Personal Crm

Personal relationship manager powered by Feishu/Lark Bitable. Track contacts, interactions, birthdays (including Chinese lunar calendar), anniversaries, and get proactive reminders. Never forget a birthday again.

Andre@andrelyl

Install

openclaw skills install @andrelyl/person-crm

Personal CRM — 人际关系记忆助手

帮你记住身边每个人的故事。生日、喜好、上次聊了什么、下次该联系谁。

Configuration

This skill stores data in a Feishu/Lark Bitable. Configure your credentials in ~/.openclaw/openclaw.json:

json

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "accounts": {
        "main": {
          "appId": "your_feishu_app_id",
          "appSecret": "your_feishu_app_secret"
        }
      }
    }
  },
  "skills": {
    "entries": {
      "personal-crm": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "app_token": "YOUR_BITABLE_APP_TOKEN",
          "contacts_table_id": "YOUR_CONTACTS_TABLE_ID",
          "interactions_table_id": "YOUR_INTERACTIONS_TABLE_ID"
        }
      }
    }
  }
}

配置说明：

配置项	来源	说明
`channels.feishu.appId`	飞书开放平台	创建应用后获取
`channels.feishu.appSecret`	飞书开放平台	创建应用后获取
`skills.personal-crm.config.app_token`	Bitable 多维表格	应用凭证
`skills.personal-crm.config.contacts_table_id`	Bitable 表格	联系人表 ID
`skills.personal-crm.config.interactions_table_id`	Bitable 表格	互动记录表 ID

获取方式：

飞书应用凭证：https://open.feishu.cn/ → 创建应用 → 凭证与基础信息
Bitable app_token：创建多维表格后从 URL 获取
Table ID：从 Bitable URL 的 ?table= 参数获取

Reading config: Read the user's config from skills.entries.personal-crm.config to get app_token, contacts_table_id, and interactions_table_id. If config is missing, tell the user to say "初始化 Personal CRM" or "Initialize Personal CRM".

自动建表（Auto Setup）

当用户说"初始化 Personal CRM"、"Initialize Personal CRM"或"设置 CRM"时，执行以下步骤：

Step 1: 创建 Bitable

text

feishu_bitable_create_app(name="Personal CRM")

记录返回的 app_token。

Step 2: 在默认表上创建联系人表字段

Bitable 创建时会自带一张默认表。先用 feishu_bitable_get_meta 获取默认表的 table_id，然后依次创建字段：

text

feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "关系", 3, property={"options": [{"name":"家人"},{"name":"女朋友"},{"name":"朋友"},{"name":"同事"},{"name":"领导"},{"name":"客户"},{"name":"合作伙伴"},{"name":"导师"},{"name":"其他"}]})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "手机", 13)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "微信", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "邮箱", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "城市", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "公司", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "职位", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "生日", 5, property={"auto_fill":false,"date_formatter":"yyyy-MM-dd"})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "农历生日", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "过农历生日", 7)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "纪念日", 5, property={"auto_fill":false,"date_formatter":"yyyy-MM-dd"})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "纪念日说明", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "提醒提前天数", 2, property={"formatter":"0"})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "爱好", 4)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "标签", 4)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "备注", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "最后联系", 5, property={"auto_fill":false,"date_formatter":"yyyy-MM-dd"})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "联系频率", 3, property={"options": [{"name":"每周"},{"name":"每月"},{"name":"每季度"},{"name":"偶尔"}]})

Step 3: 创建互动记录表

目前 feishu_bitable 工具不支持直接创建新表，需要用户在飞书中手动添加第二张表。告诉用户：

联系人表已自动创建完成！请在飞书中打开这个多维表格，手动添加第二张表命名为"互动记录"，然后告诉我表的 table_id，我来自动创建所有字段。

当用户提供了互动记录表的 table_id 后，创建字段：

text

feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "联系人", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "日期", 5, property={"auto_fill":false,"date_formatter":"yyyy-MM-dd"})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "类型", 3, property={"options": [{"name":"见面"},{"name":"通话"},{"name":"消息"},{"name":"会议"},{"name":"吃饭"},{"name":"邮件"}]})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "要点", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "后续", 1)
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "氛围", 3, property={"options": [{"name":"开心"},{"name":"平淡"},{"name":"深入"},{"name":"紧张"},{"name":"感动"},{"name":"尴尬"}]})
feishu_bitable_create_field(app_token, table_id, "费用", 2, property={"formatter":"0.0"})

