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Agent Skill · 研究检索

lark-toolkit(云雀工具包)

lark-toolkit 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Local Agent 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-toolkit 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,958。

总安装 816周安装 33下载 256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。
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-toolkit(云雀工具包)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:lark-toolkit
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

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。

lark-toolkit 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Local Agent 中根据关键词、任务场景快速定位候选结果。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、维护状态及是否会触发联网、命令执行或文件读写。当前无额外备注,功能尚不明确,需进一步验证。

来源仓库内路径:lark-toolkit

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 lark-toolkit。

  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

    它需要接触敏感数据,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-toolkit 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 lark-toolkit。

lark-toolkit 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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-toolkit 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

lark-toolkit 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-toolkit 用的人多吗?

公开数据是累计安装 816 次,近一周安装 33 次,下载 256 次。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-toolkit 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

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
lark-toolkit

云雀工具包 · 本页

816—接触敏感数据未明确未收录

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 Toolkit

Prerequisites & Security

This skill is a documentation-only reference guide. It contains no executable code that accesses credentials automatically.

Required credentials (user-provided, never bundled):

How credentials are used:

  • All API examples in SKILL.md use placeholders (<APP_ID>, <APP_SECRET>, CHAT_ID, etc.) — no real secrets
  • The scripts/get_token.sh helper obtains a temporary tenant_access_token from Lark's auth API. It reads credentials from (in order):

1. Command-line arguments 2. LARK_APP_ID / LARK_APP_SECRET environment variables 3. ~/.openclaw/openclaw.json (standard OpenClaw config, path channels.lark.accounts.default.appId/appSecret)

  • The script prints the config source to stderr when falling back to the config file
  • No credentials are hardcoded, cached to disk, logged, or transmitted beyond the single Lark auth API call
  • The token is exported as LARK_TOKEN env var for subsequent commands in the same shell session

Three Access Paths

NeedPathWhen
Send/receive messagesclaw-lark plugin (message tool)Basic text, media, reactions — simplest
Structured CRUD opsMCP tools via mcporterBitable, calendar, docs, tasks, OKR — 38 tools
Everything elseDirect API (curl)Contacts, member mgmt, anything MCP doesn't cover

Rule: claw-lark first → MCP second → direct API as fallback.

Authentication (Direct API)

TOKEN=$(curl -s -X POST 'https://open.larksuite.com/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"app_id":"<APP_ID>","app_secret":"<APP_SECRET>"}' \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['tenant_access_token'])")

Or use the helper: bash scripts/get_token.sh

Token validity: ~2 hours. Cache it.

API Base URLs

PlatformAPI BaseDev Console
Lark Internationalhttps://open.larksuite.com/open-apis/https://open.larksuite.com/app
Feishu (China)https://open.feishu.cn/open-apis/https://open.feishu.cn/app

⚠️ Lark ≠ Feishu. Always confirm which platform the tenant uses.

Common API Patterns

Send a Message

curl -X POST "https://open.larksuite.com/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=chat_id" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"receive_id":"CHAT_ID","msg_type":"text","content":"{\"text\":\"hello\"}"}'

Reply in Thread

curl -X POST "https://open.larksuite.com/open-apis/im/v1/messages/MSG_ID/reply" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"msg_type":"text","content":"{\"text\":\"reply\"}","reply_in_thread":true}'

Add Reaction

curl -X POST "https://open.larksuite.com/open-apis/im/v1/messages/MSG_ID/reactions" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"reaction_type":{"emoji_type":"THUMBSUP"}}'

Emoji types: THUMBSUP HEART LAUGH OK COOL FINGERHEART SMILE JIAYOU

List Department Users (MCP gap — direct API only)

# List root departments
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  'https://open.larksuite.com/open-apis/contact/v3/departments?parent_department_id=0&page_size=50&fetch_child=true'

# List users in a department
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  'https://open.larksuite.com/open-apis/contact/v3/users?department_id=<DEPT_ID>&page_size=50'

Key fields: name, open_id, employee_type (1=regular, 2=intern), department_ids

Read Chat History

curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  'https://open.larksuite.com/open-apis/im/v1/messages?container_id_type=chat&container_id=<CHAT_ID>&page_size=20&sort_type=ByCreateTimeDesc'

Add Bot to Group

curl -X POST "https://open.larksuite.com/open-apis/im/v1/chats/<CHAT_ID>/members?member_id_type=app_id" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"id_list":["<BOT_APP_ID>"]}'

MCP Tools (38 available)

mcporter call lark-mcp.<tool_name> key=value

Full catalog with parameters: references/mcp-tools.md

MCP Coverage

ModuleKey Tools
Bitablecreate apps/tables, CRUD records, list fields
Calendarcreate/get/patch events, free/busy, primary calendar
Docsread content, search, import, set permissions
IMcreate/list groups, get members, send messages, list history
OKRbatch get, list periods, CRUD progress, query reviews
Reportquery rules/tasks, manage views
Taskcreate/patch tasks, add members/reminders
Wikisearch nodes, get node details
Contactsbatch get user IDs by email/phone

MCP Gaps (use direct API)

  • List users by department — GET /contact/v3/users?department_id=
  • List departments — GET /contact/v3/departments
  • Add/remove group members — POST /im/v1/chats/{chat_id}/members
  • Send reactions — POST /im/v1/messages/{msg_id}/reactions
  • Upload images/files — POST /im/v1/images / POST /im/v1/files

Pagination

Most list APIs use cursor-based pagination:

?page_size=50&page_token=<token_from_previous_response>

Check has_more in response.

Error Handling

CodeMeaning
0Success
99991663Token expired — refresh
99991664Token invalid
99991400Bad request
99991403No permission — check app permissions

Critical Pitfalls

  1. Lark ≠ Feishu — International uses open.larksuite.com, China uses open.feishu.cn
  2. open_id is per-app — Same user has different open_id across different Lark apps
  3. Webhook 5s timeout — Return 200 immediately, process async
  4. Event dedup — Use event_id (Lark retries up to 3x)
  5. Bot-to-bot blind spot — Lark does NOT push Bot A's messages to Bot B's webhook
  6. Publishing required — Permission/event changes only take effect after publishing a new app version
  7. ngrok IPv6 trap — Use 127.0.0.1:PORT not localhost:PORT in ngrok config
  8. ngrok free domain — Returns interstitial HTML that Lark rejects. Use paid domain.

Detailed References

平台分布

Local Agent

73.64%
按下载量换算189

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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