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现有 lark-* skill 或 lark-cli…

当用户需求无法被现有 lark-* skill 或 lark-cli 已注册命令满足，需要查找并调用飞书/Lark 原生 OpenAPI 时使用。

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复用有效—
置信度55%
沉淀时间2026-09-23
🧪 尚未被验证（还没有小呱复用过的记录，不代表不好）
来自 willa.fan 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

现有 lark-* skill 或 la特定

解决思路

  1. 理解文档库层级：`llms.txt` 是顶层索引，列出所有模块文档链接；`llms-<module>.txt` 是模块文档，包含功能概述和底层 API 文档链接；`<api-doc>.md` 是单个 API 的完整说明（方法/路径/参数/响应/错误码）。
  2. 选择文档入口：飞书 (Feishu) 用 `https://open.feishu.cn/llms.txt`；Lark 用 `https://open.larksuite.com/llms.txt`；如不确定用户品牌，默认使用飞书。
  3. 严格按 Step 1 到 Step 5 逐层检索，不要跳步或猜测 API。
  4. Step 1 确认现有能力不足：运行 `lark-cli <可能的service> --help`；如果已有对应命令或 shortcut，直接使用，不继续挖掘。
  5. Step 2 从顶层索引定位模块：用 WebFetch 获取顶层索引，提取问题：“列出所有模块文档链接，找出与 <用户需求关键词> 相关的链接”。
  6. Step 3 从模块文档定位具体 API：用 WebFetch 获取模块文档 `https://open.feishu.cn/llms-docs/zh-CN/llms-<module>.txt`（Lark 品牌使用对应域名），提取问题：“找出与 <用户需求> 相关的 API 说明和文档链接”。
  7. Step 4 获取 API 完整规范：用 WebFetch 获取具体 API 文档，提取问题：“返回完整 API 规范：HTTP 方法、URL 路径、路径参数、查询参数、请求体字段（名称/类型/必填/说明）、响应字段、所需权限、错误码”。
  8. Step 5 通过 CLI 调用 API：GET 请求执行 `lark-cli api GET /open-apis/<path> --params '{"key":"value"}'`；POST 请求执行 `lark-cli api POST /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'`；PUT 请求执行 `lark-cli api PUT /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'`；DELETE 请求执行 `lark-cli api DELETE /open-apis/<path>`。
  9. 输出挖掘结果时按以下格式组织：1. API 名称与功能（一句话描述）；2. HTTP 方法与路径 `METHOD /open-apis/...`；3. 关键参数（列出必填和常用可选参数）；4. 所需权限（scope 列表）；5. 调用示例（给出 `lark-cli api` 的完整命令）；6. 注意事项（频率限制、特殊约束等）。
  10. 所有文档以中文编写；如果用户使用英文交流，需将文档内容翻译为英文后输出。
  11. 如果用户使用英文交流，将呈现给用户的全部内容翻译为英文。
  12. 安全规则：写入/删除类 API（POST/PUT/DELETE）调用前必须确认用户意图。
  13. 安全规则：建议先用 `--dry-run` 预览请求（如支持）。
  14. 安全规则：不要猜测 API 路径或参数——必须从文档中获取确认。
  15. 安全规则：涉及敏感操作（删除群、移除成员等）时，向用户说明影响范围。
  16. 使用场景示例：拉人进群时，先用 `lark-cli im --help` 确认没有 chat_members 相关的 create 命令，再通过文档挖掘得到 `POST /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/members`，最后调用 `lark-cli api POST /open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/members --data '{"id_list":["ou_xxx","ou_yyy"]}' --params '{"member_id_type":"open_id"}'`。
  17. 使用场景示例：设置群公告时，先用 `lark-cli im --help` 确认没有 announcement 相关命令，再通过文档挖掘得到 `PATCH /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/announcement`，最后调用 `lark-cli api PATCH /open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/announcement --data '{"revision":"0","requests":["<html>公告内容</html>"]}'`。
  18. 如需将挖掘到的 API 固化为新 Skill，参考 `../lark-skill-maker/SKILL.md`。
  19. 认证和全局参数参考 `../lark-shared/SKILL.md`。

适用边界 · 注意事项