包工作的自定义 Skill。

在左侧导航进入「技能·连接器·伙伴」→「技能」，点击右上角的「新建技能」（也可以直接在对话框里对它说“帮我把以下流程封装为自定义技能”）：

注意协议里的第 2 步和第 3 步，这是整套写作流最核心的技术细节。

很多 AI 写出来的长文之所以假大空，是因为模型把客观事实、推论和它自己的幻想混在了一起。我们强制它用 [F]事实、[W]既有观点、[I]推论、[?]待核实 四个标签对材料进行解构，并且在输出 Brief 之后原地刹车，必须等你核准了推理主梁，它才被允许动笔生成正文。

六、端到端闭环实战：从飞书灵感到成稿落地

当进料口、知识库底座和专属技能全部咬合在一起，整套流水线跑起来的状态就会非常顺畅。

假设你在飞书看板里相中了一条打分在 9 分、已经处于「✅立项」状态的选题：

“OpenAI Codex 正式发布 Record & Replay，演示一遍鼠标操作直接转成 Agent Skill”

在豆包工作里，你只需要发送一句话：

“调用「AYi 写作流水线」，帮我写飞书作战库里立项的 Codex 录屏这个选题。”

整套流水线的动作就会自然展开：

1. 自动拉取素材：连接器从飞书多维表格中调出该选题的背景链接与此前记录的原始要点；

1. 规则加载与事实打标：自动读取 wiki/AYi内容创作规则.md，把素材拆成客观事实 [F] 与逻辑推论 [I]，剔除夸大成分；

1. Brief 强制停顿：在对话框里整理出该篇长文的核心痛点、给读者的硬交付以及首屏钩子，并在末尾完全停住，等待你的指令；

1. 人工放行校准：你花半分钟看完，回复一句：“确认，首段的反差感再拉强一点”，成文引擎随即启动；

1. 双端回写落盘：不到两分钟，一篇按真实语流写成的 Markdown 稿件存入了本地 outputs/ 目录，飞书看板上的那张卡片，也自动跳到了「✍️生产中」。

豆包工作执行技能时，在输出 Brief 后原地停顿等待人工确认的交互界面，清晰可见 [F] 与 [I] 标签。

飞书多维表格「作战看板」中该选题自动流转至「✍️生产中」，同时本地 outputs/ 目录下生成了对应的 Markdown 文件。

到了这个阶段，你写长文的状态会发生根本性的转变。

你不再需要面对着空白的光标发愁从何落笔，也不再是一个单打独斗的码字苦力，你变成了把握全局的主编。

AI 负责在台前幕后搜集线索、建档分类、搭骨架、查旧作，而你只需要在几个最关键的节点上看一眼、点个头，在真正需要个人判断的地方注入灵魂。

进阶延伸：成果一键转 PPT/Excel，本地 Office 实时同步编辑（同一份文件两边改）

长文初稿落盘之后，很多自媒体人通常还要接着做两件事：要么把成稿里的核心金句与步骤做成小红书多图卡片，要么做一份汇报演示 PPT，或者把批量选题与数据整理回本地 Excel 表格里。

以前用各种 AI 处理 Office 文件，体验往往非常琐碎，甚至有些狼狈：

模型吐出一个文件链接让你下载，你下载到本地打开，发现标题字号偏大或者有个错别字，

又得重新上传给模型让它改，来回反复几次，桌面上堆满了 v1.pptx、v2_改.pptx、v3_最终定稿.pptx，改文件的精力比写文章还累。

豆包工作这次做得很顺手的一个点，是它的「本地 Office」双向同态修改。

你只要在初稿落盘后，顺着对话框对它说一句：

它的核心机制在于省掉了所有中间搬运：

→生成完毕后，豆包工作会在右侧工作台直接以内置的本地编辑态打开这个文件。

→在右侧侧栏里直接修改某一页的字句、调整布局排版，或者让 AI 针对某张幻灯片做局部优化，点击保存，

本地 outputs/ 目录里的那个实体 PPT 文件就会同步完成修改。

→反过来也一样，我们可以直接右键本地电脑里的任意 PPT 或 Excel，选择用豆包工作打开，一边对话一边在本地文件上改动，线上线下永远只有一份最新的唯一版本，彻底摆脱反复下载上传的折腾。

