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lark-openapi-explorer
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。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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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。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Configure official native OpenCode to add a local LiteLLM OpenAI-compatible Gemini model as a selectable provider using config-file secret references, without wrappers and without changing the current default model.
Diagnose and repair a local LiteLLM + Vertex AI proxy on macOS, especially when `http://127.0.0.1:4000/` or `/v1` is down, startup hangs at `Waiting for application startup`, `/ui/login/` says `Authentication Error, Not connected to DB!`, or Prisma/PostgreSQL issues need to be isolated from the API proxy by splitting `lite` and `full` modes.
Configure an existing Hermes Agent deployment to use a local LiteLLM Vertex Proxy as an additional model option, without disturbing the current Hermes configuration. Use when you need Hermes to access Gemini models via a local LiteLLM gateway already running at 127.0.0.1:4000.
Configure OpenClaw to use an already-running local LiteLLM gateway for Gemini on macOS, with a low-risk add-as-option workflow, exact openclaw.json snippets, verification commands, rollback steps, and the real caveat that some per-run model overrides are rejected unless you use --local or switch the active alias first.
Build a local macOS LiteLLM gateway that exposes Google Cloud Vertex AI Gemini behind an Anthropic-compatible endpoint, then connect Claude Code and OpenClaw to it without breaking existing setups. Use when starting from a fresh machine, when you need a self-starting LaunchAgent service on 127.0.0.1, when Claude Code should route through LiteLLM, or when OpenClaw needs a selectable Gemini-via-LiteLLM model.
Fix packaging and validation failures caused by fragile SKILL frontmatter when publishing or syncing skills into Toby's davidtoby/agent-skills repository. Use when rebuild_all_packages.py fails early on a promoted skill, especially after copying local-only community skills such as lark-* into the repo.
| name | lark-openapi-explorer |
| 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"]}} |
前置条件: 先阅读
../lark-shared/SKILL.md了解认证、身份切换和安全规则。
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>"]}'