openclaw-skills/lark-vc/SKILL.md
飞书视频会议:搜索历史会议记录、查询会议纪要(总结/待办/章节/逐字稿)、查询参会人快照。当用户查询已结束的会议、获取会议产物(纪要/妙记)、查看参会人时使用;查询未来日程走 lark-calendar。不负责:Agent 真实入会/离会、会中实时事件(走 lark-vc-agent)。
npx skillsauth add seaworld008/commonly-used-high-value-skills lark-vcInstall 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.
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../lark-shared/SKILL.md,其中包含认证、权限处理
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 references/vc-domain-boundaries.md,不读将导致命令使用、会议产物决策、领域边界职责判断错误:
- 了解日历 & VC、会议产物 & 文档的关联关系和职责划分
- 了解会议产物(妙记和纪要)之间的关联关系,例如:妙记和纪要产生条件相互独立
- 了解不同会议产物的组成部分,以便根据需求决策使用哪种产物的数据
- 了解会议总结、分析和信息提取的标准流程
所有 vc 命令默认使用 --as user。+search 和 meeting get 也支持 --as bot。
# BAD — 查昨天的会议用 calendar,会漏掉即时会议
lark-cli calendar events search_event --query "站会" --start-time ...
# GOOD — 查已结束的会议用 vc +search
lark-cli vc +search --query "站会" --start-time ...
| Shortcut | 说明 |
|----------|------|
| +search | 搜索历史会议记录(需至少一个筛选条件) |
| +notes | 查询会议纪要和妙记产物(通过 meeting-ids、minute-tokens 或 calendar-event-ids) |
| +recording | 通过 meeting-ids 或 calendar-event-ids 查询 minute_token |
| 用户意图 | 路由到 |
|----------|--------|
| 查"昨天的会议""上周的会""已结束的会议" | 本 skill(+search,含即时会议) |
| 查日历/日程或未来时间的会议 | lark-calendar |
| 查"今天有哪些会议" | vc +search(已结束)+ lark-calendar(未开始),合并展示 |
| Agent 真实入会/离会、会中实时事件 | lark-vc-agent |
| 本地音视频文件转纪要/逐字稿 | 先走 lark-minutes 上传,再回 vc +notes --minute-tokens |
note_doc_token。meeting_notes。仅通过 --calendar-event-ids 路径返回。| 用户意图 | 必须读取的产物 | 禁止 |
|---------|-------------|------|
| 提炼/总结/重新总结/整理会议内容/回顾会议 | 逐字稿(verbatim_doc_token)或妙记文字记录(Transcript),基于原始对话独立分析 | 禁止直接搬运 AI 纪要(note_doc_token)的总结作为最终输出 |
| 查看待办/章节 | AI 纪要(note_doc_token)或妙记产物 — AI 待办更友好(含提出人和负责人),章节按话题划分更结构化 | — |
| 查看纪要链接/文档地址 | 仅返回文档链接,无需读取内容 | — |
| 直接看 AI 总结结果 | AI 纪要(note_doc_token) | — |
| 谁说了什么/完整发言记录 | 逐字稿(verbatim_doc_token) | — |
为什么"提炼/总结"必须从逐字稿出发? AI 纪要是模型对会议的二次压缩,可能遗漏讨论细节、争论过程和隐含决策。用户要求"提炼"或"重新总结"时,期望的是基于原始对话的独立分析,而非对 AI 产物的重新排版。
在选择读取哪个产物前,先确认你理解 AI 总结链路 vs 录制链路的区别。如不确定,先读
references/vc-domain-boundaries.md。
note_doc_token)内容时,纪要文档的第一个 <whiteboard> 标签是封面图(AI 生成的总结可视化),应同时下载展示给用户:# 1. 读取纪要内容
lark-cli docs +fetch --api-version v2 --doc <note_doc_token> --doc-format markdown
# 2. 从返回的 markdown 中提取第一个 <whiteboard token="xxx"/> 的 token
# 3. 下载封面图到聚合目录(和逐字稿、录像同目录,保持产物归拢)
# 并非所有纪要都有封面画板,没有 <whiteboard> 标签时跳过即可
lark-cli docs +media-download --type whiteboard --token <whiteboard_token> --output ./minutes/<minute_token>/cover
产物目录规范:同一会议的所有下载产物(录像、逐字稿、封面图等)统一放到
./minutes/{minute_token}/目录下。这与minutes +download和vc +notes --minute-tokens的默认落点保持一致,便于 Agent 聚合。显式路径(如封面图)需手动对齐到同一目录。
纪要相关文档 — 根据用户意图选择:
note_doc_token→ AI 智能纪要(AI 总结 + 待办)meeting_notes→ 用户绑定的会议纪要(用户主动关联到会议的文档,仅--calendar-event-ids路径返回)verbatim_doc_token→ 逐字稿(完整的逐句文字记录,含说话人和时间戳)— 用户说"逐字稿""完整记录""谁说了什么"时用这个- 用户说"纪要""总结""纪要内容"时,应同时返回
