| name | lark-sheets |
| description | 飞书电子表格：创建和操作电子表格。支持创建表格、管理工作表与行列结构（增删/合并/调整尺寸/隐藏/冻结）、读写单元格（值/公式/样式/批注/单元格图片）、查找替换、多操作批量更新，以及图表、透视表、条件格式、筛选器、迷你图、浮动图片等对象的创建与维护。当用户需要创建电子表格、管理工作表、批量读写或编辑数据、统计汇总与可视化、表格美化、公式计算（含 Excel 公式迁移）、金融/财务建模（DCF、三张表、预算、Sensitivity 等）等任务时使用。若用户是想按名称或关键词搜索云空间（云盘/云存储）里的表格文件，请改用 lark-drive 的 lark_drive_search 先定位资源。当用户给出 doubao.com 的 /sheets/ URL/token 时，也应直接使用本 skill，不要因为域名不是飞书而回退到 WebFetch；路由依据是 URL 路径模式和 token，而不是域名。 |
sheets
（认证由 MCP server 自动处理。）
术语约定
同一对象的交替说法，按此映射解析用户口语：工作表（sheet）= 子表 / tab / 标签页（sheet_id 是稳定标识）；电子表格（spreadsheet）= 工作簿 / 表格（顶层容器，由 url 或 spreadsheet_token 定位）；reference_id = 表内对象的稳定标识，即各对象主键参数接受的值（与 float-image 的 image_uri 图片上传句柄不是一回事）。
每类对象用各自的主键参数定位（命名不统一，按此表对照，不要凭直觉拼）：
| 对象 | 主键参数 | 对象 | 主键参数 |
|---|
| 工作表 sheet | sheet_id | 条件格式规则 | rule_id |
| 图表 chart | chart_id | 筛选视图 | view_id |
| 透视表 pivot | pivot_table_id | 迷你图（按组） | group_id |
| 浮动图片 | float_image_id | | |
飞书表格编辑准则（动手前必守，所有编辑类任务一律生效）
下列准则横切所有任务，动手前先过一遍——被索引直接路由进某个工具参考也一律生效；展开与边界见括注的 reference。
- 最小改动：除任务要改的单元格 / 列外，原表其它单元格、行列结构、Sheet 名、合并区、格式 1:1 保持；中间结果放原数据右侧或新建空白 Sheet，禁止删 / 改名 / 隐藏 / 移动已存在 Sheet；改写类任务精确圈定行列，不该转的原值 1:1 保留。
- 真实写回 + 回读校验：交付必须是对在线表格的真实写入，写完用
lark_sheets_csv_get / lark_sheets_cells_get / lark_sheets_<对象>_list 回读确认实际生效——写操作返回 ok 只代表请求被接受、不代表结果符合预期；写公式后查错误码、筛选 / 排序后核对前几行、删除 / 清空后确认已空。禁止只在文本里声称"已完成"。
- 读全再写：批量填充 / 补齐 / 修正类任务先确认真实数据末行再写，只探前 N 行会漏写表尾（确定末行流程见
lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data")）。
- 公式优先于硬编码：能用公式表达的计算（总计 / 占比 / 提取 / 查找）一律写公式而非静态值——凡可由表内其它单元格推导的派生值默认用公式，即使用户没说"联动"；写公式前先读
lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-translation")，公式落表后收尾必跑 lark_sheets_formula_verify 直到 status='success'（见 lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-verify")）。
- 续写 / 扩展继承样式：续写、补齐、复制区块、新增行列时禁止只读值只写值，必须连带
cell_styles + border_styles + 合并 + 行高一起继承（清单见 lark_get_skill(domain="sheets", section="write-cells")，四边框最易漏）。
- 多步写入分流：美化收尾（样式 / 合并 / 行高列宽 / 冻结的任意组合）→ 一次
lark_sheets_styles_put 声明式规格交付（见 lark_get_skill(domain="sheets", section="styles-put")）；同一个写操作打多个区域 → 用该工具自身的复数形态（ranges / map 入参）；只有跨类型、有顺序依赖的操作链（如插列 → 写表头 → 回填数据）才用 lark_sheets_batch_update（high-risk-write：需 _confirm=true；fail-fast 不回滚，语义见 lark_get_skill(domain="sheets", section="batch-update")）。
