Exploración de la OpenAPI nativa de Feishu/Lark: rastrea la documentación oficial para hallar endpoints no cubiertos por ningún skill lark-* ni comando ya registrado en lark-cli.
en todo el repo
0–100, la ruta de este skill
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add larksuite/cli --skill lark-openapi-explorer --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Este skill makes network requests.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
前置条件： 先阅读
../lark-shared/SKILL.md了解认证、身份切换和安全规则。
当用户的需求无法被现有 skill 或 CLI 已注册 API 覆盖时，使用本技能从飞书官方 markdown 文档库中逐层挖掘原生 OpenAPI 接口，然后通过 lark-cli api 裸调完成任务。
飞书 OpenAPI 文档以 markdown 层级组织：
llms.txt ← 顶层索引，列出所有模块文档链接
└─ llms-<module>.txt ← 模块文档，包含功能概述 + 底层 API 文档链接
└─ <api-doc>.md ← 单个 API 的完整说明（方法/路径/参数/响应/错误码）
文档入口：
| 品牌 | 入口 URL |
|---|---|
| 飞书 (Feishu) | https://open.feishu.cn/llms.txt |
| Lark | https://open.larksuite.com/llms.txt |
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。
严格按以下步骤逐层检索，不要跳步或猜测 API：
# 先检查是否已有对应的 skill 或已注册 API
lark-cli <可能的service> --help
如果已有对应命令或 shortcut，直接使用，不需要继续挖掘。
用 WebFetch 获取顶层索引，找到与需求相关的模块文档链接：
WebFetch https://open.feishu.cn/llms.txt
→ 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"
open.feishu.cnopen.larksuite.com用 WebFetch 获取模块文档，找到具体 API 的文档链接：
WebFetch https://open.feishu.cn/llms-docs/zh-CN/llms-<module>.txt
→ 提取问题："找出与 <用户需求> 相关的 API 说明和文档链接"
用 WebFetch 获取具体 API 文档，提取完整的调用规范：
WebFetch https://open.feishu.cn/document/server-docs/.../<api>.md
→ 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"
使用 lark-cli api 裸调：
# GET 请求
lark-cli api GET /open-apis/<path> --params '{"key":"value"}'
# POST 请求
lark-cli api POST /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'
# PUT 请求
lark-cli api PUT /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'
# DELETE 请求
lark-cli api DELETE /open-apis/<path>
向用户呈现挖掘结果时，按以下格式组织：
METHOD /open-apis/...lark-cli api 的完整命令如果用户使用英文交流，将以上所有内容翻译为英文。
--dry-run 预览请求（如支持）# Step 1: 确认 CLI 没有封装
lark-cli im --help
# → 发现没有 chat_members 相关的 create 命令
# Step 2-4: 通过文档挖掘获得 API 规范
# → POST /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/members
# Step 5: 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"}'
# Step 1: 确认 CLI 没有封装
lark-cli im --help
# → 没有 announcement 相关命令
# Step 2-4: 挖掘文档
# → PATCH /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/announcement
# Step 5: 调用
lark-cli api PATCH /open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/announcement \
--data '{"revision":"0","requests":["<html>公告内容</html>"]}'
Reproducido de larksuite/cli bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere el binario lark-cli y haber leído antes lark-shared/SKILL.md para autenticación y reglas de seguridad.
Este repo incluye 28 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
飞书幻灯片: crea y edita presentaciones, lee contenido de slides, gestiona páginas (crear, eliminar, leer, reemplazo parcial). No cubre documentos, pizarras ni archivos generales.
Drive de Feishu/Lark: gestiona archivos y carpetas (subir/descargar, copiar/mover/eliminar, metadatos, permisos, comentarios, versiones, etiquetas de confidencialidad) e importa archivos locales como docx/sheet/bitable/slides.
Operaciones sobre documentos en la nube de Lark (Docx/Wiki): leer, crear y editar documentos, insertar o descargar imágenes/adjuntos, y gestionar notas mentales.
Operaciones en Lark Base (multitabla): tablas, campos, registros, vistas, fórmulas/lookup, formularios, dashboards, workflows y roles; se usa ante Base/多维表格/bitable o enlaces /base/.
Mensajería instantánea de Feishu/Lark: enviar y responder mensajes, buscar historial, gestionar miembros de grupo, subir/descargar archivos, reacciones, avisos urgentes y tarjetas interactivas con sus callbacks.
Desarrollo y hosting de apps Miaoda/Spark: creación, desarrollo local o en la nube, diseño creativo, integraciones de IA/Feishu, logs, métricas, variables de entorno, colaboradores, roles y triggers.
Referencia de la API de Claude y el SDK de Anthropic — ids de modelo, precios, parámetros, streaming, tool use, MCP, agentes, caching, conteo de tokens y migración entre modelos.
Guía para crear servidores MCP de calidad que permitan a los LLMs interactuar con servicios externos. Úsalo al construir servidores MCP en Python (FastMCP) o Node/TypeScript (MCP SDK).
Guía completa para integrar servidores Model Context Protocol en plugins de Claude Code, para conectar herramientas y servicios externos.