note_doc_token和meeting_notes(如有)- 用户意图不明确时,应展示所有文档链接让用户选择,而不是替用户决定
- 如果用户提供的是本地音视频文件并说"转纪要""转逐字稿",不要直接从
vc +notes开始;应先用 minutes +upload 生成minute_url,再提取minute_token调用vc +notes --minute-tokens
lark-cli drive metas batch_query 查询# 学习命令使用方式
lark-cli schema drive.metas.batch_query
# 批量获取文档基本信息: 一次最多查询 10 个文档
lark-cli drive metas batch_query --data '{"request_docs": [{"doc_type": "docx", "doc_token": "<doc_token>"}], "with_url": true}'
lark-cli docs +fetch --api-version v2。# 获取文档内容
lark-cli docs +fetch --api-version v2 --doc <doc_token> --doc-format markdown
用户问"谁参加过这场会议""这个会议有哪些参会人""某某参会了吗"等参会人快照类问题时,使用 vc meeting get --with-participants:这是参会人服务端快照 API,不依赖 bot 身份参会,已结束会议也可查:
lark-cli vc meeting get --params '{"meeting_id":"<meeting_id>","with_participants":true}'
选型判断表:
| 用户意图 | 推荐命令 | 所在 skill |
|---------|---------|--------|
| 参会人快照(谁参加过、何时入/离会,任意时点)| vc meeting get --with-participants | 本 skill |
| 已结束会议的发言内容 | vc +notes 取 verbatim_doc_token 再 docs +fetch --api-version v2 | 本 skill |
| 进行中会议的实时事件流(转写、聊天、共享、会中加入/离开)| vc +meeting-events | lark-vc-agent |
| Agent 真实入会 / 离会 | vc +meeting-join / vc +meeting-leave | lark-vc-agent |
Meeting (视频会议)
├── Note (会议纪要)
│ ├── MainDoc (AI 智能纪要文档, note_doc_token)
│ ├── MeetingNotes (用户绑定的会议纪要文档, meeting_notes)
│ ├── VerbatimDoc (逐字稿, verbatim_doc_token)
│ └── SharedDoc (会中共享文档)
└── Minutes (妙记) ← minute_token 标识,+recording 从 meeting_id 获取
├── Transcript (文字记录)
├── Summary (总结)
├── Todos (待办)
├── Chapters (章节)
└── Keywords (推荐关键词)
lark-cli vc <resource> <method> [flags]
get — 获取会议详情(主题、时间、参会人、note_id)# 获取会议基础信息(不含参会人)
lark-cli vc meeting get --params '{"meeting_id": "<meeting_id>"}'
# 获取会议基础信息(含参会人)
lark-cli vc meeting get --params '{"meeting_id": "<meeting_id>", "with_participants": true}'
get — 获取妙记基础信息(标题、时长、封面);查询妙记内容请用 +notes --minute-tokens <minute-token>vc +notes)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.
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.
tools
用于 Next.js App Router 模式开发,包含 RSC、Server Actions 和路由最佳实践。来源:skills.sh 10.2K installs。
tools
Deploy web projects to Netlify using the Netlify CLI (`npx netlify`). Use when the user asks to deploy, host, publish, or link a site/repo on Netlify, including preview and production deploys.
tools
Guides and best practices for working with Neon Serverless Postgres. Covers setup, connection methods, branching, autoscaling, scale-to-zero, read replicas, connection pooling, Neon Auth, and the Neon CLI, MCP server, REST API, TypeScript SDK, and Python SDK. Use when users ask about "Neon setup", "connect to Neon", "Neon project", "DATABASE_URL", "serverless Postgres", "Neon CLI", "neonctl", "Neon MCP", "Neon Auth", "@neondatabase/serverless", "@neondatabase/neon-js", "scale to zero", "Neon autoscaling", "Neon read replica", or "Neon connection pooling".