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Agent Skill · 开发

lark-shared(云雀分享)

lark-shared 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

lark-shared 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,744 个 Skill 里排第 13。

总安装 1,995,840周安装 84,029GitHub Stars 8,980下载 698,880核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:lark-shared(云雀分享)
来源仓库:https://github.com/larksuite/cli
仓库路径:skills/lark-shared
安装命令:
npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

lark-shared 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。

通过 npx skills add 命令从 larksuite/cli 仓库安装,需确认权限和维护状态。使用前应核实是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/lark-shared

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

lark-shared 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

lark-shared 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

lark-shared 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

lark-shared 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

lark-shared 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,995,840 次,近一周安装 84,029 次,下载 698,880 次,GitHub 8,980 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

lark-shared 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 8,980 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
lark-shared

云雀分享 · 本页

1,995,8408,980执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

lark-cli 共享规则

本技能指导你如何通过lark-cli操作飞书资源, 以及有哪些注意事项。

配置初始化

首次使用需运行 lark-cli config init 完成应用配置。

当你帮用户初始化配置时,使用background方式使用下面的命令发起配置应用流程,启动后读取输出,从中提取授权链接并发给用户:

# 发起配置(该命令会阻塞直到用户打开链接并完成操作或过期)
lark-cli config init --new

认证

身份类型

两种身份类型,通过 --as 切换:

身份标识获取方式适用场景
user 用户身份--as userlark-cli auth login 等访问用户自己的资源(日历、云空间等)
bot 应用身份--as bot自动,只需 appId + appSecret应用级操作,访问bot自己的资源

身份选择原则

输出的 [identity: bot/user] 代表当前身份。bot 与 user 表现差异很大,需确认身份符合目标需求:

  • Bot 看不到用户资源:无法访问用户的日历、云空间文档、邮箱等个人资源。例如 --as bot 查日程返回 bot 自己的(空)日历
  • Bot 无法代表用户操作:发消息以应用名义发送,创建文档归属 bot
  • Bot 权限:只需在飞书开发者后台开通 scope,无需 auth login
  • User 权限:后台开通 scope + 用户通过 auth login 授权,两层都要满足

权限不足处理

遇到权限相关错误时,根据当前身份类型采取不同解决方案。

错误响应中包含关键信息:

  • permission_violations:列出缺失的 scope (N选1)
  • console_url:飞书开发者后台的权限配置链接
  • hint:建议的修复命令
Bot 身份(--as bot)

将错误中的 console_url 提供给用户,引导去后台开通 scope。禁止对 bot 执行 auth login。

User 身份(--as user)
lark-cli auth login --domain <domain>           # 按业务域授权
lark-cli auth login --scope "<missing_scope>"   # 按具体 scope 授权(推荐,符合最小权限原则)

规则:auth login 必须指定范围(--domain 或 --scope)。多次 login 的 scope 会累积(增量授权)。

Agent 代理发起认证(推荐)

当你作为 AI agent 需要帮用户完成认证时,使用background方式 执行以下命令发起授权流程, 并将授权链接发给用户:

# 发起授权(阻塞直到用户授权完成或过期)
lark-cli auth login --scope "calendar:calendar:readonly"

更新检查

lark-cli 命令执行后,如果检测到新版本,JSON 输出中会包含 _notice.update 字段(含 message、command 等)。

当你在输出中看到 _notice.update 时,完成用户当前请求后,主动提议帮用户更新:

  1. 告知用户当前版本和最新版本号
  2. 提议执行更新(CLI 和 Skills 需要同时更新): npm update -g @larksuite/cli && npx skills add larksuite/cli -g -y
  3. 更新完成后提醒用户:退出并重新打开 AI Agent以加载最新 Skills

规则:不要静默忽略更新提示。即使当前任务与更新无关,也应在完成用户请求后补充告知。

安全规则

  • 禁止输出密钥(appSecret、accessToken)到终端明文。
  • 写入/删除操作前必须确认用户意图。
  • 用 --dry-run 预览危险请求。

高风险操作的审批协议(exit 10)

lark-cli 对高风险写操作(risk: "high-risk-write")有强制确认门禁。当你不带 --yes 调用这类命令时,CLI 会退出码 10、并在 stderr 返回如下结构化 envelope:

{
  "ok": false,
  "error": {
    "type": "confirmation_required",
    "message": "drive +delete requires confirmation",
    "hint": "add --yes to confirm",
    "risk": {
      "level": "high-risk-write",
      "action": "drive +delete"
    }
  }
}

遇到这种情况,不要当普通错误放弃。 按以下流程处理:

  1. 识别:看到子进程 exit code = 10 且 stderr JSON 里 error.type == "confirmation_required"
  2. 向用户确认:把 error.risk.action 和关键参数展示给用户,明确告知"这是高风险操作",等待用户显式同意
  3. 用户同意 → 在你原始 argv 的末尾追加 --yes 后重试
  4. 用户拒绝 → 终止流程,不要擅自改写参数或跳过门禁

绝对不允许:

  • 看到 exit 10 就默认加 --yes 静默重试(这等于禁用门禁)
  • 把 confirmation_required 当网络错误/权限错误处理
  • 在用户没明确同意的前提下追加 --yes 重试
  • 用 sh -c 等 shell 方式拼接命令重试——用 exec.Command(argv...) 参数数组形式,避免 shell 解析把用户参数当作语法

提前预判:想先让用户 review 危险操作的具体请求,调用时加 --dry-run——它不触发门禁,会打印完整请求详情(URL / body / params),你可以把这个预览给用户看过再去真正执行。

如何识别一条命令是高风险

  • shortcut:lark-cli <service> +<cmd> --help 顶部会显示 Risk: high-risk-write
  • service 命令:lark-cli schema <service>.<resource>.<method> --format json 的返回值里 "risk": "high-risk-write"

平台分布

Codex

31.59%
按下载量换算220,776

Claude

30.89%
按下载量换算215,884

Cursor

20.29%
按下载量换算141,803

Gemini CLI

9.05%
按下载量换算63,249

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-shared 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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