- 分组汇总用透视表："按 X 统计 Y / 分组汇总 / 各类数量金额"用
lark_sheets_pivot_{create|update|delete}，禁止用 SUMIF / 本地脚本拼一张假透视表。
- 拆成可验证 checklist：落地前把指令拆成所有"独立可验证子要点"，逐点
assert 全过才交付（多维排序每维一点、多目标每目标一点、范围类核起 / 末 / 边界）；只做第一个要点属违规。
- 全量处理前置断言条数：翻译 / 打标 / 批量公式落地等逐条任务，先把预期条数硬编码再
assert actual == expected，禁止输出"已完成前 N 条，剩余继续"的半成品。
- 缺失值不编造：补齐 / 扩展 / 按原表格式续填时，查不到或无法确定的值一律留空 + 备注注明（"暂未发布 / 未知 / 待核实"），禁止用推算值 / 估算值 / 凭空数据充数；原表若已示范缺失值写法（空值 + 备注），照抄该约定。宁可留空标注，不填不可靠的数。
端到端工作流：了解结构（lark_sheets_workbook_info）→ 读数据 → 理解语义 → 原生工具优先 → 写入 → 回读验证；实操展开见下方「执行要点」。
场景 → 工具速查（拿不准工具名先查这里，别按直觉拼）
把高频意图映射到真实存在的工具 / 参数（agent 常从 Excel / Google Sheets / OpenAPI 误迁移工具名）。选定工具后先读「动手前读」列指向的 reference 再动手——工具名对得上不代表用法对。
| 你要做的事 | ✅ 正确写法 | 动手前读 | ❌ 不存在 |
|---|
| 读数据（纯值 / CSV） | lark_sheets_csv_get（range 可省略 = 读整个子表，无需先探行列；限定范围才传） | lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data") | lark_sheets_get_range、lark_sheets_range_get、lark_sheets_cells_read |
| 读值 + 公式 / 样式 / 批注 | lark_sheets_cells_get(include="value,formula,style,comment,data_validation") | lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data") | lark_sheets_get_cell、lark_sheets_cell_get、with_styles、with_merges、include_merged_cells |
写纯文本值（整块 CSV 平铺；列里没有需字面保真的数值 / 日期标签 / 编号——点分日期 12.10、编号 001 会被 csv-put 数值化，不算纯文本） | lark_sheets_csv_put（定位用 start_cell，单个左上角锚点格；也接受 range 别名，区间自动取左上角） | lark_get_skill(domain="sheets", section="write-cells") | 把含点分日期(12.10)/编号(001)的列裸灌 lark_sheets_csv_put——会被数值化（12.10→12.1、001→1，尾零/前导零丢失），改用 lark_sheets_table_put 声明 dtypes:object |
| 写带类型的数据到已有表（列里有数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数等本质是量值的数据——不看当下要不要排序 / 求和，量值一律走这里） | lark_sheets_table_put(sheets=…) 完整 payload {"sheets":[{...}]}（列名走 columns、二维数据走 data、列 pandas dtype 走 dtypes、列展示格式走 formats；来源不限 DataFrame——Counter / dict / list 同理；要同时美化加 styles 一步带样式（区域底色 / 边框 / 列宽 / 行高 / 合并），不必事后再刷；payload 里不存在的 sheet 名会自动建子表，详见 write-cells） | lark_get_skill(domain="sheets", section="write-cells") | 在本地把数字拼成 "$1,234" / "30.5%" 字符串再 lark_sheets_csv_put（会落成文本、丢失计算能力；常见借口见下方 ⚠️） |
| 新建电子表格并写带类型的数据（类型保真需求同上，但目标表还不存在） |
