lark-skills
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基于 Claude Code + lark-cli 的飞书/Lark 自动化 Skill 集合。 分为两类:通用能力 Skill 和 场景 Skill。 通用能力 Skill(可被其他 Skill 调用): 选哪一个:面向组织内分发(员工/群聊)用 lark-doc-deliver;*面向个人账号归档*用 lark-doc-personal。 两者背后是完全不同的飞书应用类型,配置和 API 调用流程互不兼容。 场景 Skill(面向具体业务场景,可调用通用能力 Skill): 对应入口:.claude/commands/<skill-name>.md — 轻量 wrapper,引用 SKILL.md。 doc-summary 生成汇总报告后,调用 lark-doc-deliver 完成文档创建和消息投递。 调用方式:读取并执行 skills/lark-doc-deliver/SKILL.md,传入 markdown_file、title、message_file。 按操作类型选择身份: - 文档搜索(doc-summary):使用用户身份(--as user),因为搜索 API 仅支持 user_access_token。需一次性执行 lark-cli auth login --domain docs 授权 - 企业版文档创建 / 权限管理 / 消息投递(lark-doc-deliver):使用 bot(--as bot),由 lark.identity 配置控制 - 个人版文档创建(lark-doc-personal):必须用 --as user。个人版 bot 创建的文档会落在 app 云空间(用户 UI 不可见),且 transfer_owner + 跨空间 drive +move 在个人版不可行 - weekly-report…
In this repository8 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- doc-summarySkill
- lark-doc-deliverSkill
- lark-doc-personalSkill
- meeting-action-syncSkill
- okr-writingSkill
- progress-reportSkill
- commit-weekly-reportSkill
The file
Files
Lark Skills
基于 Claude Code + lark-cli 的飞书/Lark 自动化 Skill 集合。
技术选型
| 层 | 选型 | 理由 |
| Agent 框架 | Claude Code (CC) | Skill / subagent 原生支持,定时任务可通过 launchd + claude -p 触发 |
| 飞书集成 | lark-cli(CLI) | 纯命令行调用,不依赖 SDK / 运行时;适合 Agent 直接操作 |
| 数据采集 | python3 脚本 | 处理 GitHub/GitLab API 分页、并发、格式化 |
| 配置管理 | YAML (config.yaml) | 每个 skill 独立配置,真实值 gitignore,模板提交 |
架构约定
Skill 结构
分为两类:通用能力 Skill 和 场景 Skill。
通用能力 Skill(可被其他 Skill 调用):
skills/lark-doc-deliver/ # 飞书企业版:bot 创建 + 权限转移 + 消息投递
├── SKILL.md
├── config.yaml
└── config.example.yaml
skills/lark-doc-personal/ # 飞书个人版:user 一步到位创建到个人云空间
├── SKILL.md
├── config.yaml
└── config.example.yaml选哪一个:面向组织内分发(员工/群聊)用
lark-doc-deliver;面向个人账号归档用lark-doc-personal。 两者背后是完全不同的飞书应用类型,配置和 API 调用流程互不兼容。
场景 Skill(面向具体业务场景,可调用通用能力 Skill):
skills/doc-summary/ # 文档总结框架
├── SKILL.md
├── config.yaml # 主配置(指定当前场景,gitignored)
├── config.example.yaml
└── scenarios/ # 场景预设
└── example.yaml # 模板;用户自己复制并改名(如 tech-design.yaml)
skills/weekly-report/ # 周报生成
├── SKILL.md
├── config.yaml
├── config.example.yaml
└── scripts/
skills/progress-report/ # 项目进度同步 + 定时团队日报(launchd 每日 21:00,过去 24h 窗口)
├── SKILL.md
├── config.yaml
├── config.example.yaml
└── scripts/
skills/okr-writing/ # OKR 制定 / 评审 / 润色并写入飞书 OKR(方法论 + 流程型,无 config)
├── SKILL.md
└── references/ # 官方方法论摘录(Google re:Work / WhatMatters,带来源)对应入口:.claude/commands/<skill-name>.md — 轻量 wrapper,引用 SKILL.md。
Skill 间调用
doc-summary 生成汇总报告后,调用 lark-doc-deliver 完成文档创建和消息投递。
调用方式:读取并执行 skills/lark-doc-deliver/SKILL.md,传入 markdown_file、title、message_file。
飞书 API 身份策略
按操作类型选择身份:
- 文档搜索(
doc-summary):使用用户身份(--as user),因为搜索 API 仅支持 user_access_token。需一次性执行lark-cli auth login --domain docs授权 - 企业版文档创建 / 权限管理 / 消息投递(
lark-doc-deliver):使用 bot(--as bot),由lark.identity配置控制 - 个人版文档创建(
lark-doc-personal):必须用--as user。个人版 bot 创建的文档会落在 app 云空间(用户 UI 不可见),且transfer_owner+ 跨空间drive +move在个人版不可行 - weekly-report / progress-report:使用 bot(
--as bot),覆盖文档创建、权限管理、消息投递
Subagent 并行模式
处理多成员数据时,为每位成员 spawn 独立 subagent 并行执行,避免主 Agent 上下文溢出。
Subagent 产出写入 /tmp/ 临时文件,主 Agent 汇总。
lark-cli 使用要点
- 大内容传递用
@file(相对路径):lark-cli docs +create --content @report.md --doc-format markdown im +messages-send的--markdown不支持@file,用$(cat file)传递- 原始 API 调用:
lark-cli api <METHOD> <path> --data '<json>' --as <bot|user> - 分页:
--page-all --page-size 50
团队配置
团队成员、飞书权限等在各 skill 的 config.yaml 中维护。
成员 open_id 来源:通过群聊成员 API 查询(im/v1/chats/:chat_id/members)。
开发规范
- 新 skill 复制现有结构,保持 SKILL.md 可独立执行
- config.yaml 含敏感信息,只提交 config.example.yaml
- 所有报告数据必须有原始来源,严禁编造
Does it work?
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- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

