본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

lark-openapi-explorer

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md4.8 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

OpenAPI Explorer

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。

文档库结构

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
Larkhttps://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。

挖掘流程

严格按以下步骤逐层检索,不要跳步或猜测 API:

Step 1:确认现有能力不足

# 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。

Step 2:从顶层索引定位模块

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"
  • 飞书品牌使用 open.feishu.cn
  • Lark 品牌使用 open.larksuite.com
  • 如不确定用户品牌,默认使用飞书

Step 3:从模块文档定位具体 API

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"

Step 4:获取 API 完整规范

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"

Step 5:通过 CLI 调用 API

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>

输出规范

向用户呈现挖掘结果时,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

如果用户使用英文交流,将以上所有内容翻译为英文。

安全规则

  • 写入/删除类 API(POST/PUT/DELETE)调用前必须确认用户意图
  • 建议先用 --dry-run 预览请求(如支持)
  • 不要猜测 API 路径或参数——必须从文档中获取确认
  • 涉及敏感操作(删除群、移除成员等)时,向用户说明影响范围

使用场景示例

场景 1:用户需要拉人进群(未被 CLI 封装)

# 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"}'

场景 2:用户需要设置群公告

# 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>"]}'

参考

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

建立参考分工、锚定图变体、局部核验与版本记录,用于普通对话、画布和工坊的连续镜头创作。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

用户提到白模/白膜/运镜预演/previs 时使用。调用本机 Blender 无界面渲染极简白模场景与运镜视频,用于验证构图遮挡、空间调度与动作时机,也可作为 AI 视频生成的全能参考。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

在 Blender 中新建或修改可编辑模型、材质、灯光及场景工程。适用于产品建模、场景搭建、已有 blend 修改与渲染;纯白模运镜使用 blender-clay-previz。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

画布能力由 canvas 工具契约提供,本文件仅保留操作顺序和数据安全约束。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

汽车TVC、品牌片、汽车文案剧本、车辆资产与图片/视频提示词、分镜及Blender白模运镜。按人物叙事、生活观察、产品演示、造型光影等意图选择方法,维护车型身份与驾驶安全带连续性;不处理购车行情或维修问答。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

专业的汽车3D模型图片生成技能,使用Gemini API生成高质量汽车展示图片,并通过豆包AI进行质量分析和优化。 使用场景:汽车品牌宣传片、车型展示、汽车广告素材生成。 关键词:汽车模型、车型图、汽车展示图、AI生图、Gemini

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

pengfeiqiao/kunpeng1022026년 10월 18일 업데이트

pengfeiqiao의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고