⚠️ 动手前的触发式必读（按动作判定，不看主场景）：本次操作只要涉及样式 / 美化（底色 / 边框 / 字号 / 对齐 / 数字格式 / 汇总行 / 配色 / 列宽行高），动手前先读 lark_get_skill(domain="sheets", section="visual-standards")；只要要写飞书公式，动手前先读 lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-translation")（飞书函数与 Excel 有差异，凭直觉迁移易错），写完后再读 lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-verify") 并执行 lark_sheets_formula_verify 收尾。哪怕主任务是"建表 / 展开数据 / 录入"，只要动作里含美化或写公式就适用——别因"这不算专门的美化 / 公式任务"而跳过。
⚠️ 两种图片别选错：图若绑定某条记录、要随行排序 / 筛选 / 增删（凭证 / 证件照 / 每行配图，话里带「对应 / 每行 / 这列」等绑定词）→ 单元格图片 lark_sheets_cells_set_image；只是自由摆放的装饰（logo / 水印 / 封面）→ 浮动图片 lark_sheets_float_image_create。别因「浮动图更好控制 / 更熟」默认选浮动图。
⚠️ 纯文本还是数值语义（看数据本质，不看当下用途）：金额 / 百分比 / 比率 / 计数 / 日期等本质是量值的数据 → 一律数值写入，常规二维表用 lark_sheets_table_put（dtypes 声明类型 + formats 设展示格式），版式装不下（多级 / 合并表头的宽表 leaderboard 等）改用 lark_sheets_cells_set 传数字（百分比传小数 0.4）+ number_format，照样显示 40% 且数值无损。只有编号 / 身份证 / 单据号这类本质是标识符、要字面保真的才用 lark_sheets_csv_put 平铺。几个常见借口都不成立——"只是 leaderboard / 报表展示不用算""版式复杂""样式以后再刷、先铺文本"都不是把百分比写成 "40%" 字符串灌 lark_sheets_csv_put 的理由（展示不改变它是数值；类型不能后补，落成文本就回不来）。判据与操作展开见 lark_get_skill(domain="sheets", section="write-cells")「数字还是文本」。
⚠️ 要新建子表 / 整表美化 → 别默认「lark_sheets_csv_put 写值再事后刷样式」：lark_sheets_table_put / lark_sheets_workbook_create 的 styles 能在写数据的同一步带全套样式（区域底色 / 边框 / 列宽 / 行高 / 合并），且 lark_sheets_table_put 的 payload 里若 sheet 名不在工作簿中会自动新建子表——纯文本表要新建子表 + 美化时同样走这里（styles 与列是否 typed 无关），比「lark_sheets_csv_put 写值 + 多次 lark_sheets_cells_batch_set_style / lark_sheets_rows_resize / lark_sheets_cols_resize 刷样式」少好几次调用（冻结行列等 sheet 级属性仍需 lark_sheets_dim_freeze 单独一步）。存量表事后美化则一次 lark_sheets_styles_put 交付（同一份 styles 词汇）。
⚠️ 定位参数：lark_sheets_cells_get / lark_sheets_cells_set / 用 ； 规范用 （单个左上角锚点格），也接受 别名（区间自动取左上角），二者择一即可。
⚠️ 一律走 ， 这类参数；用 的 ，不要在 里找 merge 参数。
执行要点（读取 / 原生工具 / 陷阱）
读取：按需求选路径（细则见 lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data")）
| 用户需求 | 读取路径 |
|---|
| "完善 / 补齐 / 修正所有 XX"、分析 / 清洗 / 大数据 | 原生优先（公式 / lark_sheets_pivot_create / lark_sheets_filter_create）；表达不了再分批 lark_sheets_csv_get 导出 + 处理 + 分批回写（默认覆盖所有对应数据行，不以用户选区为准） |
| "查一下 / 统计 / 汇总"等只读 | 小表 lark_sheets_csv_get 读到上下文（省略 range 即读整个子表）；大表先 lark_sheets_workbook_info + 小窗口 lark_sheets_csv_get 定边界，再按行窗口分批读 |
