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Agent Skill · 研究检索

openlark-api-validation(openlark API validation 搜索)

用于辅助 API 设计、接口文档、请求响应结构和服务集成说明。它适合让 Agent 梳理 endpoint、生成 OpenAPI 草稿、检查字段命名、整理错误码或辅助前后端联调。使用时需要确认真实业务语义、鉴权方式、分页和错误处理规则;涉及生成接口文档时,应避免凭空补字段,最好从现有代码、schema 或接口样例中提取事实。

openlark-api-validation 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 57,864。

总安装 423周安装 18GitHub Stars 75下载 148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:openlark-api-validation(openlark API validation 搜索)
来源仓库:https://github.com/foxzool/open-lark
仓库路径:skills/openlark-api-validation
安装命令:
npx skills add https://github.com/foxzool/open-lark --skill openlark-api-validation
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/foxzool/open-lark --skill openlark-api-validation

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于辅助 API 设计与接口文档生成。适合梳理 endpoint 和检查字段命名规范。通过 GitHub 安装,建议从代码中提取真实语义。涉及鉴权和分页时应确认实际业务规则。openlark-api-validation 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

避免凭空补字段,优先使用已有 schema 或样例。

来源仓库内路径:skills/openlark-api-validation

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/foxzool/open-lark --skill openlark-api-validat…;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

    它需要需要联网,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

openlark-api-validation 怎么安装?

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

openlark-api-validation 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。

openlark-api-validation 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

openlark-api-validation 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。

openlark-api-validation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 423 次,近一周安装 18 次,下载 148 次,GitHub 75 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。

openlark-api-validation 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。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
openlark-api-validation

openlark API validation 搜索 · 本页

42375需要联网未明确通过

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

OpenLark API 覆盖率验证技能

🧭 技能路由指南

本技能适用场景:

  • 需要统计某个 crate/bizTag 的 API 覆盖率
  • 需要输出缺失 API 清单与完成率报告
  • 需要对比 api_list_export.csv 与实际落盘实现

其他技能:

  • 项目级规范体检(架构/API/导出/校验一体)→ Skill(openlark-code-standards)
  • 新增/重构具体 API → Skill(openlark-api)
  • 审查整体架构与公共 API 收敛 → Skill(openlark-design-review)

关键词触发映射

  • 覆盖率、缺失 API、实现数量、CSV 对比、验证脚本、报告 → openlark-api-validation
  • 新增 API、重构 API、Builder、Request/Response、mod.rs 导出 → openlark-api
  • 代码规范、规范检查、风格一致性、体检 → openlark-code-standards
  • 架构设计、public API、收敛方案、feature gating、兼容策略 → openlark-design-review
  • validate、必填校验、validate_required、空白字符串、校验聚合 → openlark-validation-style

双向跳转规则

  • 若发现缺失 API 的根因是架构分层/范式混乱,转 openlark-design-review。
  • 若发现问题是具体 API 尚未实现,转 openlark-api 落地实现。
  • 若需要把覆盖率问题归因到全仓规范一致性,转 openlark-code-standards。

🎯 技能用途

本技能用于验证 OpenLark 项目中各 crate 的 API 实现覆盖率,通过对比 api_list_export.csv 中的 API 定义与实际代码实现,生成详细的覆盖率报告。

📋 快速工作流

1. 验证单个 crate 的 API 覆盖率

# 验证 openlark-docs crate
python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-docs

# 验证 openlark-communication crate
python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-communication

# 验证 openlark-meeting crate
python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-meeting

输出位置: reports/api_validation/{crate}.md

2. 列出所有可用的 crate 映射

# 查看所有 crate → bizTag 映射
python3 tools/validate_apis.py --list-crates

示例输出:

📄 映射文件: tools/api_coverage.toml

- openlark-analytics: src=crates/openlark-analytics/src biz_tags=[search, report]
- openlark-api: src=crates/openlark-api/src biz_tags=[auth, passport]
- openlark-application: src=crates/openlark-application/src biz_tags=[application]
...

