vika维格表和飞书,多维表格如何改变我们的工作方式?

vika维格表作为多维智能表格的先行者,提供丰富字段类型、可视化视图、数据关联和快速筛选功能,改变传统办公方式,提升团队协作效率。通过多人实时在线编辑,实现信息同步,降低沟通成本,打造无缝协作体验。

在「云办公」的热潮下,对新时代的数据协作工具的要求也越来越高。

vika 维格表提出 「多维智能表格」 的理念后,在国内也掀起了一阵「数据协作」办公软件的风潮,市面上种类繁多、功能各异的多维智能表格也开始层出不穷。

相较于国外产品 Airtable、Clickup 等全英文的界面和交互,「中国智造」 的 vika 维格表作为 「多维智能表格」 的先行者,功能交互更符合国人的操作习惯,界面也更为友好。

在「云办公」的过程中,曾一度面临诸多挑战:

○ 每日工作被塞得满满当当,无从下手

○ 跨部门沟通如同飞鸽传书,了无回音

○ 大量文件需要妥善保存管理,杂乱无章

是时候改变协作办公的工作方式了!

如何将这些难题逐一化解,让工作处理得游刃有余呢?

用 vika 维格表 改变工作方式

vika 维格表,作为新一代的团队数据协作和项目管理工具,同时也是一款支持 API 的连接型智能多维表格。

可以用于管理工作中各类零散多样的信息、文档和资料,让工作效率大幅提升,让协同工作更加高效。相比电子表格 Excel,vika 维格表更加简易上手,应用场景也更为丰富广泛。

想要数据存储更快捷 - 丰富字段类型

维格列在vika 维格表中也被称为字段,每个字段都有一个特殊的字段类型,你也可以理解为数据存储类型。目前,vika 维格表提供了多达十余种字段类型可供选择,如文本、电话、邮箱、日期、数字等等,还可以通过附件的字段类型,批量上传图片、视频、音频、文档等,每种类型都可以根据你的个性化需求任意自定义使用。

工作本身并不复杂,但总感觉时间浪费在处理很多细碎的琐事上。比如,收集参会人员名单。一般都是这么操作:每份名单都是一个独立可编辑的 PDF/word 文件,活动负责人再根据文件中的信息,手动分类汇总到一张 Excel 表中。紧接着,在海量的「文件山堆」中搜刮出完整的汇总表单。Excuse me,这未免也太麻烦了吧???

vika 维格表的附件形式就可以帮到你啦~仅需在 vika 维格表中,将维格列的字段设置为」附件「,即可任意拖放不同形式与格式的文件,如 PDF, DOC, XLS, PNG, JPG, GIF, ZIP 等等。当你想要查看相关信息时,随时 download,随时查看。

一张 vika 维格表,便能一键记录和管理所有的工作事项,并将散落在文件夹的图片、文档等都集中记录在一个表中,让你轻松玩转数据。

想要数据呈现更立体 - 可视化视图

一直以来,「可视化视图」 是 vika 维格表特色的数据呈现方式,包括经典的「相册视图」、「看板视图」、可以用作甘特图的「时间视图」以及类似 Excel 表格的基础类型的「维格视图」。

在工作中,最害怕的便是人在工位坐,锅从天上来。每日工作任务记录不清晰,一旦领导问责,锅怎么也甩不掉。 别担心,vika 维格表的 「智能视图」 提供了丰富的数据呈现方式,可以让工作流程和任务分配情况一目了然,leader 和组员都能找到适合自己的打开方式。

每个项目阶段中的各项任务可以由不同部门的成员复杂,比如「商务合作」中各项任务就需要交由给销售部门的执行者,「VI 设计」则由设计部门全权负责。而不同部门的成员不仅可以随时更新自己的工作进度、任务动态,也能够同时了解其他部门的工作进展,打破部门界限,多部门的需求对接更加方便,团队间的协作也更为紧密。

对于项目管理者来说,*「可视化视图」 *的模式不仅仅可以及时掌握项目进展并进行总体规划,还可以更直观地了解不同成员近期的工作量和负荷情况,更方便地进行任务的调整。

vika 维格表,让数据呈现清晰明了,让不同部门的组员协作高效灵活。

想要数据引用更便捷 - 神奇关联

神奇的是,在 vika 维格表中,每张表格间的数据都可以相互关联,无需重复地输入输出、增删数据,无需无休止地复制粘贴,无需 IT 人员的协助,仅需要 「神奇关联」、「神奇引用」,不同表单的数据便可以自动关联,数据轻松实现跨表引用。

