npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill brainstormingHow Lark Wiki fits into a Paperclip company.
Lark Wiki drops into any Paperclip agent that handles this kind of work. Assign it to a specialist inside a pre-configured PaperclipOrg company and the skill becomes available on every heartbeat — no prompt engineering, no tool wiring.
Pre-configured AI company — 18 agents, 18 skills, one-time purchase.
SKILL.md95 linesExpandCollapse
---name: lark-wikiversion: 1.0.0description: "飞书知识库:管理知识空间、空间成员和文档节点。创建和查询知识空间、查看和管理空间成员、管理节点层级结构、在知识库中组织文档和快捷方式。当用户需要在知识库中查找或创建文档、浏览知识空间结构、查看或管理空间成员、移动或复制节点时使用。"metadata: requires: bins: ["lark-cli"] cliHelp: "lark-cli wiki --help"--- # wiki (v2) **CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 [`../lark-shared/SKILL.md`](../lark-shared/SKILL.md),其中包含认证、权限处理** > **成员管理硬限制:**> - 如果目标是“部门”,先判断身份,再决定是否继续。> - `--as bot` 对应 `tenant_access_token`。官方限制:这种身份下不能使用部门 ID (`opendepartmentid`) 添加知识空间成员。> - 遇到“部门 + --as bot”时,禁止先调用 `lark-cli wiki members create` 试错;直接说明该路径不可行。> - 如果用户明确要求“以 bot 身份运行”,且目标是部门,必须停下说明 bot 路径无法完成,不要静默切到 `--as user`。 ## 快速决策 - 用户给的是知识库 URL(`.../wiki/<token>`),且后续要查成员/加成员/删成员:先调用 `lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"<wiki_token>"}'` 获取 `space_id`,后续成员接口统一使用 `space_id`。- 用户要在知识库中创建新节点,优先使用 `lark-cli wiki +node-create`。- 用户说“给知识库添加成员/管理员”:先把目标解析成“用户 / 群 / 部门”三类之一,再决定 `member_type`,不要先调 `wiki members create` 再根据报错反推类型。- 用户说“部门 + bot”:这是已知不支持路径。不要继续尝试 `wiki members create --as bot`;直接提示必须改成 `--as user`,或明确告知当前要求无法完成。- 用户说“用户 / 群 + 添加成员”:先解析对应 ID,再执行 `wiki members create`。 ## 成员添加流程 - 调用 `lark-cli wiki members create` 前,先把自然语言里的“人 / 群 / 部门”解析成正确的 `member_id`,不要猜格式。- 用户场景默认优先 `member_type=openid`:用 `lark-cli contact +search-user --query "<姓名/邮箱/手机号>" --format json` 获取 `open_id`。- 群组场景使用 `member_type=openchat`:用 `lark-cli im +chat-search --query "<群名关键词>" --format json` 获取 `chat_id`。- `userid` / `unionid` 只在下游明确要求时才使用;先拿到 `open_id`,再调用 `lark-cli api GET /open-apis/contact/v3/users/<open_id> --params '{"user_id_type":"open_id"}' --format json` 读取 `user_id` / `union_id`。- 部门场景使用 `member_type=opendepartmentid`:当前 CLI 没有 shortcut,需调用 `lark-cli api POST /open-apis/contact/v3/departments/search --as user --params '{"department_id_type":"open_department_id"}' --data '{"query":"<部门名>"}'` 获取 `open_department_id`。- 只有在目标类型和身份都已确认可行后,才调用 `lark-cli wiki members create`。对于部门场景,这意味着必须是 `--as user`。 ## 目标语义约束 - `我的文档库` / `My Document Library` / `我的知识库` / `个人知识库` / `my_library` 都应视为 **Wiki personal library**,不是 Drive 根目录- 处理这类目标时,先解析 `my_library` 对应的真实 `space_id`,再执行 `wiki +move`、`wiki +node-create` 或其他 Wiki 写操作- 不要因为缺少显式 `space_id` 就退化成 `drive +move`- 如果用户明确说的是 Drive 文件夹、云空间根目录、`我的空间`,才进入 Drive 域处理 ## Shortcuts(推荐优先使用) Shortcut 是对常用操作的高级封装(`lark-cli wiki +<verb> [flags]`)。有 Shortcut 的操作优先使用。 | Shortcut | 说明 ||----------|------|| [`+move`](references/lark-wiki-move.md) | Move a wiki node, or move a Drive document into Wiki || [`+node-create`](references/lark-wiki-node-create.md) | Create a wiki node with automatic space resolution | ## API Resources ```bashlark-cli schema wiki.<resource>.<method> # 调用 API 前必须先查看参数结构lark-cli wiki <resource> <method> [flags] # 调用 API``` > **重要**:使用原生 API 时,必须先运行 `schema` 查看 `--data` / `--params` 参数结构,不要猜测字段格式。 ### spaces - `create` — 创建知识空间- `get` — 获取知识空间信息- `get_node` — 获取知识空间节点信息- `list` — 获取知识空间列表 ### members - `create` — 添加知识空间成员- `delete` — 删除知识空间成员- `list` — 获取知识空间成员列表 ### nodes - `copy` — 创建知识空间节点副本- `create` — 创建知识空间节点- `list` — 获取知识空间子节点列表 ## 权限表 | 方法 | 所需 scope ||------|-----------|| `spaces.create` | `wiki:space:write_only` || `spaces.get` | `wiki:space:read` || `spaces.get_node` | `wiki:node:read` || `spaces.list` | `wiki:space:retrieve` || `members.create` | `wiki:member:create` || `members.delete` | `wiki:member:update` || `members.list` | `wiki:member:retrieve` || `nodes.copy` | `wiki:node:copy` || `nodes.create` | `wiki:node:create` || `nodes.list` | `wiki:node:retrieve` |Lark Approval
A straightforward wrapper for Lark's approval workflow APIs that handles the tedious bits of managing approval instances and tasks. You can pull approval detail
Lark Attendance
Automates Lark/Feishu attendance record queries through their CLI tool. You'd use this when building HR dashboards, automating attendance reports, or integratin
Lark Base
Here's a comprehensive toolkit for managing Lark Base (Feishu's multidimensional tables) through command-line operations. It handles everything from creating ta