| 需要公式 / 样式 / 批注 | lark_sheets_cells_get |
| 续写 / 扩展已有内容 | lark_sheets_csv_get 看结构 + lark_sheets_cells_get 读源区样式 + lark_sheets_sheet_info(include="row_heights,merges")（见准则 5） |
"补齐 / 填空"类只探前 10 行就写会漏写表尾——先按 lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data") 确认真实数据末行（准则 3）。
计算：原生工具优先，代码兜底（强化准则 7）
| 用户需求 | 用原生 | 禁止的替代 |
|---|
| 按 X 统计 Y、分组汇总 | lark_sheets_pivot_{create|update|delete} | pandas groupby → 写值 |
| 求和 / 计数 / 平均 / 占比 | 公式 | Python 算 → 写静态值 |
| 图表 / 可视化 | lark_sheets_chart_* | matplotlib |
| 条件高亮 / 色阶 | lark_sheets_cond_format_* | 逐格设样式 |
| 筛选 | lark_sheets_filter_* | pandas filter → 覆盖写入 |
| 文本提取 / 转换 / 查找 | 公式（REGEXEXTRACT / TEXT / VLOOKUP 等） | Python → 写静态值 |
只有多步清洗、统计建模、公式试错 3 次仍失败时才用代码。
用脚本配合工具时
- 解析工具返回时只取数据字段：工具返回 JSON 结果，数据在结果字段里、诊断与警告另行给出；解析时只取数据字段，别把警告 / 诊断文本混进 JSON 再解析（会解析失败）。
- 喂给工具的 CSV / JSON 用 UTF-8 无 BOM；临时文件放系统临时目录、勿落项目目录。
- 调用失败先读错误再调整，别原样重发。
- 回写纯单元格值：剥离
值(V-Align: bottom) 这类"值(样式)"串与残留引号再写；排序优先 lark_sheets_range_sort 原生工具，别"读出本地排完再整列写回"。
易漏陷阱
lark_sheets_dim_insert 不继承行高：只继承值 / 公式 / 边框，新行回落默认高度截断长文本；插行填长文本前读相邻行 row_height，用 lark_sheets_batch_update 合 lark_sheets_rows_resize 补齐。- 公式容错：日期 / 查找 / 数值转换公式用
IFERROR 包裹；写完读结果列首末各 5 行查 #VALUE! / #REF! / #DIV/0!，然后继续跑 lark_sheets_formula_verify 直到 status='success'；同一方案试错上限 3 次。
- 循环引用：聚合公式引用范围不能含目标 cell 自身或其传递依赖。
- 隐藏行列：
lark_sheets_csv_get 默认含隐藏行列；skip_hidden=true 只看可见，真实行号会跳空——禁止按返回数组下标推导行号，用 annotated_csv 的 [row=N] 或 row_indices。
- 跨 sheet 对象：图表 / 条件格式 / 透视表 / 浮动图片可能分布在多个子表，操作前先
lark_sheets_workbook_info 掌握全局。
- NLP 任务分批：语义理解 / 翻译 / 改写 / 分类等用 NLP 处理（代码只做分批 / 行号映射 / 写回）；数据量大必须分批（通常 30 行 / 批），每批处理完即时写回，单批生成通常 ≤ 300 行，多批用
lark_sheets_batch_update。
References
本 skill 的 reference 分两组：先读通用方法与规范（横切所有任务的样式、公式规则，不含具体工具），它们规定了"怎么做对"；再按操作对象进入工具参考查具体工具与调用细节。编辑类任务务必先过一遍通用方法与规范，连同上方「飞书表格编辑准则」对所有工具参考一律生效。
通用方法与规范（先读，横切所有任务，不含具体工具）
| Reference | 描述 |
|---|
飞书表格样式与配色规范 — lark_get_skill(domain="sheets", section="visual-standards") | 飞书表格样式与配色规范：表头/数据区/汇总行的颜色、字号、对齐、边框、数字格式等取值标准，以及从零新建表格的版式美化、新增汇总行、追加行列继承原表风格、已有区域美化等典型场景的决策流程与样式要点。工具调用参数细节请参考对应的 write-cells / range-operations / batch-update。条件格式（高亮、标红、数据条、色阶）请使用 conditional-format。 |
