feishu-doc-export:飞书文档一键批量导出的终极解决方案
在数字化办公时代,企业文档迁移和备份成为刚需。feishu-doc-export作为一款基于.NET Core构建的跨平台工具,通过简单命令行操作实现飞书文档的批量导出,支持Markdown、DOCX、PDF三种格式转换,让文档迁移效率提升10倍。
为什么你需要这款工具?
告别手动导出的烦恼
想象一下需要迁移700多个飞书文档的场景:手动下载每个文档、整理目录结构、处理格式兼容性问题...这些繁琐操作不仅耗费时间精力,还容易出错。feishu-doc-export正是为解决这些痛点而生,帮你从重复劳动中解放出来。
效率的突破性提升
实测数据显示,700多个文档的完整导出仅需25分钟,程序在后台静默运行,完全不干扰日常工作。这种效率提升对于需要定期备份或迁移文档的团队来说具有革命性意义。
快速上手:三步完成配置
第一步:飞书应用权限配置
进入飞书开发者后台创建企业自建应用,在权限管理模块开启云文档相关权限组,包含文档查看、导出、管理等核心功能。添加机器人能力后,获取App ID与App Secret作为安全凭证。
第二步:程序获取与部署
从项目仓库下载对应平台的发行版本,解压后即可获得可执行文件。支持Windows、macOS、Linux三大主流操作系统。
第三步:执行导出命令
根据具体需求配置相应参数:
知识库全量导出命令:
./feishu-doc-export.exe --appId=your_app_id --appSecret=your_app_secret --exportPath=D:\exported_docs
个人空间文档导出:
sudo ./feishu-doc-export --appId=your_app_id --appSecret=your_app_secret --exportPath=/home/docs --type=cloudDoc --folderToken=your_folder_token
格式选择示例:
# Markdown格式
--saveType=md
# PDF格式
--saveType=pdf
# DOCX格式(默认)
--saveType=docx
全平台兼容性保障
Windows环境使用
直接双击运行feishu-doc-export.exe文件,无需额外权限配置,普通用户权限即可完成文档导出任务。
macOS环境配置
首次使用需要执行权限授权:
sudo chmod +x ./feishu-doc-export
若遇到安全限制,在系统设置中手动允许应用运行即可。
Linux环境部署
与macOS类似,需要授予执行权限并使用sudo提升权限以确保文件创建正常。
实用场景全覆盖
个人知识管理
定期备份飞书个人空间中的重要文档,建立本地知识库,避免因账号变动导致的资料丢失风险。
团队协作迁移
企业更换办公平台时,快速完成整个知识库的迁移工作,保持原有的目录结构和文档完整性。
自动化备份方案
结合系统定时任务功能,实现文档的自动同步备份:
# 每日凌晨2点执行全量备份
0 2 * * * /usr/local/feishu-doc-export --appId=xxx --appSecret=xxx --exportPath=/backup/docs --saveType=pdf >> /var/log/feishu-export.log
技术优势解析
跨平台架构设计
基于.NET Core技术栈,确保在Windows、macOS、Linux系统上的一致体验,无需针对不同平台进行额外配置。
单文件部署便利
程序以单个可执行文件形式发布,无需安装复杂的运行环境或依赖组件,真正做到开箱即用。
后台静默运行
导出过程在后台自动执行,用户可以在导出过程中正常使用电脑进行其他工作,完全不受干扰。
使用建议与最佳实践
首次使用测试
建议先选择单个文档进行测试导出,验证配置正确性后再进行批量操作,避免因配置错误导致的时间浪费。
格式选择指导
- DOCX格式:导出速度最快,格式兼容性最好
- Markdown格式:适合技术文档和代码仓库管理
- PDF格式:适合归档和打印需求
权限管理策略
对于企业部署场景,建议创建专门的服务器目录作为导出目标,配置适当的访问权限,确保文档安全。
通过feishu-doc-export,无论是个人用户的知识备份,还是企业级的文档迁移,都能以最低的学习成本获得最高效的解决方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00