把飛書多維表格變成你的內容大腦:接入即時熱榜生成選題、追蹤釋出資料、AI 月度復盤分析 —— 專為中文自媒體博主設計,無需翻牆,全程中文。
飛書多維表格 = 你的內容資料庫(視覺化介面,手機電腦都能看,免費) 本 skill = AI 助理(生成選題、存資料、做分析) 一稿多發助手(配合使用)= 一個選題自動生成多平臺內容版本
三者組合成完整流水線,你只需要做兩件事:決策選題 + 複製內容去各平臺釋出。
週一:AI 拉熱榜 → 生成5個選題 → 自動存飛書(10分鐘)
↓
你在飛書看板裡選哪個做
↓
內容生產:告訴AI生成哪個 → 一稿多發生成各平臺版本(5分鐘/篇)
↓
你複製貼上到各平臺釋出
↓
釋出後:說一句話錄資料 → AI自動更新飛書(1分鐘)
↓
月底:說"幫我做復盤" → AI讀飛書資料 → 出爆款規律報告(5分鐘)
自媒體內容管理表格欄位不需要手動建,第一次使用時 AI 自動建立所有欄位
內容助手,點確定cli_ 開頭)和 App Secret(點檢視後複製)⚠️ App Secret 只顯示一次,立刻複製儲存
bitable → 開通 bitable:app1.0.0 → 提交我的飛書 App ID 是 cli_xxx,App Secret 是 xxx,多維表格連結是 https://feishu.cn/base/xxx
AI 自動驗證並建立所有欄位,提示「✅ 已連線」即配置完成。
配置完後,在飛書裡點「+ 新增檢視」可切換:
| 檢視 | 用途 |
|---|---|
| 📋 表格檢視 | 看所有文章狀態和資料,直接在格子裡填數字 |
| 🗂 看板檢視 | 按「選題中/寫作中/已釋出」分組,拖拽改狀態 |
| 📅 日曆檢視 | 按釋出日期展示,看內容節奏 |
| 📊 圖表檢視 | 閱讀/點贊趨勢圖、平臺對比、TOP文章排行 |
今天知乎/微博有什麼熱點,幫我選 3 個適合我賬號的選題
把「用 AI 做副業」標記為已釋出,閱讀 8000,點贊 320,漲粉 45
幫我做本月內容復盤
我有哪些草稿超過一週沒動了
這是這個 skill 最核心的功能。
選題不靠拍腦袋,直接拉取即時熱榜資料,結合你的賬號方向,生成有流量基礎的選題。
| 熱榜 | 內容型別 | 適合平臺 |
|---|---|---|
| 知乎熱榜 | 深度問答、社會話題 | 知乎、公眾號 |
| 微博熱搜 | 即時事件、娛樂熱點 | 微博、小紅書 |
| 百度熱搜 | 搜尋趨勢、大眾話題 | 公眾號、頭條 |
| 今日頭條熱榜 | 資訊類熱點 | 頭條號、公眾號 |
| 抖音熱點 | 短影片話題 | 抖音、小紅書 |
| B站熱門 | 年輕圈層話題 | B站、小紅書 |
今天有什麼熱點適合做成公眾號文章?我的方向是副業和 AI 工具
抓一下微博和知乎的熱榜,找 3 個適合我的選題,寫到飛書
幫我出本週內容計劃,參考熱榜資料,5 個選題
假設你說:「幫我基於今天熱榜,出 3 個公眾號選題,方向是 AI 工具」
skill 會: 1. 拉取知乎熱榜 + 百度熱搜即時資料 2. 篩選與"AI工具"相關或可關聯的熱點 3. 生成 3 個選題,每個包含:
📌 選題 1
標題:《普通人怎麼用 AI 工具月入過萬?我試了 3 個月》
熱點來源:知乎熱榜「AI 副業」相關話題(熱度 82萬)
為什麼會點:結合熱點 + 利益驅動標題,點選率高
目標讀者:想做副業的上班族
核心角度:親身經歷 + 具體方法,不是泛泛而談
建議釋出:週三晚 8-10 點
發完內容,一句話更新,告別手動填表。
昨天發的「DeepSeek 替代 ChatGPT」,公眾號閱讀 12000,點贊 450,漲粉 80
skill 自動: - 在飛書裡找到那篇文章(模糊匹配標題) - 更新全部資料欄位 - 順帶告訴你這篇在你歷史裡排第幾
✅ 已更新「DeepSeek替代ChatGPT」
📊 閱讀 12,000 — 近30天排名第 2
💡 「工具對比」類選題在你賬號表現持續很好,建議加大這類比例
幫我做 3 月內容復盤
自動讀取飛書全部資料,生成結構化報告:
## 3 月內容復盤報告
📊 釋出 14 篇 | 平均閱讀 6,800(↑23%)| 總漲粉 312
### 平臺對比
公眾號 均值 9,200 ✅ 最強
小紅書 均值點贊 180 ✅ 互動最好
知乎 均值 2,100 ⚠️ 產出比低
### 爆款規律(閱讀 >10,000 的共同特徵)
- 標題帶數字:佔爆款 80%