飞书表格公式生成规则 — lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-translation") | Excel 公式到飞书表格公式的迁移与生成规则。核心目标不是保留 Excel 原语法，而是按飞书表格可执行规则重写公式，并在结果上尽量对齐 Excel。当用户要求把 Excel 公式改写成飞书表格公式，或需要生成飞书公式（尤其涉及 ARRAYFORMULA、原生数组函数、INDEX/OFFSET、MAP/LAMBDA、日期差、多层范围结果与二次展开）时使用。本文只负责把公式写对，落表后的强制收尾请接 lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-verify")。 |
按对象的工具参考（含工具）
| Reference | 描述 |
|---|
Lark Sheet Formula Verify — lark_get_skill(domain="sheets", section="formula-verify") | 公式写入 / 批量填充 / copy_to_range 扩展 / 导入含公式工作簿后的强制自检入口。对指定子表（或整本工作簿）扫描公式与单元格值，聚合所有 Excel 错误（#REF! / #DIV/0! / #VALUE! / #NAME? / #NULL! / #NUM! / #N/A），同时合并最近一次写入留下的编译失败（formula_errors），输出统一 JSON 让 AI 一次拿到完整健康度报告。只要任务涉及写公式，落表后就应调用 lark_sheets_formula_verify 收敛到 zero-error；status='errors_found' 或 status='partial' 时禁止把链路标为完成。 |
Lark Sheet Workbook — lark_get_skill(domain="sheets", section="workbook") | 管理飞书表格的工作簿结构（子表列表及元数据）。当用户提到"看看这个表格有什么"、"表格结构"、"有哪些 sheet"、"新建一个 sheet"、"删除这个工作表"、"重命名"、"复制一份"、"移动到前面"时使用。 |
Lark Sheet Sheet Structure — lark_get_skill(domain="sheets", section="sheet-structure") | 管理飞书表格的子表结构与布局。适用场景：查看行高、列宽、隐藏行列、合并单元格等布局信息，以及"插入一行"、"删除这列"、"隐藏行"、"冻结表头"、行列分组（大纲折叠/展开）等操作。行列大纲仅在用户明确提到"行分组"、"列分组"、"大纲"、"outline"时才触发，"按XXX分组"等数据分组场景请使用 pivot-table。如需在表尾追加数据，应先通过此 skill 插入行，再通过 write-cells 写入。 |
Lark Sheet Read Data — lark_get_skill(domain="sheets", section="read-data") | 读取飞书表格中的单元格数据。当用户需要"看看数据"、"分析数据"、"统计/汇总"时使用；也适用于需要查看公式、样式、批注等详细信息的场景。 |
Lark Sheet Search & Replace — lark_get_skill(domain="sheets", section="search-replace") | 在飞书表格中搜索和替换文本，支持限定范围、大小写匹配、精确匹配、正则表达式。当用户需要"查找"、"搜索"、"定位"某个值，或"替换"、"批量修改文本"、"把 A 改成 B"时使用。不要用于理解表格结构（应读取数据）、不要用于数据分析（应读取数据后计算）、不要把用户操作动作中的关键词（如"汇总金额""统计数量"）当作搜索词。 |
Lark Sheet Write Cells — lark_get_skill(domain="sheets", section="write-cells") | 向飞书表格的指定区域批量写入值、公式、样式、批注或单元格图片。适用场景：填写数据、设置公式、修改格式、添加批注、嵌入单元格图片（如需操作浮动图片，请使用 float-image）；若只需把一块 CSV 批量铺到表格上（值或公式，不带样式/批注），直接使用 lark_sheets_csv_put 更短更快。追加数据需先通过 sheet-structure 插入行列。 |
Lark Sheet Range Operations — lark_get_skill(domain="sheets", section="range-operations") | 对飞书表格中指定区域执行结构性操作（不涉及写入单元格数据值）。适用场景：清除内容或格式（"清空"、"删除内容"、"去掉格式"）、合并/取消合并单元格、调整行高列宽（"加宽列"、"自适应列宽"）、移动/复制/填充/排序数据（"移动数据"、"复制到"、"自动填充"、"按某列排序"）。写入单元格数据请使用 write-cells。 |
