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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。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
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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。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
妙搭(Spark/Miaoda)应用开发与托管:应用创建、本地全栈开发、云端生成迭代、创意设计(UI mockup / 可交互原型 / 线框图 / 落地页 / 仪表盘 / 幻灯片 deck / 视觉探索)、AI相关能力和飞书平台能力或者其他外部能力集成、日志/Trace/监控指标/PV/UV 查询、环境变量管理、应用角色与成员管理、自动化触发器(定时/记录变更/Webhook/飞书审批)。当用户要开发/新建一个系统·工具·平台·应用,或要本地开发 / 云端开发 / 修改 / 部署 / 发布 / 上线 / 拿可分享链接,或用 HTML 做页面·网站·部署到妙搭,或要设计 / design / mockup / prototype / wireframe / 做 PPT / deck / 视觉探索,或提到妙搭/Spark/Miaoda(应用运行时域名形如 *.aiforce.cloud)、应用数据库、应用文件存储、开放 API Key、可见范围、应用角色/角色成员、线上日志、接口请求量、错误量、延迟、访问量、环境变量、给妙搭应用配自动化任务/定时触发/审批通过后自动触发时使用。不负责普通云盘文件上传(lark-drive)、飞书文档编辑(lark-doc)、原生幻灯片创建(lark-slides)。
飞书多维表格(Base)操作:建表、字段、记录、视图、统计、公式/lookup、表单、仪表盘、workflow、角色权限;遇到 Base/多维表格/bitable 或 /base/ 链接时使用。文件导入转 lark_drive_import,认证/授权由 MCP server 自动处理。
飞书日历:管理日历日程和会议室。查看/搜索日程、创建/更新日程、管理参会人、查询忙闲和推荐时段、预定会议室。当用户需要查看日程安排、创建/修改会议、查询/预定会议室时使用。不负责:查询过去的视频会议记录(走 lark-vc)、待办任务(走 lark-task)。
飞书云文档(Docx / Wiki 文档):读取和编辑飞书文档内容。当用户给出文档 URL 或 token,或需要查看、创建、编辑文档、插入或下载文档图片附件时使用。文档中嵌入的电子表格、多维表格、画板,先用本 skill 提取 token 再切到对应 skill。当用户给出 doubao.com 的 /docx/ 或 /wiki/ URL/token 时,也应直接使用本 skill;路由依据是 URL 路径模式和 token,而不是域名。不负责文档评论管理,也不负责表格或 Base 的数据操作。当用户明确要操作飞书思维笔记时,也使用本 skill。
飞书幻灯片:创建和编辑幻灯片。创建演示文稿、读取幻灯片内容、管理幻灯片页面(创建、删除、读取、局部替换)。当用户需要创建或编辑幻灯片、读取或修改单个页面时使用。当用户给出 doubao.com 的 /slides/ 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。不负责:云文档内容编辑(走 lark-doc)、云文档里的独立画板对象(走 lark-whiteboard)、上传或下载普通文件(走 lark-drive)。
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)。
| 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>"]}
})