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飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经 CLI 封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或 lark-cli 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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npx skills add https://github.com/IWanalq/doubao-office-skills --skill lark-openapi-explorerيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
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浏览器自动化任务处理技能。仅在以下情况使用：1) 其他 skill/工具（搜索、API、数据接口等）都无法满足需求，需要通过真实浏览器 GUI 兜底执行；2) 任务必须在具体网站完成登录 / 授权 / 账号内动作（点赞 / 收藏 / 评论 / 发布 / 加购）；3) 命中白名单网站（淘宝/天猫、微博、小红书）的站内检索 / 互动 / 发布需求。当用户仅需要信息检索、文本生成、代码或数据处理时，不要使用本 skill。
统一处理网页应用的生成、编辑，以及围绕已生成产物的问答。既负责把自然语言需求端到端转成可运行、可预览、可交付的网页应用产物，也负责在用户追问产物时基于真实产物作答。当用户要生成网站、H5、网页应用、管理后台、数据看板时使用。当用户要编辑已有网页应用、做功能新增、页面调整或 Bug 修复时使用。当用户提供 PRD、文档、截图或素材包并要求产出可预览网页应用时使用。当用户针对已生成的网页应用，要求总结或解读网页内容、查看或分析源码、解释或排查运行报错、查询访问量/用户量/数据报表/发布状态等运营信息时同样使用。
用于创意设计与视觉生成场景，面向从单张图片生产到多资产视觉交付的各类设计任务。可覆盖品牌视觉、营销物料、社媒内容、电商素材、信息表达、产品展示、包装设计、IP形象及多资产视觉系统等图片设计场景。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | lark-openapi-explorer |
| version | 1.0.0 |
| description | 飞书/Lark 原生 OpenAPI 探索：从官方文档库中挖掘未经 CLI 封装的原生 OpenAPI 接口。当用户的需求无法被现有 lark-* skill 或 lark-cli 已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书 OpenAPI 时使用。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]}} |
当用户的需求无法被现有 skill 或 CLI 已注册 API 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-cli api 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 skill 或已注册 API
lark-cli <可能的service> --help
如果已有对应命令或 shortcut，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-cli api 裸调：
# GET 请求
lark-cli api GET /open-apis/<path> --params '{"key":"value"}'
# POST 请求
lark-cli api POST /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'
# PUT 请求
lark-cli api PUT /open-apis/<path> --data '{"key":"value"}'
# DELETE 请求
lark-cli api DELETE /open-apis/<path>
向用户呈现挖掘结果时，按以下格式组织：
METHOD /open-apis/...lark-cli api 的完整命令如果用户使用英文交流，将以上所有内容翻译为英文。
--dry-run 预览请求（如支持）# Step 1: 确认 CLI 没有封装
lark-cli im --help
# → 发现没有 chat_members 相关的 create 命令
# 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-cli api POST /open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/members \
--data '{"id_list":["ou_xxx","ou_yyy"]}' \
--params '{"member_id_type":"open_id"}'
# Step 1: 确认 CLI 没有封装
lark-cli im --help
# → 没有 announcement 相关命令
# Step 2-4: 挖掘文档
# → PATCH /open-apis/im/v1/chats/:chat_id/announcement
# Step 5: 调用
lark-cli api PATCH /open-apis/im/v1/chats/oc_xxx/announcement \
--data '{"revision":"0","requests":["<html>公告内容</html>"]}'