3. 自定义验证范围

# 指定源码目录和业务标签
python3 tools/validate_apis.py \
  --csv api_list_export.csv \
  --src crates/openlark-docs/src \
  --filter ccm base baike \
  --output custom_report.md

# 包含旧版本 API
python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-docs --include-old

4. 验证所有 crates(批量)

# 验证所有 crate 并生成报告
for crate in openlark-docs openlark-communication openlark-meeting openlark-hr; do
  echo "验证 $crate..."
  python3 tools/validate_apis.py --crate $crate
done

📊 报告解读

报告结构

生成的 Markdown 报告包含以下部分:

一、总体统计
  • API 总数:CSV 中定义的 API 数量
  • 已实现:已实现的 API 数量
  • 未实现:缺失的 API 数量
  • 完成率:实现百分比
  • 额外文件:代码中存在但 CSV 中未定义的文件
二、模块统计

按 bizTag 分组的统计信息,展示各业务域的完成率。

三、未实现的 API

详细列出所有未实现的 API,包括:

  • API ID
  • 预期文件路径
  • API URL
  • 文档链接
四、额外的实现文件

列出不匹配 CSV 定义的额外文件(可能是辅助文件或需要更新 CSV)。

五、已实现的 API

按模块分组列出所有已实现的 API。

示例报告片段

## 一、总体统计

| 指标 | 数量 |
|------|------|
| **API 总数** | 254 |
| **已实现** | 240 |
| **未实现** | 14 |
| **完成率** | 94.5% |
| **额外文件** | 3 |

## 二、模块统计

| 模块 | API 数量 | 已实现 | 未实现 | 完成率 |
|------|---------|--------|--------|--------|
| BASE | 49 | 48 | 1 | 98.0% |
| BAIKE | 27 | 27 | 0 | 100.0% |
| CCM | 174 | 160 | 14 | 92.0% |
| MINUTES | 4 | 4 | 0 | 100.0% |

🔧 配置文件

tools/api_coverage.toml

定义 crate → bizTag 映射关系,用于自动补全验证参数。

格式:

[crates.{crate_name}]
src = "crates/{crate_name}/src"
biz_tags = ["bizTag1", "bizTag2", ...]

添加新 crate 映射:

  1. 编辑 tools/api_coverage.toml
  2. 在 [crates] 下添加新条目
  3. 运行 --list-crates 验证配置

🚨 常见问题

1. CSV 文件不存在

错误: ❌ 错误: CSV 文件不存在: api_list_export.csv

解决:

  • 确保 api_list_export.csv 在项目根目录
  • 或使用 --csv 参数指定路径

2. 源码目录不存在

错误: ❌ 错误: 源码目录不存在: crates/xxx/src

解决:

  • 检查 crate 名称是否正确(使用 --list-crates 查看)
  • 或使用 --src 参数手动指定路径

3. 完成率异常

现象: 完成率超过 100% 或有大量"额外文件"

可能原因:

  • 命名规范不匹配(文件命名与 CSV 定义不一致)
  • 存在辅助文件(service.rs、models.rs 等)
  • CSV 定义过时

解决:

  • 检查命名规范:src/{bizTag}/{project}/{version}/{resource}/{name}.rs
  • 更新 CSV 文件
  • 检查是否需要更新 tools/api_coverage.toml 映射

📝 命名规范

API 文件路径严格遵循以下规范:

src/{bizTag}/{project}/{version}/{resource}/{name}.rs

规则:

  • meta.resource 中的 . 转换为 / 作为子目录
  • meta.name 中的 / 转换为 / 作为子目录
  • meta.name 中的 : 替换为 _(路径参数)
  • 使用 snake_case 命名

示例:

API文件路径
bizTag=ccm, project=drive, version=v1, resource=file, name=createsrc/ccm/drive/v1/file/create.rs
bizTag=base, project=bitable, version=v1, resource=app.table, name=record/createsrc/base/bitable/v1/app/table/record/create.rs

🔗 相关技能

  • 添加新 API:Skill(openlark-api)
  • 设计审查:Skill(openlark-design-review)
  • 校验风格:Skill(openlark-validation-style)

📚 工作流集成

CI/CD 集成

在 CI 中添加 API 覆盖率检查:

# .github/workflows/api-validation.yml
name: API Validation
on: [push, pull_request]

jobs:
  validate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Validate API Coverage
        run: |
          python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-docs
          python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-communication

Pre-commit Hook

# .git/hooks/pre-commit
#!/bin/bash
python3 tools/validate_apis.py --crate openlark-docs --output reports/api_validation/pre-commit.md

🎓 最佳实践

  1. 定期验证:每次添加新 API 后运行验证
  2. 保持同步:确保 CSV 文件与飞书官方文档同步
  3. 更新映射:添加新 crate 时及时更新 api_coverage.toml
  4. 审查报告:关注"额外文件",可能需要更新 CSV 或重构代码
  5. 100% 目标:确保核心 API 实现率达到 100%

平台分布

Codex

35.51%
按下载量换算53

Claude

29.89%
按下载量换算44

Cursor

18.48%
按下载量换算27

Gemini CLI

9.41%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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