Lark Openapi Explorer

> ⚙️ Cowork / Claude Desktop 执行环境说明（自动注入） > > 本技能依赖本地 lark-cli（@larksuite/cli，可用 command -v lark-cli 定位）及其 ~/.lark-cli 登录态（应用密钥存于 macOS keychain）。 > > 在 Cowork 中运行任何 lark-cli 命令时，必须在本地 macOS 上执行（使用 Desktop Commander 的 start_process / interact_with_process，或其它本地 shell 工具），不要用隔离的 Linux 沙箱 mcp__workspace__bash——沙箱里没有 lark-cli、也读不到 keychain。 > 执行前确保 npm 全局 bin 目录（npm prefix -g 输出目录下的 bin）在 PATH 中。 > > （在 Claude Code 中可忽略本说明，lark-cli 在本机 shell 直接可用。）

OpenAPI Explorer

> 前置条件： 先阅读 [../lark-shared/SKILL.md](../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-.txt            ← 模块文档，包含功能概述 + 底层 API 文档链接
       └─ .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。

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  --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  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-.txt
  → 提取问题："找出与  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/.../.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/ --params '{"key":"value"}'

# POST 请求
lark-cli api POST /open-apis/ --data '{"key":"value"}'

# PUT 请求
lark-cli api PUT /open-apis/ --data '{"key":"value"}'

# DELETE 请求
lark-cli api DELETE /open-apis/

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":["公告内容"]}'

参考

• [lark-shared](../lark-shared/SKILL.md) — 认证和全局参数
• [lark-skill-maker](../lark-skill-maker/SKILL.md) — 如需将挖掘到的 API 固化为新 Skill

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: DropFan
• Source: DropFan/claude-code-plugins
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.