举个栗子,将「项目管理」维格表与「成员信息」进行神奇关联,便可以在「项目管理」表中查看或更改成员的相关信息。

想要信息所见即所需 - 快速筛选定位

将各种碎片化的文件统一整合在 vika 维格表中,通过 「筛选」、「分组」 的检索功能,让「维格行」实现「 变形」,让你在任意时间任意地点都能随时找到工作中所需的一切。

vika 维格表,协助你快速定位工作中的多任务信息,也能更灵活地按需调整任务信息的优先级与显示顺序。

vika 维格表无时无刻都在满足你对数据可视化的体验感,让你轻轻松松成为操纵数据的大师。

想要高效的信息协同 - 千人实时在线编辑

在过去,团队协作的基本操作都是”本地编辑→发送→他人接收后修改→发送→本地编辑“,当涉及到协作人数过多时,这种工作方式往往容易遗漏内容、耗费时间过长、无疑是低效的。

由于日常工作需要不同部门的配合协作来完成,这时最忌讳的便是同事间信息传达不对称。

每次修改了信息或更新了资料,都要发给同事最新版的文件,这样反反复复实在太麻烦。有时候可能还会忘记更新,影响工作进度。

其实,我们渴望的工作方式不过是简单直接、高效透明的沟通方式,而不是升级打怪,突破层层阻扰,等到回应都凉透了。

vika 维格表彻底颠覆了过去的协作模式,通过多人在线编辑,让众多成员可以在同一个空间站工作,协作编辑同一个项目,还能同步看到任务更新数据及修改记录。

涉及到跨部门协作时,不需要翻看邮件、聊天记录、会议纪要等,在 vika 维格表的工作台便可以实现”编辑→协作→共享交流“等一系列一站式操作,帮助团队进行任务规划、减少低效沟通,让办公更加专注。

