openclaw-skills/lark-shared/SKILL.md
Use for lark-cli setup/auth tasks: auth login/status/logout, user vs bot identity, business-domain permissions (--domain, including all/docs/drive), missing scopes, revoking authorization, or handling _notice JSON.
npx skillsauth add seaworld008/commonly-used-high-value-skills lark-sharedInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
本技能指导你如何通过lark-cli操作飞书资源, 以及有哪些注意事项。
首次使用需运行 lark-cli config init 完成应用配置。
当你帮用户初始化配置时,使用background方式使用下面的命令发起配置应用流程,启动后读取输出,从中提取授权链接并发给用户。
URL 转发规则:当命令输出 verification_url、verification_uri_complete、console_url 等 URL 字段时:必须生成二维码:你必须调用 lark-cli auth qrcode 将 URL 转为二维码并展示给用户,这是必须步骤,不要跳过。优先生成 PNG 二维码(--output);仅当用户明确要求时才使用 ASCII(--ascii)。URL 输出规则:将 URL 视为不可修改的 opaque string,不要做任何修改(包括 URL 编码/解码、添加空格或标点、重新拼接 query),二维码和链接请一起展示给用户。
# 发起配置(该命令会阻塞直到用户打开链接并完成操作或过期)
lark-cli config init --new
认证、scope、业务域、登录态、退出登录态、撤销授权问题都走本技能。
| 用户意图 | 首选命令 / 回答 |
|---|---|
| 获取全部权限 | lark-cli auth login --domain all --no-wait --json |
| 按业务域授权 | lark-cli auth login --domain docs --domain drive --no-wait --json;--domain 可重复,也可用逗号分隔 |
| 指定单个 scope 授权 | lark-cli auth login --scope "<scope>" --no-wait --json |
| 检查当前登录态、是谁登录、token 是否有效 | lark-cli auth status --json --verify;回答时引用 identity、verified、identities.user.status、identities.user.userName、identities.user.openId(用户 open id)、identities.user.tokenStatus、identities.user.scope |
| 快速查看当前身份状态 | lark-cli whoami;实际生效的那一个身份 |
| 退出当前机器的用户登录态 | lark-cli auth logout --json;loggedOut:true 表示注销成功 |
| bot 缺少权限 | 不要执行 auth login;引导用户在开发者后台开通 bot scope,优先复用错误里的 console_url |
| 取消用户对应用的全部服务端授权 | auth logout 只清本机登录态;服务端授权需用户在飞书授权管理页取消 |
| 只取消一个 scope | CLI 不支持单独撤销一个已授予 scope;可重新走最小 scope 授权,或让用户在授权管理页处理 |
机器读取 JSON 时,为减少 _notice 干扰,可在命令前加:
LARKSUITE_CLI_NO_UPDATE_NOTIFIER=1 LARKSUITE_CLI_NO_SKILLS_NOTIFIER=1 lark-cli auth status --json --verify
两种身份类型,通过 --as 切换:
| 身份 | 标识 | 获取方式 | 适用场景 |
|------|------|---------|---------|
| user 用户身份 | --as user | lark-cli auth login 等 | 访问用户自己的资源(日历、云空间/云盘/云存储等) |
| bot 应用身份 | --as bot | 自动,只需 appId + appSecret | 应用级操作,访问bot自己的资源 |
输出的 [identity: bot/user] 代表当前身份。bot 与 user 表现差异很大,需确认身份符合目标需求:
--as bot 查日程返回 bot 自己的(空)日历auth loginauth login 授权,两层都要满足遇到权限相关错误时,根据当前身份类型采取不同解决方案。
错误响应中包含关键信息:
missing_scopes:列出缺失的 scope (N选1)console_url:飞书开发者后台的权限配置链接hint:建议的修复命令--as bot)将错误中的 console_url 原样提供给用户,引导去后台开通 scope。禁止对 bot 执行 auth login。
--as user)lark-cli auth login --domain <domain> # 按业务域授权
lark-cli auth login --scope "<missing_scope>" # 按具体 scope 授权(推荐,符合最小权限原则)
规则:auth login 必须指定范围(--domain 或 --scope)。多次 login 的 scope 会累积(增量授权)。
当你作为 AI agent 需要帮用户完成认证时,优先使用 split-flow,避免在同一轮对话中阻塞等待用户授权:
# 发起授权(立即返回 device_code 和 verification_url)
lark-cli auth login --scope "calendar:calendar:readonly" --no-wait --json
拿到 verification_url 后,将它原样作为本轮最终消息发给用户,并结束本轮/交还控制权。不要在同一轮中展示 URL 后立刻执行 --device-code 阻塞轮询;在不透传中间输出的 agent harness 里,这会导致用户永远看不到 URL。
用户回复已完成授权后,再在后续步骤执行:
lark-cli auth login --device-code <device_code>
Split-Flow 完整步骤:
第一步:发起授权(当前轮)
lark-cli auth login --scope "xxx" --no-wait --json(必须加 --no-wait --json)verification_url 和 device_codelark-cli auth qrcode <verification_url> --output "xxx"第二步:完成授权(后续轮)
lark-cli auth login --device-code <device_code>关键规则:
--device-code 命令,不要指示用户自行执行--device-code,这会导致用户看不到 URLverification_url 或 device_code:每次需要授权时,必须重新执行 lark-cli auth login --no-wait --json 生成新的链接。不要将授权链接和 device code 存入上下文供后续复用lark-cli 命令执行后,如果检测到新版本,JSON 输出中会包含 _notice.update 字段(含 message、command 等)。
除非用户正在询问更新、版本或 notice,否则不要把 _notice 原样复制为当前任务的主要答案,也不要为了 notice 中断当前任务去反复查 help。