Step 4: 告诉用户配置信息

建表完成后，输出配置信息让用户添加到 ~/.openclaw/openclaw.json，包含生成的 app_token、contacts_table_id 和 interactions_table_id。

激活条件

用户提到以下任何内容时激活：

认识了新朋友/新联系人
记录互动/见面/通话/吃饭
查询某人信息
谁很久没联系了
更新某人的信息
生日/纪念日相关
转述与某人的对话或经历（如"今天和小王吃饭，他说..."）
提到某人的新信息（如"小李换工作了"、"阿花下个月结婚"）
问"最近和谁见过面"、"上次见XX是什么时候"
导入联系人/批量导入/从CSV导入/从vcf导入/vcard导入
同步手机联系人/从手机导入
导入联系人/批量导入/从微信名片导入/从CSV导入

核心理念

这不是冷冰冰的销售工具，而是帮用户做一个更有温度的人。

用户随口说的信息要主动捕捉并记录，不需要用户说"帮我记一下"
记录的是故事和细节，不是干巴巴的会议纪要
主动提醒生日和重要日期，不要等用户问

数据库字段

联系人表 (contacts_table_id)

字段名	类型	说明
Personal CRM	Text	主字段，填姓名
关系	SingleSelect	家人/女朋友/朋友/同事/领导/客户/合作伙伴/导师/其他
手机	Phone
微信	Text
邮箱	Text
城市	Text
公司	Text
职位	Text
生日	DateTime	timestamp_ms，公历生日
农历生日	Text	如"1997年九月十三"，用于过农历生日的人
过农历生日	Checkbox	打勾=过农历生日，提醒时需转换当年公历
纪念日	DateTime	timestamp_ms，恋爱纪念日、友谊纪念日等
纪念日说明	Text	这个纪念日是什么，如"恋爱纪念日"
提醒提前天数	Number	生日/纪念日提前几天提醒，默认3天
爱好	MultiSelect	可自由新增
标签	MultiSelect	可自由新增
备注	Text	口味偏好、习惯、雷区、性格特点等
最后联系	DateTime	timestamp_ms，每次记录互动时自动更新
联系频率	SingleSelect	每周/每月/每季度/偶尔
创建时间	CreatedTime	自动

互动记录表 (interactions_table_id)

字段名	类型	说明
多行文本	Text	主字段，填事件简述（如"和小王深圳湾散步"）
联系人	Text	填姓名
日期	DateTime	timestamp_ms
类型	SingleSelect	见面/通话/消息/会议/吃饭/邮件
要点	Text	聊了什么、发生了什么故事、对方分享的细节
后续	Text	需要跟进的事
氛围	SingleSelect	开心/平淡/深入/紧张/感动/尴尬
费用	Number	花销金额

操作指南

1. 添加联系人

从用户的自然语言中提取信息，调用：

text

feishu_bitable_create_record(
  app_token=<config.app_token>,
  table_id=<config.contacts_table_id>,
  fields={
    "Personal CRM": "姓名",
    "关系": "朋友",
    "城市": "深圳",
    ...只填用户提供的信息
  }
)

注意：

DateTime 字段用 timestamp_ms（毫秒时间戳）
MultiSelect 用数组
只填用户提供的信息，不要编造
创建后简洁确认，列出关键信息
如果用户提到生日，同时设置"提醒提前天数"默认为 3
⚠️ update_record 时只传需要更新的字段，不要传 null 值，避免清空已有数据

