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飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书 OpenAPI 时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | lark-openapi-explorer |
| description | 飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书 OpenAPI 时使用。 |
(authentication is handled automatically by the MCP server)
当用户的需求无法被现有 skill 或已注册 MCP tool 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_invoke 裸调完成任务。
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-<module>.txt ← 模块文档，包含功能概述 + 底层 API 文档链接
└─ <api-doc>.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。
严格按以下步骤逐层检索，不要跳步或猜测 API：
# 先检查是否已有对应的 MCP tool
lark_discover(category="<可能的service>")
如果已有对应工具，直接使用，不需要继续挖掘。
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 <用户需求关键词> 相关的链接"
open.feishu.cnopen.larksuite.com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-<module>.txt
→ 提取问题："找出与 <用户需求> 相关的 API 说明和文档链接"
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/.../<api>.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"
使用 lark_invoke 裸调：
# GET 请求
lark_invoke(tool_name="lark_api_GET", args={
params: {"path": "/open-apis/<path>", "key": "value"}
})
# POST 请求
lark_invoke(tool_name="lark_api_POST", args={
params: {"path": "/open-apis/<path>"},
data: {"key": "value"}
})
# PUT 请求
lark_invoke(tool_name="lark_api_PUT", args={
params: {"path": "/open-apis/<path>"},
data: {"key": "value"}
})
# DELETE 请求
lark_invoke(tool_name="lark_api_DELETE", args={
params: {"path": "/open-apis/<path>"}
})
向用户呈现挖掘结果时，按以下格式组织：
METHOD /open-apis/...lark_invoke 的完整工具调用如果用户使用英文交流，将以上所有内容翻译为英文。
# Step 1: 确认没有封装
lark_discover(category="im")
# → 发现没有 chat_members 相关的 create 工具
# 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_invoke(tool_name="lark_api_POST", args={
params: {"path": "/open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/members", "member_id_type": "open_id"},
data: {"id_list": ["ou_xxx", "ou_yyy"]}
})
# Step 1: 确认没有封装
lark_discover(category="im")
# → 没有 announcement 相关工具
# Step 2-4: 挖掘文档
# → PATCH /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/announcement
# Step 5: 调用
lark_invoke(tool_name="lark_api_PATCH", args={
params: {"path": "/open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/announcement"},
data: {"revision": "0", "requests": ["<html>公告内容</html>"]}
})