dsh-lark-cli
DeepSeek Harness 插件，将官方 lark-cli（飞书/Lark）作为 lark_cli 工具提供，并附带 lark-* 技能
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:aminuoshi-378/dsh-lark#bcd70cdb4dd24cc5324ddd235c05475fb958dda0
Lark Cli 以 dsh-lark-cli 发布，当前版本为 0.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
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一句话介绍：让 AI 助手直接替你操作飞书——发消息、写文档、查日程、管任务、理表格，不用离开对话窗口。
为 DeepSeek Harness（dsh）提供飞书 / Lark 访问能力的插件。安装后，你可以在会话里用自然语言下达指令，模型通过 lark_cli 工具调用官方 lark-cli 完成实际操作：
| 你说 | 模型做 |
|---|---|
| 「把会议纪要发到产品群」 | lark-im 发送消息到指定群 |
| 「按这份材料写篇 PRD 存到云文档」 | lark-doc 创建文档并写入 |
| 「我下周有什么会」 | lark-calendar 查询日程 |
| 「把这张表里的待办整理成任务」 | lark-sheets 读数据 → lark-task 建任务 |
| 「给知识库补一页 xx 说明」 | lark-wiki 建节点 → lark-doc 写内容 |
设计原则：官方 lark-cli 负责执行 + 技能负责教模型怎么用，执行与知识分离。
lark_cli，参数是 argv（命令切词，不含开头的 lark-cli）与可选 stdin。不经 shell，无引号/转义/注入问题。lark-shared、lark-doc、lark-im、lark-calendar、lark-task、lark-drive、lark-sheets、lark-base、lark-wiki，随插件分发，模型按需加载。lark-cli 自己管（~/.lark-cli/config.json + 系统 keychain），插件不存、不转发任何 token。| 项目 | 要求 |
|---|---|
| dsh 兼容版本 | DeepSeek Harness（dsh）≥ 0.2.0-rc.2（实际验证版本；需支持 defineTool / ctx.subprocess / ctx.skills.registerProvider 插件 API 与 dsh.profile.bundles bundle 机制） |
| 操作系统 | Windows 10/11（主要验证平台，内置 .cmd shim → .exe 自动探测）；macOS / Linux 理论可用（lark-cli 本身跨平台），未逐一验证 |
| Node.js | ≥ 22.0.0 |
| lark-cli | ≥ 1.0.96（npm install -g @larksuite/cli） |
| 网络 | 可访问飞书 OpenAPI 与 open.feishu.cn |
lark-cli ≥ 1.0.96：npm install -g @larksuite/cli。lark-cli config init（首次使用，配置应用）lark-cli auth login / lark-cli auth status（确认身份）插件本身不做登录，也不会替你保存 appId / appSecret。
四种安装方式任选其一；装好后都需要按「挂载进 profile」完成接线。
从 Releases 页下载对应版本的 Source code (tar.gz)，或直接用固定地址下载（把 v0.1.0 换成目标版本号）：
curl -LO https://github.com/aminuoshi-378/dsh-lark/archive/refs/tags/v0.1.0.tar.gz
tar -xzf v0.1.0.tar.gz # 解压出 dsh-lark-0.1.0/
cd dsh-lark-0.1.0
npm install # prepare 脚本自动执行 tsc 构建出 dist/
不想手动操作的话，也可把 Release 链接交给 dsh 会话里的模型，让它下载、解压、安装、接线一条龙完成。
不克隆仓库，直接把 GitHub 仓库作为依赖登记（安装时自动执行包内 prepare 脚本完成构建，无需手动 build）：
# 在 ~/.dsh/profiles/web 下
pnpm add dsh-lark-cli@github:aminuoshi-378/dsh-lark#main
命令解析：
dsh-lark-cli是包名（须与仓库package.json的name一致）；@github:用户名/仓库#main指定从 GitHub 的main分支安装（#后也可写 tag，如#v0.1.0）。pnpm 会浅克隆该分支 → 执行prepare脚本（即tsc构建）→ 把files声明的dist / cordis.yml / skills装进node_modules。
适合需要本地修改技能或源码的场景：
git clone https://github.com/aminuoshi-378/dsh-lark.git dsh-lark-cli
cd dsh-lark-cli
npm install
npm run build
之后在 profile 里用 link: 指向本地目录（见「挂载进 profile」），本地改动即时生效，无需重新发布。
把下面这段话直接发给 dsh 会话里的模型，由它代为完成安装：
请帮我安装 dsh-lark-cli 插件：
1. 克隆 https://github.com/aminuoshi-378/dsh-lark 到本地；
2. 在仓库目录里执行 npm install && npm run build；
3. 按 README「挂载进 profile」一节，把插件接线到 ~/.dsh/profiles/web（package.json 依赖 + bundle + cordis.patch.yml）；
4. 执行 dsh --profile web --dump-config 验证出现 lark-cli 条目。
模型会调用它的 shell 工具逐步执行；涉及 profile 配置文件的修改属于工作区外写入，模型会先向你请求批准。