vika维格表创造无限可能,带你探索全新的工作方式~

本文由博客群发一文多发等运营工具平台 OpenWrite 发布

<think>好的,用户现在想用JavaScript从飞书多维表格中获取数据。之前他们问过如何查看JavaScript的运行结果,现在需要结合之前的回答提供的引用内容来给出解决方案。 首先,我需要回忆一下飞书多维表格的API使用方式。根据引用[3],用户提到了使用代码节点进行格式转换,其中涉及到处理输入参数并返回特定的数据结构。这可能意味着飞书的API需要特定的请求格式或认证方式。 用户提供的引用[1]中有一个使用VTable库的例子,但用户现在的问题是关于数据获取,而不仅仅是展示表格。所以可能需要结合API调用数据处理。引用[2]提到vika维格支持跨关联,但用户现在的问题是关于飞书多维表格,可能需要类似的思路,即通过API获取数据。 接下来,我需要确定飞书多维表格是否有公开的API文档。通常,这类服务会提供REST API,需要API密钥或OAuth认证。用户可能需要注册应用获取访问权限。 然后,考虑使用JavaScript发起HTTP请求。在浏览器环境中,可以使用fetch API,而在Node.js中可能需要使用axios或node-fetch。但用户提到的是JavaScript,可能需要区分环境。 根据之前的回答,用户知道如何在浏览器控制台执行代码,以及使用Node.js运行脚本。因此,解决方案可能需要涵盖这两种情况,或者明确说明适用的环境。 另外,引用[3]中的Python代码示例处理了输入数据,转换成多维表格需要的格式。这说明飞书多维表格可能对数据格式有特定要求,比如字段嵌套在"fields"键下。因此,在JavaScript中处理数据时,也需要类似的转换步骤。 可能的步骤包括: 1. 获取API访问权限,注册应用,获取API密钥或Token。 2. 构造请求URL,指向飞书多维表格的API端点。 3. 使用JavaScript的fetch函数发送GET请求,包含认证头信息。 4. 处理响应数据,解析JSON,并转换为需要的格式。 5. 错误处理,处理网络问题或认证失败的情况。 需要考虑用户可能的权限问题,比如CORS限制,在浏览器中直接调用API可能受限,可能需要后端代理。或者建议使用Node.js环境,避免跨域问题。 另外,根据引用[3],数据可能需要包装在"fields"键中,因此在获取数据后可能需要类似的转换。比如,返回的数据结构可能需要解析嵌套的字段。 还需要确保示例代码正确使用异步函数,因为fetch是基于Promise的。可能需要使用async/await或.then()链式调用。 可能用户没有提到认证的具体步骤,需要详细说明如何获取token,比如飞书开放平台的流程,创建应用,配置权限,获取access_token等。 总结步骤: 1. 飞书开放平台创建应用,获取App IDApp Secret。 2. 获取Tenant Access Token。 3. 调用多维表格API,传入Token表格ID。 4. 处理返回的数据,解析并应用。 在代码示例中,需要展示如何获取token,然后调用API,处理响应。同时,可能需要处理分页,如果数据量大的话。 此外,引用[1]中的VTable可能用于展示获取的数据,所以可以建议用户在获取数据后使用该库渲染表格。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如权限配置,API的具体端点,以及数据格式的正确处理。确保示例代码准确,并提示用户替换实际参数如APP_ID、APP_SECRET、TABLE_ID等。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,代码示例正确,并涵盖可能的错误注意事项。</think>根据飞书多维表格的API特性JavaScript调用方式,以下是分步骤的解决方案: ### 一、前期准备 1. **获取API权限** - 登录[飞书开放平台](https://open.feishu.cn/) - 创建企业自建应用 - 添加「多维表格」权限(`bitable:app``bitable:data`)[^2] 2. **获取认证令牌** ```javascript // 获取Tenant Access Token async function getAccessToken(appId, appSecret) { const response = await fetch('https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ app_id: appId, app_secret: appSecret }) }); const data = await response.json(); return data.tenant_access_token; } ``` ### 二、核心数据获取流程 1. **构造API请求(基础版)** ```javascript async function fetchBitableData(tableId) { const APP_ID = 'YOUR_APP_ID'; // 替换实际ID const APP_SECRET = 'YOUR_APP_SECRET'; const TOKEN = await getAccessToken(APP_ID, APP_SECRET); const url = `https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/${tableId}/tables`; try { const response = await fetch(url, { headers: { 'Authorization': `Bearer ${TOKEN}`, 'Content-Type': 'application/json' } }); const result = await response.json(); console.log('多维表格结构:', result.data); return result.data.items; } catch (error) { console.error('请求失败:', error); } } ``` 2. **获取具体数据记录** ```javascript // 获取指定表格的记录(带分页处理) async function getTableRecords(appToken, tableId, params = {}) { const baseUrl = `https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/${appToken}/tables/${tableId}/records`; const query = new URLSearchParams({ page_size: 100, ...params }).toString(); const response = await fetch(`${baseUrl}?${query}`, { headers: { 'Authorization': `Bearer ${await getAccessToken(APP_ID, APP_SECRET)}` } }); const { data } = await response.json(); return data.items.map(item => ({ id: item.record_id, fields: item.fields // 关键字段提取[^3] })); } ``` ### 三、高级功能实现 1. **跨关联查询** ```javascript // 根据引用[2]的跨关联特性实现 async function getLinkedRecords(sourceTableId, targetTableId) { const [sourceData, targetData] = await Promise.all([ getTableRecords(sourceTableId), getTableRecords(targetTableId) ]); return sourceData.map(sourceItem => { const linkedId = sourceItem.fields.linked_field; // 假设关联字段 const matched = targetData.find(t => t.id === linkedId); return { ...sourceItem, linked_data: matched?.fields }; }); } ``` 2. **数据格式转换** ```javascript // 参照引用[3]的Python转换逻辑实现JS版本 function convertToVTableFormat(rawData) { return rawData.map(item => ({ fields: { // 保持与多维表格结构一致[^3] ...item.fields, created_time: new Date(item.created_time).toLocaleString() } })); } ``` ### 四、调试与验证 1. **浏览器控制台测试** ```javascript // 在开发者工具Console面板执行 (async () => { const sampleTableId = 'tblxxxxxxxx'; const data = await fetchBitableData(sampleTableId); console.table(data.slice(0,5)); // 验证前5条数据 })(); ``` 2. **错误处理增强** ```javascript // 添加状态码检查 if (response.status !== 200) { const error = await response.json(); throw new Error(`API错误: ${error.code}-${error.msg}`); } ``` ### 五、可视化呈现(可选) 1. **使用VTable展示数据**(参考引用[1]) ```html <script src="https://unpkg.com/@visactor/vtable/dist/vtable.min.js"></script> <div id="tableContainer" style="width:800px;height:600px"></div> <script> async function renderTable() { const rawData = await fetchBitableData('YOUR_TABLE_ID'); const options = { container: document.getElementById('tableContainer'), columns: Object.keys(rawData[0].fields).map(field => ({ title: field, field: `fields.${field}` // 匹配数据层级[^3] })), data: rawData }; new VTable.ListTable(options); } renderTable(); </script> ``` **注意事项**: 1. 生产环境需处理Token过期(建议实现自动刷新机制) 2. 敏感信息(App Secret)不应出现在前端代码中,建议通过后端代理调用 3. 分页查询需处理`has_more`字段并实现自动翻页 4. 字段类型转换需参考多维表格的字段类型说明
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