imtangyujing 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