四种方式构建完成后，都需要把插件挂进 profile（示例为 web）：
~/.dsh/profiles/web/package.json
dependencies 增加 "dsh-lark-cli": "link:D:/Code/projects/dsh-lark-cli"dsh.profile.bundles 追加 "dsh-lark-cli"~/.dsh/profiles/web/node_modules/dsh-lark-cli 指向本仓库（pnpm install 会自动建，或手动建目录链接 / junction）。~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 追加：- id: lark-cli
name: 'dsh-lark-cli'
config:
executable: lark-cli
timeoutMs: 60000
dsh web。验收：启动无 did not activate 告警；dsh --profile web --dump-config | grep lark-cli 能看到该行。回滚：删掉上面三处改动并重启，插件仓库与工作区不受影响。
发布新版本时，按你当初的安装方式更新即可；profile 侧的接线（package.json / bundle / cordis.patch.yml）无需改动，更新后重启 dsh web 生效。
方式一 / 方式二（GitHub 链接安装）：重新拉取并构建：
cd dsh-lark-cli # 或你克隆时用的目录名
git pull
npm install && npm run build
用 pnpm add dsh-lark-cli@github:... 安装的，重新执行一次同样的 pnpm add 命令即可拉到新版本。也可以直接让 dsh 会话里的模型代为执行（把上面三行命令发给它，或复用 README「方式四：Prompt 安装」的提示词，说明是升级）。
方式三（源码构建）：进入本地仓库 git pull && npm install && npm run build，link: 指向的目录内容更新后即生效，重启 dsh web。
查看当前版本：git describe --tags（克隆安装）或看 package.json 的 version 字段；新版本说明见 Releases 页。升级后建议跑一次 npm test 确认环境正常。
插件随包分发九个技能，模型按当前任务自动加载对应技能；每个技能目录下还有 references/ 细分文档（按相对路径按需读取），覆盖更细的命令语法与场景 playbook。
lark-shared — 公共规则与认证（必读基础）所有飞书操作的公共底座：身份选择（--as user / --as bot 的判定规则）、认证与登录状态排查、JSON 输出契约解析、高风险写操作确认门禁，以及最关键的「在 dsh 中执行」规则——本环境不经 shell 跑命令，所有 lark-cli 命令一律拆词成 lark_cli 工具的 argv 调用（管道、&&、重定向如何改写，--jq 筛选怎么用都在这一节）。首次使用任何 lark 技能前模型都会先读本技能。
lark-doc — 云文档 / Docx云文档的创建、读取、更新（含 XML 块级结构）、Markdown 双向转换、历史版本；插入与下载图片附件；思维笔记读写；白板；十余种文体的写作流派模板（PRD、周报、会议纪要、小红书、公文、研究报告等，见 references/genres/）；还有「创建后自动跑 workflow」的组合用法。
lark-im — 即时通讯单聊与群聊消息的收发、回复、编辑、撤回语义；按关键词搜索消息与群；群成员、群设置、话题群管理；交互卡片（Card 2.0 全量组件 schema：按钮、表单、图表、列容器、图片等）；表情回复；消息加急（应用内 / 短信 / 电话）；Feed 置顶与标签管理。
lark-calendar — 日历日程创建 / 更新 / 取消（含重复日程 RRULE）、全天与模糊时间表达、参会人管理与 RSVP 回执、忙闲查询与时段推荐、会议室查找与预定、跨日历日程转移、日程与会议（视频会议）关联。
lark-task — 任务待办任务创建 / 更新 / 完成 / 重开、子任务拆解与祖先设置、清单（tasklist）增删与成员管理、任务搜索与关联查询、协作成员与关注者、提醒与附件上传、任务智能体注册注销及其主页数据维护。
lark-drive — 云空间云盘文件的浏览 / 搜索 / 移动 / 复制 / 删除、上传与下载（含导出为 docx/sheet 等格式）、文件夹管理、快捷方式、版本历史；评论与回复（含表情回应）；权限管理（成员增删、设置查询、权限申请）；密级标签；另含多个多步工作流 playbook：知识库归集整理、专题迁移收集器、权限治理。
lark-sheets — 电子表格工作表与行列结构操作（增删、合并、冻结、分组、隐藏）、单元格读写（值 / 公式 / 样式 / 批注 / 单元格图片）、区域复制移动与排序、数据透视表、条件格式、下拉列表、图表与迷你图、浮动图片、公式校验；Excel / CSV 的导入导出。
lark-base — 多维表格（Bitable）数据表与字段管理、记录增删改查与批量操作、视图管理、分组 / 筛选 / 排序、公式与 lookup 字段、表单视图、仪表盘、自动化 workflow（含 AI 生成文本 action）、字段扩展（field extension）批量写、角色权限、模板；AppMode（Base 应用）页面与组件；.base 文件导入导出。
lark-wiki — 知识库知识空间列表、节点树浏览与检索、节点创建 / 移动 / 复制 / 删除、空间成员管理；以及「wiki URL → 底层对象 token」的路由规则（打开 /wiki/ 链接时先解包成 docx/sheet/bitable 再路由到对应技能）。
技能目录同时通过
resourceBase暴露给模型，正文里的references/...可按相对路径读取。
npm test # 纯函数 + 技能快照 + 注册行为（无网络、无 CLI）
npm run test:tool # 真实 spawn lark-cli：auth status / calendar +agenda / 错误分类 / argv 防御
npm run test:live # 只读探活：解析路径、--version、auth status