pengfeiqiao/kunpeng/lark-drive

Claude Code and agent skill by pengfeiqiao/kunpeng

Trust tier 3
  • community
Source check pending

Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

飞书云空间:管理云空间中的文件和文件夹。上传和下载文件、创建文件夹、复制/移动/删除文件、查看文件元数据、管理文档评论、管理文档权限、订阅用户评论变更事件、修改文件标题(docx、sheet、bitable、file、folder、wiki);也负责把本地 Word/Markdown/Excel/CSV 以及 Base 快照(.base)导入为飞书在线云文档(docx、sheet、bitable)。当用户需要上传或下载文件、整理云空间目录、查看文件详情、管理评论、管理文档权限、修改文件标题、订阅用户评论变更事件,或要把本地文件导入成新版文档、电子表格、多维表格/Base 时使用。

Install

npx vskill@latest install pengfeiqiao/kunpeng/lark-drive

SKILL.md

The same SKILL.md was published earlier as yokingma/weclaws/lark-drive.

drive (v1)

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

导入分流规则: 如果用户要把本地 Excel / CSV / .base 快照导入成 Base / 多维表格 / bitable,必须优先使用 lark-cli drive +import --type bitable。不要先切到 lark-base;lark-base 只负责导入完成后的表内操作。

快速决策

  • 用户要搜文档 / Wiki / 电子表格 / 多维表格 / 云空间对象,优先使用 lark-cli drive +search。自然语言里"最近我编辑过的"、"我创建的"、"最近一周我打开过的 xxx"、"某人创建的 docx" 等直接映射到扁平 flag,避免手写嵌套 JSON。老的 docs +search 进入维护期、后续会下线,不要新增对它的依赖。
  • 用户要把本地 .xlsx / .csv / .base 导入成 Base / 多维表格 / bitable,第一步必须使用 lark-cli drive +import --type bitable。
  • 用户要把本地 .md / .docx / .doc / .txt / .html 导入成在线文档,使用 lark-cli drive +import --type docx。
  • 用户要在 Drive 里上传、创建、读取、覆盖更新原生 `.md` 文件(不是导入成 docx),切到 `lark-markdown`。
  • 用户要把本地 .xlsx / .xls / .csv 导入成电子表格,使用 lark-cli drive +import --type sheet。
  • 用户要在云空间里新建文件夹,优先使用 lark-cli drive +create-folder。
  • 用户要把本地文件上传到知识库 / 文档库里的某个 wiki 节点下时,仍然使用 lark-cli drive +upload --wiki-token <wiki_token>;不要误切到 wiki 域命令。
  • lark-base 只负责导入完成后的 Base 内部操作(表、字段、记录、视图),不要在“本地文件 -> Base”这一步提前切到 lark-base。

修改标题

  • 使用 drive files patch 命令,通过new_title字段可以修改标题,支持 docx、sheet、bitable、file、wiki、folder 类型

核心概念

文档类型与 Token

飞书开放平台中,不同类型的文档有不同的 URL 格式和 Token 处理方式。在进行文档操作(如添加评论、下载文件等)时,必须先获取正确的 file_token。

文档 URL 格式与 Token 处理
URL 格式示例Token 类型处理方式
/docx/https://example.larksuite.com/docx/doxcnxxxxxxxxxfile_tokenURL 路径中的 token 直接作为 file_token 使用
/doc/https://example.larksuite.com/doc/doccnxxxxxxxxxfile_tokenURL 路径中的 token 直接作为 file_token 使用
/wiki/https://example.larksuite.com/wiki/wikcnxxxxxxxxxwiki_token⚠️ 不能直接使用,需要先查询获取真实的 obj_token
/sheets/https://example.larksuite.com/sheets/shtcnxxxxxxxxxfile_tokenURL 路径中的 token 直接作为 file_token 使用
/drive/folder/https://example.larksuite.com/drive/folder/fldcnxxxxfolder_tokenURL 路径中的 token 作为文件夹 token 使用
Wiki 链接特殊处理(关键!)

知识库链接(/wiki/TOKEN)背后可能是云文档、电子表格、多维表格等不同类型的文档。不能直接假设 URL 中的 token 就是 file_token,必须先查询实际类型和真实 token。

处理流程
  1. 使用 `wiki.spaces.get_node` 查询节点信息

``bash lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"wiki_token"}' ``

  1. 从返回结果中提取关键信息
  • node.obj_type:文档类型(docx/doc/sheet/bitable/slides/file/mindnote)
  • node.obj_token:真实的文档 token(用于后续操作)
  • node.title:文档标题
  1. 根据 `obj_type` 使用对应的 API
obj_type说明使用的 API
docx新版云文档drive file.comments.*、docx.*
doc旧版云文档drive file.comments.*
sheet电子表格sheets.*
bitable多维表格bitable.*
slides幻灯片drive.*
file文件drive.*
mindnote思维导图drive.*
查询示例
bash
# 查询 wiki 节点
lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"wiki_token"}'