需要稳定 JSON 给脚本或机器读取时,可以在命令前设置:
LARKSUITE_CLI_NO_UPDATE_NOTIFIER=1 LARKSUITE_CLI_NO_SKILLS_NOTIFIER=1 <lark-cli command>
当你在输出中看到 _notice.update 时,先完成用户当前请求;如仍相关,再简短告知可运行:
lark-cli update
重要:始终使用 lark-cli update 更新,它会同时更新 CLI 和 AI Skills。
--format json(默认)下,成功与错误的信封结构不同:
成功信封写入 stdout(退出码 0):
{ "ok": true, "identity": "user", "data": { "guid": "..." }, "meta": { "count": 1 } }
错误信封写入 stderr(退出码非 0):
{ "ok": false, "identity": "user", "error": { "type": "authorization", "subtype": "missing_scope", "code": 99991679, "message": "...", "hint": "...", "missing_scopes": ["..."] } }
判断成功必须用 ok == true(或进程退出码 0),不要用 code == 0:成功信封没有顶层 code / msg 字段,code 只出现在错误信封的 error 内,含义是上游 OpenAPI 的 numeric code。按 OpenAPI 老格式 {"code": 0, "msg": "ok"} 判断会把所有成功调用误判为失败;封装写入类命令(如 task +create)时尤其危险,误判会绕过幂等逻辑导致重复创建。
--dry-run 预览危险请求。--file、--output、--output-dir、@file 等路径参数只接受 cwd 下的相对路径,传绝对路径会报 unsafe file path。数据输入(@file、大 JSON)优先用 stdin 传入,避免路径和转义问题。lark-cli 对高风险写操作(risk: "high-risk-write")有强制确认门禁。当你不带 --yes 调用这类命令时,CLI 会退出码 10、并在 stderr 返回如下结构化 envelope:
{
"ok": false,
"identity": "bot",
"error": {
"type": "confirmation",
"subtype": "confirmation_required",
"message": "drive +delete requires confirmation",
"hint": "add --yes to confirm",
"risk": "high-risk-write",
"action": "drive +delete"
}
}
遇到这种情况,不要当普通错误放弃。 按以下流程处理:
10 且 stderr JSON 里 error.type == "confirmation"、error.subtype == "confirmation_required"error.action、error.risk 和关键参数展示给用户,明确告知"这是高风险操作",等待用户显式同意--yes 后重试绝对不允许:
--yes 静默重试(这等于禁用门禁)confirmation_required 当网络错误/权限错误处理--yes 重试sh -c 等 shell 方式拼接命令重试——用 exec.Command(argv...) 参数数组形式,避免 shell 解析把用户参数当作语法提前预判:想先让用户 review 危险操作的具体请求,调用时加 --dry-run——它不触发门禁,会打印完整请求详情(URL / body / params),你可以把这个预览给用户看过再去真正执行。
lark-cli <service> +<cmd> --help 顶部会显示 Risk: high-risk-writelark-cli schema <service>.<resource>.<method> --format json 的返回值里 "risk": "high-risk-write"This supplement is maintained by the repository sync pipeline. It keeps the imported upstream skill usable inside this curated collection when the upstream source is intentionally concise.
1. Confirm that the user's task matches the skill trigger.
2. Read the relevant project files or user-provided context before acting.
3. Choose the smallest reversible action that advances the task.
4. Run the verification command or manual check that proves the result.
5. Report the outcome, evidence, and any remaining risk.
development
Enumerating failure modes via pre-mortem analysis. Systematically identifies failure scenarios for plans, designs, and features, scoring them with RPN/AP. Does not write code.
testing
Orchestrating specialist AI agent teams as a meta-coordinator. Decomposes requests into minimum viable chains, spawns each as an independent session in AUTORUN modes, and drives to final output. Use when a task spans multiple specialist domains, requires parallel agent execution, or needs hub-and-spoke routing across the skill ecosystem.
development
Converting document formats (Markdown/Word/Excel/PDF/HTML). Converts specs from Scribe and reports from Harvest into distributable formats; generates reusable conversion scripts. Use when converting documents, building accessibility-compliant PDFs, or creating Pandoc/LibreOffice pipelines.
testing
Curating cross-agent knowledge and guarding institutional memory. Extracts patterns from agent journals into METAPATTERNS.md, detects knowledge decay, propagates best practices, prevents organizational forgetting. Use when consolidating cross-agent insights, curating memory, or auditing knowledge decay.