顺着同一个任务对话，我又顺手让它把作战库里的这 3 条测试记录，落成一份本地的 Excel 台账。

表格不是模型凭空编出来的，字段和飞书完全对齐，立项、养着、流量打分全都在。

在侧栏打开后，我随手给它加了一列「本周动作」，点击保存，

本地文件夹里躺着的依然是那唯一一份 选题作战台账.xlsx。

平时要是想补几条灵感，甚至可以直接在系统的访达（Finder）或资源管理器里右键这份表，

选择「打开方式 → 豆包工作」，继续在侧栏边聊边改。

PPT可以拿去讲给合作方或团队听，Excel 留在本地盯紧自己这周到底写哪几条。

两边改动的都是本地那同一份实体文件，彻底抹平了传统 AI“下载、改字、再上传、桌面上堆满副本”的无谓消耗。

七、三个跑测后发现的「豆包工作」的硬局限：当前技术边界与适合谁、不适合谁

任何工具都有它当前的技术边界，把好用的一面说明白，把局限摊开在桌面上，才是一篇合格的实操评测。

在最近的高强度跑测中，这套方案在豆包工作客户端目前有三个非常实在的局限，上手前务必知晓：

1. 浏览器录制功能目前处于灰度内测阶段：

虽然它推出的“通过录制网页操作直接沉淀为 Skill”的能力很亮眼，主要支持在豆包内置浏览器环境下录制网页行为，跨电脑全局桌面软件的操作还在适配中。目前应该还处于灰度测试阶段，暂时无法使用和给大家展示，后续正式上线了专门出一期教程给大家补上。如果你想做复杂的跨软件操作，现阶段建议老老实实写成结构化的 Skill SOP。

1. 人工确认闸门绝对不能偷懒删掉：

AI 能帮你做繁重的整理和初筛，但它对文字没有真实的痛感，不知道哪句话会戳中读者的现实处境。如果图省事把 Brief 暂停环节删掉，追求所谓“全自动无人值守一键出稿”，跑出来的东西很快就会退化成连你自己都读不下去的行话套话。

1. 飞书多维表格受企业 IT 安全策略管控：

如果你使用的是公司企业的飞书账号，连接器在调用多维表格时，可能会碰到企业管理员设定的权限阻隔。

建议自媒体创作者注册一个独立的个人版飞书，用个人飞书来建选题作战库，权限最干净，完全不会有阻碍。

这套流水线适合谁：

• 每天被各种零碎信息淹没、苦于选题碎片化与风格调教内耗的长文创作者；

• 想要真正沉淀可复用的数字资产，而不是换个窗口就重教一遍 AI 的知识工作者；

• 想体验前沿 Agent 自动化协作，但被海外工具的代码和复杂环境劝退的普通创作者。

不适合谁：

• 想要一键生成十篇搬运洗稿的羊毛党；

• 完全依赖突发玄学灵感、排斥任何结构化流程的创作者。

八、写在最后

当大模型生成文字的速度越来越快、成本越来越低的时候，充斥着似是而非大词的 AI 稿件只会越来越多。在这样的环境里，创作者真正的壁垒其实就两样东西：沉淀下来的资产 与 不可替代的判断。

把你看过的文章、踩过的坑、磨出来的文风，沉淀成随时能被自动化调用的知识库与技能协议，这是属于你自己的个人资产；而在流水线高速运转时，在关键节点把关事实、挑出真正具有穿透力的选题，这是机器永远无法替你完成的人类判断。

豆包工作这次的产品进化，最值得关注的地方不在于它回答问题有多快，而是它确实把过去只有工程师写脚本才能跑通的 Agent 链路，平平整整地铺到了普通创作者的案头。

今天文章里用到的建表提示词、快判规则与 Skill 协议，上面都已经完整列出，直接复制即可使用。

抽半个小时照着实操跑一遍，把这套替你打杂的生产线搭起来，你会发现长文写作这件事，其实可以省下一大半无谓的消耗。