返回结果示例:

json
{
"node": {
"obj_type": "docx",
"obj_token": "xxxx",
"title": "标题",
"node_type": "origin",
"space_id": "12345678910"
}
}
资源关系
Wiki Space (知识空间)
└── Wiki Node (知识库节点)
├── obj_type: docx (新版文档)
│ └── obj_token (真实文档 token)
├── obj_type: doc (旧版文档)
│ └── obj_token (真实文档 token)
├── obj_type: sheet (电子表格)
│ └── obj_token (真实文档 token)
├── obj_type: bitable (多维表格)
│ └── obj_token (真实文档 token)
└── obj_type: file/slides/mindnote
└── obj_token (真实文档 token)
Drive Folder (云空间文件夹)
└── File (文件/文档)
└── file_token (直接使用)
常见操作 Token 需求
操作需要的 Token说明
读取文档内容file_token / 通过 docs +fetch --api-version v2 自动处理docs +fetch --api-version v2 支持直接传入 URL
添加局部评论(划词评论)file_token传 --block-id 时,drive +add-comment 会创建局部评论;docx 支持文本定位或 block_id,slides 仅支持 block_id,且都支持最终解析到对应类型的 wiki URL
添加全文评论file_token不传 --block-id 时,drive +add-comment 默认创建全文评论;支持 docx、旧版 doc URL,以及最终解析为 doc/docx 的 wiki URL
下载文件file_token从文件 URL 中直接提取
上传文件folder_token / wiki_node_token目标位置的 token
列出文档评论file_token同添加评论
评论能力边界(关键!)
  • drive +add-comment 支持两种模式。
  • 全文评论:未传 --block-id 时默认启用,也可显式传 --full-comment;支持 docx、旧版 doc URL,以及最终解析为 doc/docx 的 wiki URL。
  • 局部评论:传 --block-id 时启用;仅支持 docx,以及最终解析为 docx 的 wiki URL。block ID 可通过 docs +fetch --api-version v2 --detail with-ids 获取。
  • drive +add-comment 的 --content 需要传 reply_elements JSON 数组字符串,例如 --content '[{"type":"text","text":"正文"}]'。
  • slides 评论要求显式传 --block-id <slide-block-type>!<xml-id>;CLI 会将其拆分后写入 anchor.block_id 和 anchor.slide_block_type。其中 <xml-id> 是 PPT XML 协议中的元素 id;不支持 --selection-with-ellipsis 和 --full-comment。
  • 评论写入内容(添加评论、回复评论、编辑回复)里的文本不能直接出现 <、>;提交前必须先转义:< -> &lt;,> -> &gt;。
  • 使用 drive +add-comment 时,shortcut 会对 type=text 的文本元素自动做上述转义兜底;如果直接调用 drive file.comments create_v2、drive file.comment.replys create、drive file.comment.replys update,则需要在请求里自行传入已转义的内容。
  • 如果 wiki 解析后不是 doc/docx/sheet/slides,不要用 +add-comment。
  • 如果需要更底层地直接调用评论 V2 协议,再走原生 API:先执行 lark-cli schema drive.file.comments.create_v2,再执行 lark-cli drive file.comments create_v2 ...。全文评论省略 anchor,局部评论传 anchor.block_id。
评论查询与统计口径(关键!)

强制规则:drive file.comments list 默认必须传 is_solved:false,即仅查询未解决评论。即使用户说“所有评论”“全部评论”“把评论都列出来”,只要没有明确提到要包含已解决评论,仍然按默认口径查询未解决评论。仅当用户明确要求包含已解决评论时,才可省略 is_solved 参数。

正确示例:

bash
# 默认查询:仅未解决评论(推荐)
lark-cli drive file.comments list --params '{"file_token": "xxx", "file_type": "docx", "is_solved": false}'
# 查询所有评论(用户未明确要求包含已解决评论)
lark-cli drive file.comments list --params '{"file_token": "xxx", "file_type": "docx", "is_solved": false}'
# 包含已解决评论(需用户明确要求)
lark-cli drive file.comments list --params '{"file_token": "xxx", "file_type": "docx"}'

错误示例:

