👇大家好，我是牧码，爱你们muma~👇
你是否曾为重复处理飞书多维表格中的数据而头疼？
是否花费大量时间在手动更新、筛选和整理表格数据上？
是否希望有一个简单方法，让数据处理自动化，从而把时间用在更有价值的工作上？
如果你的答案是"是"，那么这篇教程正是为你准备的！通过本文介绍的方法，你可以让Coze机器人自动处理飞书多维表格数据，实现数据自动筛选、更新和管理，效率提升高达80% 。
这套方法适用于多种场景：
- 自动处理客户订单数据
- 智能筛选内容创作素材
- 批量更新产品信息
- 自动化处理HR招聘流程
- 快速整理市场调研数据
无需复杂编程知识，只需按照以下3个步骤操作，你就能轻松实现飞书多维表格数据的自动化处理。让我们开始吧！
第一步：创建飞书开发者应用
首先我们在飞书上创建一个多维表格。
然后，我们需要访问 飞书开放平台 进入开发者管理后台。要通过第三方应用访问飞书表格，我们必须先创建一个应用并获取相应授权。
在开放平台首页，点击"创建应用"按钮：
接着填写应用基本信息：
创建应用后，需要获取两个非常重要的参数：App ID 和 App Secret。这两个参数位于"凭证与基础信息"页面：
温馨提示 ：强烈建议将这两个值妥善保存，后续操作中我们将频繁使用它们。
接下来，我们需要在"权限管理"页面开通相关权限。在搜索栏输入"多维表格"，勾选所有相关权限并点击开通：
完成上述操作后，为创建的飞书应用发布一个版本，这样我们的应用就准备就绪了：
然后创建一个多维表格，用于下面实操的学习。注意：这里一定要记得将表格授权给我们刚刚创建的应用，避免后续操作中遇到权限问题！
第二步：创建Coze应用
Coze是一款强大的无代码机器人开发平台，我们将利用它来操作飞书多维表格。首先，在Coze的个人工作空间创建一个空白的应用：
接着创建一个工作流，这将是我们实现飞书表格自动化处理的核心部分：
在这个环节，我们将学习Coze中飞书多维表格插件的具体应用，这也是整个自动化流程的关键所在。
第三步：飞书表格数据的读取与处理
我们需要在工作流中添加一个插件节点，搜索"飞书多维表格"，并选择search_record这个接口：
然后将开始节点和结束节点与插件相连。查看插件节点参数时，我们需要了解几个常用参数：
app_token : 多维表格的唯一标识符，支持输入文档URL。
field_names : 字段名称，用于指定本次查询返回记录中包含的字段。例如：["地址","内容"]。
filter : 筛选条件，需要传入JSON表达式。要了解详细用法，可以点击插件的"查看示例"，找到filter部分的参数示例：
下面开始实操测试。首先将app_token参数通过开始节点的input传递，然后在field_names参数上输入要查询的列名 ["地址","内容"]。先不添加筛选条件，看看会输出什么结果：
别忘了给工作流的结束节点添加输出，输出内容为插件的data部分：
先在飞书表格中添加一些测试数据：
试运行工作流，在input部分输入飞书的URL地址：
注意：第一次运行可能会遇到错误 ，这是因为Coze没有飞书的访问权限。只需点击授权按钮解决：
授权后再次运行，查看输出结果：
我们发现除了第一条是手动创建的测试数据外，还返回了9条空数据。这正是filter参数的用处所在。设置filter参数如下：
{
"conditions":[
{
"field\_name":"状态",
"operator":"is",
"value":[
"初始化"
]
}
],
"conjunction":"or"
}
再次运行，成功过滤掉空数据，仅保留我们想要的数据：
第四步：更新表格数据
接下来，展示如何更新表格内容。在这一步中，使用"update_records"插件：
这里需要2个必填参数：
app_token : 多维表格的唯一标识符，使用开始节点的input作为参数传入。
records : 待更新的记录列表，格式为：
[{"fields":{"文本":"文本内容","单选":"选项 1","日期":1674206443000},"record\_id":"recuiZkZ0mS8aq"}]
其中，fields是我们更新的列名和参数，record_id是每条记录的唯一标识。如何动态获取这个值并传入update_records插件呢？我们需要通过代码节点来完成。
在search_record节点和update_records节点之间添加一个代码节点：
Coze支持JavaScript和Python两种代码语法，选择熟悉的语言编写。如果不擅长编程，也可以借助AI完成。
首先人工构建参数，将之前获取的那行数据中的状态修改为"完成二创"，将二创内容修改为"456"：
[{"fields":{"状态":"完成二创","二创内容":"456"},"record\_id":"recuiZkZ0mS8aq"}]
代码实现如下：
async defmain(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 构建输出对象
ret: Output = [
{
"fields": {
"状态": "完成二创",
"二创内容": "456"
},
"record\_id": params['input'] # 使用输入变量作为record\_id的值
}
]
return ret
测试代码运行：
设置好所有参数：
将update_records节点中的records参数设为代码节点的输出：
最后测试整个工作流：
运行前：
运行后：
写在最后
通过这篇教程，我们成功实现了飞书多维表格数据的自动化处理。这种方法不仅能大幅提高工作效率，还可以减少人为错误，让数据处理变得更加智能和精准。
你可能已经注意到，我们仅仅展示了基础应用，而这套方法的潜力远不止于此。通过组合不同的插件和工作流，你可以实现更复杂的数据处理场景，例如：
- 自动数据分析与报表生成
- 多表数据联动与同步
- 基于特定条件的智能提醒
- 数据变化趋势监控
如果你对这个话题感兴趣，欢迎关注我的更多分享。下期我将为大家带来真真真真完整版《影刀RPA+Coze+飞书表格：对标公众号内容二创》，图文+视频讲解保姆级。
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