| name | lark-tasklist-export |
| description | 从飞书任务清单（tasklist）中提取所有未完成任务及其自定义字段，生成结构化的 Markdown 文档。当用户要求导出/提取/读取飞书任务清单、把飞书任务做成文档、导出任务列表为 markdown 时使用。也适用于用户说"帮我看看任务清单里有什么"、"把清单里的任务整理成文档"等场景。即使用户没有明确说"导出"或"markdown"，只要涉及从飞书任务清单中批量提取任务信息并生成文档，就应触发此 skill。 |
飞书任务清单导出 Skill
从飞书任务清单中提取完整的未完成任务数据（含自定义字段、子任务、负责人姓名），生成一份结构化的 Markdown 文档，并可选生成一个可视化 Dashboard 网页。
前置条件
- 已完成
lark-cli config init（见 ../lark-shared/SKILL.md）
- 以 user 身份执行（
--as user），因为需要访问用户的任务清单和通讯录
- 需要 scope：
task:task:read、task:tasklist:read、contact:user.base:readonly
核心工作流
1. 定位清单 → 2. 拉取任务列表 → 3. 逐条获取自定义字段 → 4. 反推字段选项映射 → 5. 解析人名 → 6. 获取子任务 → 7. 生成 Markdown → 8.（可选）生成 Dashboard
下面逐步说明。
Step 1: 定位清单
用户可能给出清单名称或清单链接。
lark-cli task +tasklist-search --query "清单名称" --as user
如果用户直接给了 ?guid=xxx 链接，直接提取 guid。
Step 2: 拉取所有未完成任务
这一步只需要拿基础字段（标题、截止时间、成员、子任务数）。自定义字段在 Step 3 单独获取。
lark-cli task tasklists tasks --as user \
--params '{"tasklist_guid":"<GUID>","page_size":50}'
关键点：
tasklists.tasks 返回的是摘要，不含 custom_fields，这是正常的completed_at == "0" 表示未完成- 必须串行翻页：检查
has_more 和 page_token，有则继续
page_size 最大 50- 此 API 禁止并发
收集所有 completed_at == "0" 的任务的 guid、summary、due、members、subtask_count。
Step 3: 逐条获取自定义字段
对 Step 2 收集的每个任务 guid，调用详情 API 获取 custom_fields：
lark-cli task tasks get --as user \
--params '{"task_guid":"<GUID>"}'
关键点：
- 响应中的
custom_fields 数组包含每个自定义字段的 name、type、single_select_value（或其他类型的值）
single_select_value 返回的是 option 的 GUID，不是文本名称- 必须串行调用，每个请求之间 sleep 0.2 秒，避免触发限流
- 这一步是整个流程中最耗时的（N 个任务 = N 次 API 调用）
Step 4: 反推自定义字段选项映射
飞书目前没有 API 直接获取自定义字段的选项定义。必须从实际数据中反推，然后让用户确认。
具体做法：
- 按
custom_fields[].name 分组——不同清单的自定义字段名称、数量、类型完全不同，不要假设任何固定字段名
- 对每个字段，列出所有出现过的
single_select_value GUID
- 对每个 GUID，列出使用了该选项的任务标题（帮助推断含义）
- 根据任务标题中的【标签】、关键词等上下文，为每个 GUID 推断一个名称
- 将推断结果整理成表格，呈现给用户确认，格式如下：
请确认以下自定义字段映射（我根据任务内容推断的）：
## {字段名1}
| GUID | 推断名称 | 依据任务 |
|------|---------|---------|
| abc1... | {推断名称} | {使用了此选项的任务标题} |
| abc2... | {推断名称} | {使用了此选项的任务标题} |
## {字段名2}
| GUID | 推断名称 | 依据任务 |
|------|---------|---------|
| def1... | {推断名称} | {使用了此选项的任务标题} |
| ... | ... | ... |
如有错误请指出，确认无误后我继续生成文档。
- 如果用户提供了截图，结合截图中的信息来推断
- 对于无法推断的 GUID，标记为
未知选项(GUID前8位)，让用户提供名称
重要：每个清单的自定义字段完全不同，不能跨清单复用映射。每次处理新清单都必须重新推断和确认。
Step 5: 解析负责人姓名
从 Step 2 的 members 中收集所有出现的 open_id（包括 role == "assignee" 和 role == "follower"），然后解析姓名：
lark-cli contact +get-user --as user
lark-cli contact +get-user --user-id "<open_id>" --as user
提取返回的 data.user.name 字段。串行调用，每个间隔 0.2 秒。
注意：只收集 assignee 会导致遗漏（如 follower 人员），务必收集所有成员。
Step 6: 获取子任务
对 subtask_count > 0 的任务，获取子任务列表：
lark-cli task subtasks list --as user \
--params '{"task_guid":"<PARENT_GUID>"}'
每个子任务提取：summary（标题）、completed_at（是否完成）、members（负责人）。
Step 7: 生成 Markdown
输出模板参考 references/output-template.md，包含：
- 文档头部：清单名称、导出时间、任务总数
- 统计概览：按截止时间和第一个自定义字段的简要统计
- 任务表格：按截止时间排序（今天 → 明天 → 未来 → 无截止时间），列为：
- 序号、任务标题、各自定义字段列、截止时间、子任务数、负责人
- 自定义字段列的名称和数量因清单而异，按实际推断结果动态生成
- 子任务详情：对有子任务的任务，在表格后列出子任务清单（含完成状态和负责人）
- 附录：
- 各自定义字段的选项说明（如用户有提供含义）
- 团队成员 open_id ↔ 姓名对照表
将生成的 Markdown 文件保存到用户当前工作目录下，文件名格式：<清单名称>-未完成任务.md
Step 8: 可选生成 Dashboard 网页
Markdown 生成完成后，询问用户是否需要生成一个可视化的 Dashboard 网页：
"Markdown 文档已生成。需要我额外生成一个可视化的 Dashboard 网页吗？可以在浏览器里直接打开，支持看板/分组/表格三种视图，还能筛选和搜索。"
如果用户同意，按照 references/dashboard-template.md 生成 HTML 文件。
关键点：
- Dashboard 是一个自包含的 HTML 文件，所有数据内嵌为 JS 对象，无需服务器
- 任务数据从已提取的数据直接生成（不再调 API）
- 文件名格式：
task-dashboard.html，保存在与 Markdown 相同的目录
- 样式和布局参考模板，但自定义字段名称、选项颜色等根据实际数据动态调整
如果用户拒绝，仅返回 Markdown 文件即可。
注意事项
- 所有 list 类 API（
tasklists.tasks、subtasks.list）必须串行调用
- 批量获取任务详情时，每个请求间隔 0.2-0.3 秒
- 截止时间从毫秒时间戳转为本地时区（UTC+8）可读日期
- 当天显示"今天"，次日显示"明天"
- 飞书任务清单的自定义字段因清单而异，不同清单的字段和选项完全不同，不能跨清单复用映射
- 如果用户提到业务规则（如"某个字段只适用于特定项目"），在生成的文档中注明
- Dashboard 网页中的颜色方案：按第一个自定义字段分配不同颜色，提供默认配色方案