Lark Sheet Styles Put — lark_get_skill(domain="sheets", section="styles-put") | 把一份声明式视觉规格（样式/边框/合并/行高列宽/冻结）一次性应用到已有飞书表格的多个子表，整份规格一次提交。当任务是对存量表做美化收尾、批量刷样式、统一版式时使用。样式取值标准见 visual-standards；建新表带样式走 workbook（lark_sheets_workbook_create 的 styles）、写数据同步带样式走 write-cells（lark_sheets_table_put 的 ），三者共用同一份 词汇。仅针对飞书表格。 |
公共参数速查
各 reference 的每个工具下用一行徽章标注该工具支持的公共参数，例如：
_公共四件套_ — URL/token + sheet 定位（两组各必给一个，详见下方「公共参数」）_公共：URL/token（无 sheet 定位）_ — 只接 URL/token，常见于 lark_sheets_batch_update / lark_sheets_styles_put 等不强制 sheet 定位的工具
公共参数（定位资源）
公共四件套 = url / spreadsheet_token / sheet_id / sheet_name，分成两组 XOR，每组都必须给且只能给一个（XOR = 二选一必填，不是"可选"）：
- spreadsheet 定位（必填）：
url 与 spreadsheet_token 二选一，必须给其中之一。两个都不给 → 校验报错 specify at least one of --url or --spreadsheet-token；两个都给 → 互斥冲突。
url 解析 /sheets/、/spreadsheets/ 与 /wiki/ 三种链接（从路径里抽出 token；也可以直接把裸 token 传给 spreadsheet_token）。其它形态的链接不会被解析成表格 token。/wiki/ 知识库链接可直接传 url：会自动定位到链接背后的电子表格；若该链接背后不是电子表格（而是文档 / 多维表格等），则报错。- 例外：
lark_sheets_workbook_create（新建表 + 可选写入数据）与 lark_sheets_workbook_import（把本地文件导入为新表）都产出一张还不存在的表格，不接受任何 spreadsheet / sheet 定位参数——lark_sheets_workbook_create 只有 title / folder_token / values / styles / sheets，lark_sheets_workbook_import 只有 file（必填）/ folder_token / name。
- sheet 定位（公共四件套工具必填）：
sheet_id 与 sheet_name 二选一，必须给其中之一。两个都不给 → 校验报错 specify at least one of --sheet-id or --sheet-name。
- ⚠️ 不确定 sheet 名时禁止直接猜
Sheet1：除非用户对话明确说出 sheet 名 / id，或上下文（之前的工具调用 / URL 锚点 ?sheet=xxx）已经出现过具体值，否则第一步先调 lark_sheets_workbook_info(url="...")（或 spreadsheet_token）拿 sheets[].sheet_id / sheets[].title 列表再选。中文环境下子表常叫"数据" / "Sheet"（无数字）/ "工作表 1" / 业务名，猜 Sheet1 大概率撞 sheet not found，比先查多耗一次失败调用 + 重试。
- ⚠️
range 里的 Sheet1! 前缀不能替代 sheet 定位：即使写了 range="Sheet1!A1:B2"，仍必须额外传 sheet_id 或 sheet_name，否则照样报上面的错。
- 例外：徽章标为
_公共：URL/token（无 sheet 定位）…_ 的工具（如 lark_sheets_workbook_info / lark_sheets_workbook_export / / / | / / ） sheet 定位，只给一组 spreadsheet 定位即可。 用 / （XOR，可都不传，落点细节见 ）。
| 参数 | Type | 必填 | 说明 |
|---|
url | string | 二选一必填（与 spreadsheet_token） | spreadsheet 或 wiki URL |