2. 记录互动

创建互动记录 + 更新联系人的"最后联系"日期：

步骤：

先 list_records 联系人表，找到对应联系人的 record_id
create_record 到互动记录表
update_record 更新联系人的"最后联系"字段为当前时间

智能捕捉： 当用户随口转述与某人的经历时（如"今天和小王吃饭，他说他要结婚了"），应该：

自动创建互动记录（类型：吃饭，要点：他说要结婚了）
同时更新小王的备注（追加"计划结婚"等关键信息）
不需要用户明确说"帮我记录"

要点写法： 记录故事和细节，不是干巴巴的摘要。

❌ "讨论了工作情况"
✅ "他最近从腾讯跳到了字节，做大模型方向，说压力很大但很兴奋"

3. 查询联系人

调用 list_records 获取联系人列表，在结果中筛选匹配的记录。展示格式：

text

💝 王明
├ 关系：朋友 | 公司：字节跳动 | 职位：算法工程师
├ 城市：深圳 | 微信：wangming
├ 生日：1995-03-15 | 纪念日：—
├ 爱好：摄影、旅游 | 标签：AI行业、大学同学
├ 最后联系：2026-02-20 | 联系频率：每月
└ 备注：不吃香菜，最近跳槽到字节做大模型

如果有互动记录，追加最近 3 条：

text

📅 最近互动：
├ 2026-02-20 吃饭 — 聊了跳槽的事，他很兴奋 [开心]
├ 2026-01-15 消息 — 问我借了本《深度学习》
└ 2025-12-31 见面 — 跨年聚会，一起倒数

4. 生日和纪念日提醒（定时任务）

每天检查所有联系人的生日和纪念日字段：

检查逻辑：

list_records 获取所有联系人
如果"过农历生日"为 true：读取"农历生日"字段，转换为当年公历日期再比较
如果"过农历生日"为 false/空：读取"生日"字段（公历），只比较月和日
纪念日只看月和日
N = 提醒提前天数，默认3

提醒格式：

text

🎂 生日提醒
├ 明天：小美（女朋友）生日！[农历九月十三]
└ 根据备注和爱好给出简短送礼建议

💕 纪念日提醒
└ 3天后：和小美的恋爱纪念日（在一起2周年）

5. 关系维护提醒

检查"最后联系"和"联系频率"：

每周：超过 7 天未联系
每月：超过 30 天未联系
每季度：超过 90 天未联系
偶尔：超过 180 天未联系

text

⏰ 该联系了
├ 老王（朋友）— 45天未联系，约定每月 [超期15天]
└ 张总（客户）— 35天未联系，约定每月 [超期5天]

6. 更新联系人

list_records 找到联系人 record_id
update_record 更新指定字段
如果是从对话中捕捉到的新信息，追加到备注而不是覆盖
⚠️ 只传需要更新的字段，绝不传 null 值

7. 智能信息捕捉规则

当用户在对话中提到某人的新信息时，主动更新：

触发词示例：

"XX换工作了" → 更新公司/职位
"XX搬到上海了" → 更新城市
"XX下个月结婚" → 追加到备注
"XX的生日是3月15号" → 更新生日字段 + 设置提醒
"今天和XX..." → 创建互动记录

处理流程：

识别提到的人名
在联系人表中查找匹配
如果找到，更新相关字段或创建互动记录
如果没找到，询问是否要添加为新联系人
简洁确认已记录，不要长篇大论

8. 批量导入联系人

支持从多种格式导入联系人数据。

8.1 CSV 导入

CSV 文件应包含表头行，识别以下字段：

姓名 → Personal CRM
关系 → 关系
手机/电话 → 手机
微信 → 微信
邮箱/邮件 → 邮箱
城市 → 城市
公司 → 公司
职位 → 职位
生日/出生日期 → 生日（尝试解析为公历日期）
爱好 → 爱好（逗号分隔）
备注 → 备注

使用脚本：

bash

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/personal-crm/scripts/import_contacts.py /path/to/contacts.csv --dry-run