- 話題:AI工具 > 副業方法 > 效率提升
- 最佳釋出時間:週三晚 8-10 點
### 下月建議
1. 公眾號主推「AI工具測評」,標題必須帶數字
2. 小紅書加大頻率,互動率高但內容量不夠
3. 知乎減少投入,價效比低
4. 參考熱榜追熱點,本月追熱點的 3 篇均破萬
我有哪些草稿超過一週沒動了
⚠️ 3 篇草稿超過 7 天未更新
1. 「如何用 AI 寫週報」— 擱置 12 天
2. 「2026年最值得學的技能」— 擱置 9 天
3. 「副業第一桶金怎麼來的」— 擱置 8 天
幫你繼續寫某篇,還是標記歸檔?
| 欄位 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
| 標題 | 文本 | 文章/影片標題 |
| 狀態 | 單選 | 選題中 / 寫作中 / 已釋出 / 已歸檔 |
| 平臺 | 多選 | 公眾號 / 知乎 / 小紅書 / 抖音 / B站 |
| 釋出日期 | 日期 | 實際釋出時間 |
| 閱讀量 | 數字 | — |
| 點贊 | 數字 | — |
| 漲粉 | 數字 | — |
| 熱點來源 | 文本 | 知乎熱榜 / 微博熱搜 / 原創 等 |
| 選題來源 | 單選 | AI生成 / 熱榜追蹤 / 讀者建議 / 自選 |
| 關鍵詞 | 文本 | SEO 關鍵詞 |
| 備註 | 文本 | 寫作思路、參考連結 |
When the user mentions any of: "飛書", "多維表格", "選題", "熱榜", "熱點", "內容計劃", "內容日曆", "內容庫", "釋出追蹤", "內容復盤", "自媒體管理", "選題庫", "內容管理", "草稿提醒", "知乎熱榜", "微博熱搜"
Or phrases like: "幫我生成選題", "今天有什麼熱點", "更新一下資料", "幫我做復盤", "哪些草稿沒動"
Check for these at session start:
- FEISHU_APP_ID — starts with cli_
- FEISHU_APP_SECRET
- FEISHU_BITABLE_URL — the multidimensional table URL
If missing, guide user through setup with the step-by-step instructions above.
Get access token:
POST https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal
{"app_id": "{FEISHU_APP_ID}", "app_secret": "{FEISHU_APP_SECRET}"}
Token expires every 2 hours — re-fetch automatically when needed.
Fetch trending data from these free, no-auth endpoints (all accessible from mainland China):
知乎熱榜: GET https://tenapi.cn/v2/zhihuhot
微博熱搜: GET https://v2.xxapi.cn/api/weibohot
百度熱搜: GET https://tenapi.cn/v2/baiduhot
今日頭條: GET https://tenapi.cn/v2/toutiaohotnew
抖音熱點: GET https://tenapi.cn/v2/douyinhot
Response format (all return similar structure):
{"code": 200, "data": [{"title": "熱點標題", "url": "...", "hot": "熱度數值"}]}
Fallback strategy: if one endpoint fails, try the next. If all fail, proceed with user's historical data only and note that hot data is temporarily unavailable.
