飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经 CLI 封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或 lark-cli 已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书 OpenAPI 时使用。
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
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>"]}'
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使用 AACT (Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov) PostgreSQL 数据库进行大批量临床试验历史分析与数据挖掘。触发场景包括：AACT 查询、临床试验批量分析、PostgreSQL 试验数据、全量 NCT 检索、试验数据挖掘、clinical trials data warehouse、疾病领域全景分析、设计相似试验匹配、跨年度试验趋势聚合。本 skill 通过 SQL 接口处理百万级试验记录，支持云端公共 PostgreSQL 服务（aact-db.ctti-clinicaltrials.org）和每日 dump 本地还原两种连接方式，自动检测并优先使用本地高性能模式。
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使用 AACT (Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov) PostgreSQL 数据仓库进行批量、历史、聚合性临床试验数据挖掘。Use this skill when the user requests bulk SQL analysis over the full clinical trials data warehouse — historical trial trends, disease landscapes, similar-design matching, or multi-year aggregations across hundreds of thousands of NCT records. 触发场景包括：AACT 查询、临床试验批量分析、PostgreSQL 试验数据、全量 NCT 检索、试验数据挖掘、历史试验分析、clinical trials data warehouse、SQL trials、bulk trial analysis、disease landscape、试验设计相似性匹配、跨年度聚合、sponsor/phase/country 多维统计。**与 clinical-trials-v2 差异**：本 skill 走批量 SQL · 离线大数据（PostgreSQL）；v2 走实时 API · 单查询。两者互补：单条 NCT 实时状态用 v2，百万级历史挖掘用本 skill。支持云端公共 PostgreSQL（aact-db.ctti-clinicaltrials.org · 零部署）和每日 dump 本地还原（高性能 · 离线）两种连接方式，自动检测优先用本地。跨平台（macOS/Linux/Windows）参数化 SQL 防注入，read-only 强制保护。
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Use when work produces a deliverable, factual claim, dataset, code change, decision, publication, deployment, automation, or irreversible action whose failure would matter; when the user asks for a quality gate, acceptance criteria, QA, completeness, validation, audit, evidence, preflight, release readiness, or a definition of done; or before claiming completion on medium- or high-risk work. Automatically decide whether a formal gate is warranted, derive task-specific pass/fail criteria, gather evidence, and block unsupported completion. Make sure to use this skill even when the user does not say "quality gate" if consequential work needs acceptance criteria or completion evidence. Skip formal gating for trivial, reversible, low-impact requests.
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Create a changeset file in .changeset/ that describes a user-facing change for the release notes
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Add a new competitor to the AI Visibility Tool Directory — researches the tool, generates data, takes a screenshot, and inserts into the codebase
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Add tree-sitter language support to codegraph end-to-end — wire the grammar + extractor, write tests, then benchmark extraction quality and retrieval value on 3 popular real-world repos. Use when the user runs /add-lang <language> or asks to add/support a new language (e.g. Lua, Elixir, Zig, OCaml) in codegraph.
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