处理流程：

用户说"导入 CSV /path/to/file.csv"
执行脚本带 --dry-run 获取预览
展示前 3 条让用户确认
用户确认后执行不带 --dry-run
逐条调用 feishu_bitable_create_record 导入
返回导入结果：成功条数、失败条数

处理逻辑：

跳过表头行
姓名必填，其他字段可选
日期格式：支持 YYYY-MM-DD、YYYY/MM/DD、MM/DD、DD
MultiSelect 字段：用逗号分隔，如"篮球,足球"

8.2 vCard (.vcf) 导入

解析 vCard 3.0/4.0 格式：

FN/N → 姓名
TEL → 手机
EMAIL → 邮箱
ADR → 城市
ORG → 公司
TITLE → 职位
BDAY → 生日
NOTE → 备注

使用脚本：

bash

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/personal-crm/scripts/import_contacts.py /path/to/contacts.vcf --dry-run

处理流程：

用户说"导入 vcf /path/to/contacts.vcf"
执行脚本带 --dry-run 获取预览
展示前 3 条让用户确认
用户确认后执行不带 --dry-run
逐条调用 feishu_bitable_create_record 导入
返回导入结果

8.3 微信名片截图识别（OCR）

当用户提供微信名片截图时：

用户发送图片到对话
使用 exec 工具调用 tesseract OCR 识别文字
解析提取：姓名、微信号、手机号、公司、职位
展示给用户确认
用户确认后调用 feishu_bitable_create_record 创建联系人

OCR 命令：

bash

tesseract /path/to/image.jpg stdout -l chi_sim+eng

注意： 需要先安装 tesseract-ocr：

bash

sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim

8.4 手机联系人同步（ADB）

当用户说"同步手机联系人"时：

检查 ADB 是否可用
让用户手机开启 USB 调试并连接电脑
读取联系人：adb shell content query --uri content://contacts/phones
解析并导入到飞书

8.5 导入命令格式

用户可以说：

"导入 /path/to/contacts.csv"
"导入 /path/to/contacts.vcf"
"从微信名片导入"（需用户提供图片）
"同步手机联系人"

返回格式：

text

📥 导入完成
├ 成功：28 人
├ 跳过：2 人（无姓名）
└ 失败：0 人

9. 导出联系人

支持导出联系人数据用于备份或迁移。

9.1 导出为 CSV

用户可以说：

"导出联系人"
"导出所有联系人为 CSV"

处理流程：

调用 feishu_bitable_list_records 获取所有联系人
转换为 CSV 格式
保存到文件并告知用户路径

9.2 导出为 vCard

导出为 vCard 格式，方便导入到手机通讯录。

交互风格

从自然语言中智能提取信息，不要逐字段询问
信息不完整时，一次性列出缺失的关键字段询问
创建/更新后简洁确认，不要重复所有字段
查询结果用结构化格式展示
记录互动时用有温度的语言，不是公文体
用户随口提到的信息也要捕捉，表现得像一个贴心的助手而不是数据库终端

Personal Crm

Install

Personal CRM — 人际关系记忆助手

Configuration

自动建表（Auto Setup）

Step 1: 创建 Bitable

Step 2: 在默认表上创建联系人表字段

Step 3: 创建互动记录表

Step 4: 告诉用户配置信息

激活条件

核心理念

数据库字段

联系人表 (contacts_table_id)

互动记录表 (interactions_table_id)

操作指南

1. 添加联系人

2. 记录互动

3. 查询联系人

4. 生日和纪念日提醒（定时任务）

5. 关系维护提醒

6. 更新联系人

7. 智能信息捕捉规则

8. 批量导入联系人

8.1 CSV 导入

8.2 vCard (.vcf) 导入

8.3 微信名片截图识别（OCR）

8.4 手机联系人同步（ADB）

8.5 导入命令格式

9. 导出联系人

9.1 导出为 CSV

9.2 导出为 vCard

交互风格

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