bash
# 不推荐:用户未明确要求但查询所有评论
lark-cli drive file.comments list --params '{"file_token": "xxx", "file_type": "docx"}'
  • 查询文档评论时,使用 drive file.comments list。
  • drive file.comments list 返回的 items 应理解为"评论卡片"列表,每个 item 对应用户界面里看到的一张评论卡片,而不是平铺的互动消息列表。
  • 服务端语义上,创建第一条评论时会同时创建该卡片里的第一条 reply;因此真正承载正文的是每个 item.reply_list.replies,其中第一条 reply 在用户视角下就是这张卡片里的"评论本身"。
  • 当用户要统计"评论数"或"评论卡片数"时,统计 items 的长度即可;如果是全量统计,则对所有评论分页返回的 items 长度累加。
  • 当用户要统计"回复数"时,按用户视角应排除每张评论卡片里的首条评论,统计口径是所有 item.reply_list.replies 的长度之和减去 items 的长度。
  • 当用户要统计"总互动数"时,统计所有 item.reply_list.replies 的长度之和即可;这个口径包含每张评论卡片里的首条评论。
  • 如果某个 item.has_more=true,说明该评论卡片下还有更多回复未包含在当前返回中;此时需要继续调用 drive file.comment.replys list 拉全后,再做全量回复数 / 总互动数统计。
评论业务特性与引导(关键!)
评论排序引导
  • 一个文档通常有多个评论,评论按 create_time(创建时间)排序。
  • 重要:只有当用户明确提到"最新评论"、"最后评论"、"最早评论"时,才需要根据 create_time 进行排序:
  • 必须先获取所有评论(处理分页拉完所有数据),不能只获取一页就排序
  • "最新评论" / "最后评论":按 create_time 降序排列,取第一条
  • "最早评论":按 create_time 升序排列,取第一条
  • 如果用户只说"第一条评论",直接使用 drive file.comments list 返回的第一条即可,不需要额外排序。
评论回复限制
  • 添加评论回复前先检查是否存在以下限制
  • 全文评论不支持回复:is_whole=true 的评论(全文评论)无法添加回复,遇到此类评论应提示用户"全文评论不支持回复"。
  • 已解决评论不支持回复:is_solved=true 的评论无法添加回复,遇到此类评论应提示用户"该评论已被解决,无法回复"。
  • 注意:当用户要回复某条评论但该评论因上述限制不能回复时,只提示不能回复即可,不要自动帮用户找其他可以回复的评论,避免不符合用户预期。
批量查询与列表查询的选择
  • 使用 drive file.comments batch_query 是已知评论 ID 后的批量查询,需要传入具体的评论 ID 列表。
  • 使用 drive file.comments list 用于分页获取评论列表,适合统计评论总数、遍历所有评论,或获取"最新/最后 N 条评论"等场景。
Reaction / 表情场景
  • 遇到评论 / 回复上的 reaction(表情、各表情数量、谁点了什么、添加/删除表情)相关问题时,先阅读 [lark-drive-reactions.md](../../skills/lark-drive/references/lark-drive-reactions.md) 了解如何使用。
典型错误与解决方案
错误信息原因解决方案
not exist使用了错误的 token检查 token 类型,wiki 链接必须先查询获取 obj_token
permission denied没有相关操作权限引导用户检查当前身份对文档/文件是否有相应操作权限;如果需要,可以授予相应权限
invalid file_typefile_type 参数错误根据 obj_type 传入正确的 file_type(docx/doc/sheet/slides)
permission.public.patch 错误码引导

调用 lark-cli drive permission.public patch 更新文档公开权限失败时,如果返回以下错误码,按表格给用户明确下一步。不要把这些错误简单归类为缺少 scope;它们通常表示租户、对外分享或文档密级策略拦截。

错误码含义给用户的引导
91009对外分享被租户安全策略管控,当前用户无法开启提示用户:对外分享能力被租户安全策略统一管控,无法通过 API 或当前用户直接开启;需要联系租户管理员调整组织级对外分享策略。
91010文档对外分享未打开提示用户:当前文档尚未打开对外分享,请先在文档权限设置中打开对外分享,再重试 permission.public.patch。
91011对外分享被文档密级管控提示用户:对外分享被密级策略拦截,需要打开目标文档,在文档内发起密级豁免或进行密级降级后再重试;回复中必须给出目标文档 URL。
91012权限设置被文档密级管控提示用户:该权限设置被密级策略拦截,需要打开目标文档,在文档内发起密级豁免或进行密级降级后再重试;回复中必须给出目标文档 URL。

当用户最初提供的是文档 URL,遇到 91011 或 91012 时直接把该 URL 原样返回给用户作为操作入口;如果上下文只有 token,需要先尽量通过已有上下文、搜索结果或元数据恢复目标文档 URL,再给出可点击的文档 URL。

授权当前应用访问文档

当需要将文档权限授予当前应用(bot)自身时,先通过 bot info 接口获取应用的 open_id,再调用权限接口授权:

bash
# 1. 获取当前应用的 open_id
lark-cli api GET /open-apis/bot/v3/info --as bot
# 从返回值中取 bot.open_id
# 2. 授权当前应用访问文档
lark-cli drive permission.members create \
--params '{"token":"<doc_token>","type":"<resource_type>"}' \
--data '{"member_type":"openid","member_id":"<bot_open_id>","perm":"view","type":"user"}'
注意:此方式仅适用于需要授权给当前应用的场景。授权给其他用户时,直接使用对方的 open_id 即可,无需调用 bot info 接口。

<resource_type> 可选值:doc、docx、sheet、bitable、file、folder、wiki、slides。

Shortcuts(推荐优先使用)

Shortcut 是对常用操作的高级封装(lark-cli drive +<verb> [flags])。有 Shortcut 的操作优先使用。

This is the start of the file. Read the full SKILL.md on GitHub.

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
96
Repository forks
31
7-day trend score
28

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
Embed badge
vskill VERIFIED badge
[![vskill VERIFIED](https://verified-skill.com/api/v1/skills/pengfeiqiao/kunpeng/lark-drive/badge)](https://verified-skill.com/skills/pengfeiqiao/kunpeng/lark-drive)

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