Lark Skill Maker

⚙️ 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。）

Skill Maker

基于 lark-cli 创建新 Skill。Skill = 一份 SKILL.md，教 AI 用 CLI 命令完成任务。

CLI 核心能力

lark-cli <service> <resource> <method>          # 已注册 API
lark-cli <service> +<verb>                      # Shortcut（高级封装）
lark-cli api <METHOD> <path> [--data/--params]  # 任意飞书 OpenAPI
lark-cli schema <service.resource.method>       # 查参数定义

优先级：Shortcut > 已注册 API > api 裸调。

调研 API

# 1. 查看已有的 API 资源和 Shortcut
lark-cli <service> --help

# 2. 查参数定义
lark-cli schema <service.resource.method>

# 3. 未注册的 API，用 api 直接调用
lark-cli api GET /open-apis/vc/v1/rooms --params '{"page_size":"50"}'
lark-cli api POST /open-apis/vc/v1/rooms/search --data '{"query":"5F"}'

如果以上命令无法覆盖需求（CLI 没有对应的已注册 API 或 Shortcut），使用 lark-openapi-explorer 从飞书官方文档库逐层挖掘原生 OpenAPI 接口，获取完整的方法、路径、参数和权限信息，再通过 lark-cli api 裸调完成任务。

通过以上流程确定需要哪些 API、参数和 scope。

SKILL.md 模板

文件放在 skills/lark-<name>/SKILL.md：

---
name: lark-<name>
version: 1.0.0
description: "<功能描述>。当用户需要<触发场景>时使用。"
metadata:
  requires:
    bins: ["lark-cli"]
---


# <标题>

> **前置条件：** 先阅读 [`../lark-shared/SKILL.md`](../lark-shared/SKILL.md)。

## 命令

\```bash
# 单步操作
lark-cli api POST /open-apis/xxx --data '{...}'

# 多步编排：说明步骤间数据传递
# Step 1: ...（记录返回的 xxx_id）
# Step 2: 使用 Step 1 的 xxx_id
\```

## 权限

| 操作 | 所需 scope |
|------|-----------|
| xxx | `scope:name` |

关键原则

• description 决定触发 — 包含功能关键词 + "当用户需要...时使用"
• 认证 — 说明所需 scope，登录用 lark-cli auth login --domain <name>
• 安全 — 写入操作前确认用户意图，建议 --dry-run 预览
• 编排 — 说明数据传递、失败回滚、可并行步骤