spreadsheet_token | string | 二选一必填（与 url） | spreadsheet token |
sheet_id | string | 二选一必填（与 sheet_name；仅公共四件套工具） | 工作表 reference_id |
sheet_name | string | 二选一必填（与 sheet_id；仅公共四件套工具） | 工作表名称 |
统一调用范式（公共四件套工具的所有示例都遵循此形状，两组定位缺一不可）：
lark_sheets_<tool>(<workbook 定位>, <sheet 定位>, <其它参数>)
# workbook 定位：url="..." 或 spreadsheet_token="..." （二选一，必给）
# sheet 定位： sheet_id="$SID" 或 sheet_name="<真实表名>" （二选一，必给；占位符不要原样填）
# 例：lark_sheets_csv_get(url="https://.../sheets/shtXXX", sheet_name="<真实表名>", range="A1:F30")
# 注意：真实表名不要直接填 "Sheet1"——大多数表的子表不叫这个；先 lark_sheets_workbook_info 拿 sheets[].title 再代入。
高风险确认
以下工具是 high-risk-write：lark_sheets_batch_update、lark_sheets_cells_clear、lark_sheets_cells_batch_clear、lark_sheets_sheet_delete、lark_sheets_dim_delete、lark_sheets_dropdown_delete，以及各对象删除 lark_sheets_chart_delete / lark_sheets_pivot_delete / lark_sheets_cond_format_delete / lark_sheets_filter_delete / lark_sheets_filter_view_delete / lark_sheets_sparkline_delete / lark_sheets_float_image_delete。
首次调用会被 MCP server 拒绝并给出确认指引：先向用户展示将执行的操作与影响范围，获得用户明确同意后再带 _confirm=true 重新调用。未经用户同意不得带 _confirm=true，也不得在被拒后静默补 _confirm=true 重试——那等于禁用门禁。
复合 JSON 参数
写复合 JSON 参数（cells / properties / operations / styles / border_styles / sort_keys / options 等）时，如果对结构不确定，先用 lark_discover(query="sheets.<tool>") 把工具 schema 读出来再构造 payload，比靠 reference 的速查表更精确，也避免因为字段拼写或缺失被服务端拒绝。图表可直接用 lark_sheets_chart_create(print_example="<type>") 拿最小可用模板改参。reference 的 ## Schemas 段只给一层结构，深层只能靠 lark_discover 或 ## Examples 的真实示例。
参数内容类型与输出约定（术语速记）
- 参数表里 JSON 类入参标三类：复合 JSON = 深层嵌套对象（用
lark_discover 取完整结构）；简单 JSON = 一维 / 二维标量数组（如 ["sheet1!A1:B2",...] / [["alice",95]]，结构简单）；非 JSON 文本 = 原样文本（如 CSV）。
- envelope：所有工具返回统一外层结构
{ok, identity, data, ...}。正文里 envelope.data 指业务数据层（如 lark_sheets_csv_get 的 annotated_csv）；写操作不会自动回读，如需校验请自行调用对应的 *_list / *_get / lark_sheets_cells_get。
复合 JSON / 大入参
复合 JSON 参数（cells / properties / operations 等）作为 JSON 对象传入即可（MCP client 负责序列化）。payload 较大、含换行 / 引号等特殊字符时也直接放进参数对象，无需关心命令行转义。
含特殊字符（! / 引号 / 空格 / 非 ASCII）的参数（如 A1 引用 range="Sheet1!A1:B2"、含特殊字符的 sheet 名 source="'Sales-2025'!A1:D100"）直接作为字符串值传入即可——MCP client 处理转义，无需关心 shell history expansion 等问题。
