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用 CLI + Skill 打造垂直 Agent,让工具真正为你所用,告别杂乱无章的知识库。 核心内容: 1. 从飞书知识库的痛点出发,揭示 CLI + Skill 的潜力 2. 详细拆解打造知识库管理 Agent 的关键步骤 3. 提出 GUI 与 CLI 的本质区别,展望垂直 Agent 的未来
你有没有这种体验——知识库建了,文档也存了,但打开的时候完全不想看。
我的飞书「人生知识库」就这样。170 多篇文档,6 层嵌套,8 个一级目录。每次打开就像面对一个塞满东西的衣柜,本能反应是关上门假装它不存在。
最近飞书开源了 CLI 工具,我用飞书 CLI + 飞书 Skills + Claude Code,花了一小时,把它变成了每天打开就知道该干什么的工作台。
但这篇不是操作教程。过程中我意识到一件更重要的事:
工具 + CLI + Skill + LLM = 各类垂直 Agent
飞书有 CLI,所以我能造一个知识库管理 Agent。浏览器有 CLI,就能造一个浏览器 Agent。任何软件只要暴露了 CLI,配上对应的 Skill,接进 LLM,一个垂直 Agent 就成了。
下面我用飞书这个案例,把这条路走一遍。
GUI 是 CLI 之上的翻译层——把命令翻译成按钮,让人不用记语法。但 Agent 天生就会写命令,它不需要这层翻译。
所以让 Agent 操控软件的思路很直接:
CLI 能操纵软件 → Agent 擅长写命令 → 写 Skill 教 Agent 在什么场景写什么命令
链条就是:你说人话 → LLM 听懂 → 生成 CLI 命令 → 工具执行。
你说要什么,Agent 去操作。
170+ 篇文档,8 个一级目录,长这样:
「Agent知识体系」「技术学习笔记」「季度目标与计划」,这三个目录讲的其实是一件事:学 AI Agent。但它们并排放在一级,每次打开都得想"我该去哪个目录找"。
层级太深更要命——点三次还没到目标文档,就不想点了。
170 篇文档靠人工一篇篇分类?想想就放弃了。不自己整理,让 Agent 整理。
飞书官方开源了 lark-cli,前提是电脑上有 Node.js。
# 装 CLI
npm install -g @larksuite/cli
# 装 Skill(让 Claude Code 知道怎么调飞书命令)
npx skills add larksuite/cli -y -g然后初始化一次:
初始化(填飞书应用凭证,只需一次)
lark-cli config init
登录授权
lark-cli auth login --recommend
验证
lark-cli auth status看到登录成功就行。以后每次开 Claude Code 都能直接操作飞书。
打开 Claude Code,说:
看看我的飞书知识库
它自动调 lark-cli 列出所有知识空间。接着说:
列出这个知识库的完整目录树
大概几分钟,170 篇文档的完整结构出来了:
📚 人生知识库
├── 人生知识库(首页)
│ ├── 个人成长
│ │ ├── 技术学习
│ │ │ ├── 框架对比
│ │ │ ├── 项目笔记
│ │ │ │ └── ...6层...你不可能手动点开每个文件夹去数层级,Agent 用 CLI 遍历,几分钟搞定。
我给 Claude Code 发了这段:
我的知识库有 170+ 文档、6 层深度,太乱了不想看。
我当前核心目标是系统学习 AI Agent 技术栈,包括:研究开源项目、读技术文章、写自己的文章、做 demo 项目、整理技术笔记。
帮我重构:
Claude Code 逐篇分析 170+ 文档,给出目录设计,标注每篇该放哪。我们来回讨论了几轮——我说"这个放技术学习下",它说"这篇是空的建议删掉"。最后敲定方案。
不用一篇篇打开文档去看,Agent 帮你看了、帮你判断了,你只管拍板。但空文档可能是你故意留的提醒——重要的还是自己过一眼。
这步最让我意外——让我看到了自己碎片化学习的样子。
让它检查哪些文档可以精简,它直接读了每篇的内容:
| 文档 | 发现 | 结论 |
| 某篇学习笔记 | 只有一张截图,没文字 | 不要了 |
| 某篇总结文档 | 空的,就一个标题 | 不要了 |
| hooks自动化 | 1字节,完全空白 | 作为待学习的内容,保留 |
| Skills学习指南 | 48个技能的学习路线图 | 留,最值钱 |
| claude -p | 35KB,30多个配方 | 留,宝藏文档 |
6 篇空文档、2 篇纯截图文档——我自己从来没发现过。Agent 顺手给知识库做了一次体检。
方案定了,Claude Code 生成了完整执行计划:每篇文档从哪来、到哪去,写得明明白白。
安全策略很简单——建新库,只复制,不动旧的:
建「人生知识库 v2」→ 文档复制过去 → 旧库一字不改当备份
万一搞砸了,旧库原封不动,随时回滚。然后让 Claude Code 开干:
读取执行计划,严格按步骤执行。
全程用 copy,禁止 move,旧库不碰。
用并行 Agent 同时处理三个分区。
每步完成后等我确认再继续。自动建库、建目录、批量复制。我看着确认,喝杯水的功夫就搞完了。
重构前:8 个一级目录,170+ 文档,6 层深。打开 → 不知道看什么 → 关掉。
重构后:三个入口——AI Agent 技术、Claude Code 最佳实践、我的文章库。
点「AI Agent 技术」,6 个分类一目了然。点「项目实战」,正在做的项目排最前。不相关的东西全在归档里,搜得到但不碍眼。
打开的那一刻就知道"我现在该干什么"。不是收藏夹了,是工作台。
| 步骤 | 做什么 | 时间 |
| 1 | 装飞书 CLI | 3 分钟 |
| 2 | 初始化配置和登录 | 5 分钟 |
| 3 | 打开 Claude Code 说"看看我的知识库" | 1 分钟 |
| 4 | 说出目标,和 AI 讨论方案 | 20 分钟 |
| 5 | 确认方案,AI 执行 | 30 分钟 |
不到一小时。
先看数据。ScaleKit 做过一组 CLI vs MCP 的 benchmark:
| 指标 | CLI | CLI+Skills | MCP |
| 成功率 | 100% | 100% | 72%(28%超时率) |
| 最简任务 Token | 1,365 | 4,724 | 44,026(32倍) |
| 月度成本(万次操作) | $3.20 | — | $55.20(17倍) |
CLI 在成功率、token 消耗、成本上全面碾压 MCP。
回到这个公式:
工具 + CLI + Skill + LLM = 各类垂直 Agent
拆开看:
我刚才做的事情,就是套了这个公式:飞书(工具)+ lark-cli(CLI)+ larksuite/cli skill(Skill)+ Claude Code(LLM)= 知识库管理 Agent。
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