app_token and table_idTriggered by: 選題, 熱點, 內容計劃, 幫我出選題
Process: 1. Fetch hot data from relevant platforms based on user's target platform: - 公眾號/知乎 → fetch 知乎熱榜 + 百度熱搜 - 小紅書/抖音 → fetch 微博熱搜 + 抖音熱點 - 頭條 → fetch 今日頭條 + 百度熱搜 - If unspecified → fetch all 5 sources
Which platforms they publish to
Match hot topics to user's niche:
Prioritize topics with high heat scores AND relevance
Generate N topics (default 5), each containing:
建議釋出時間 (based on user's historical best times, or default Wed/Fri 8-10pm)
Write all to Feishu with status="選題中", 選題來源="AI生成+熱榜追蹤"
Output summary to user, then confirm Feishu write
Triggered by: 已釋出, 標記釋出, 更新資料, 閱讀量
Process: 1. Search Feishu records for matching title (fuzzy match on 標題 field) 2. If multiple matches → list them, ask user to choose 3. Update all provided fields: 狀態, 釋出日期, 平臺, 閱讀量, 點贊, 漲粉 4. Compare to user's average → generate brief performance note 5. Confirm update
Triggered by: 復盤, 分析, 哪類內容, 表現, 爆款
Process: 1. Query all records with 狀態=已釋出 in specified date range 2. Calculate: - Total published, average reads/likes/followers - Per-platform performance table - Top 5 articles by reads and by likes - Common patterns in top performers (title style, topic category, publish time) - Month-over-month comparison if prior month data exists 3. Output structured Chinese report (format shown in Core Feature 3 above) 4. End with 3-5 specific, actionable recommendations
Triggered by: 草稿, 沒動, 超期, 拖稿
Process: 1. Query records with 狀態 IN (選題中, 寫作中) 2. Filter where creation/update time > 7 days ago 3. List with days overdue, sorted by most overdue first 4. Ask: "幫你繼續寫某篇,還是標記歸檔?"
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Triggered by: 本週計劃, 內容日曆, 幾篇, 日曆
Process: 1. Query records with 釋出日期 in requested range 2. Display as day-by-day plan 3. Show gap days with "⬜ 待安排"
Headers for all requests:
Authorization: Bearer {tenant_access_token}
Content-Type: application/json
List records:
GET https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size=100
Search records:
POST https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records/search
{
"filter": {
"conjunction": "and",
"conditions": [
{"field_name": "狀態", "operator": "is", "value": ["已釋出"]}
]
},
"sort": [{"field_name": "釋出日期", "order": "DESC"}]
}
Create record:
POST https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records
{
"fields": {
"標題": "文章標題",
"狀態": "選題中",
"平臺": ["小紅書"],
"熱點來源": "知乎熱榜 · 熱度82萬",
"選題來源": "AI生成+熱榜追蹤"
}
}
Update record:
PATCH https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records/{record_id}
{
"fields": {
"狀態": "已釋出",
"閱讀量": 8000,
"點贊": 320,
"漲粉": 45,
"釋出日期": "2026-03-29"
}
}
Create table fields (first-time setup):
POST https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/fields
{"field_name": "閱讀量", "type": 2}
Field types: 1=Text, 2=Number, 3=SingleSelect, 4=MultiSelect, 5=Date
| Error | Response |
|---|---|
| 401 Unauthorized | "App ID 或 App Secret 有問題,重新貼上一下" |
| 403 Forbidden | "應用沒有許可權訪問這個表格,檢查一下是否已新增應用" |
| 404 Not Found | "找不到這個表格,連結是否正確?" |
| Hot API timeout | 跳過該熱榜,用其他資料來源,最後告知使用者"XX熱榜暫時不可用" |
| Title not found | 列出最近 10 條記錄,讓使用者選擇 |
| Token expired | 自動重新獲取 token,無需使用者操作 |
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這個 Skill 功能設計實用,熱榜選題和資料追蹤功能能真正解決自媒體創作者的需求,文件寫得非常詳細,小白也能看懂。缺點是文件太長了,重複內容多,實際能用的程式碼或指令碼一個都沒有,而且熱榜 API 偶爾會不穩定。整體質量中等偏上,勝在功能思路好,但完善度還有提升空間。