lark-skill-maker
맞춤형 lark-cli 스킬 생성하기
개발자는 Feishu API 작업을 재사용 가능한 자동화 패키지로 캡슐화해야 합니다. 이 스킬은 네이티브 API 를 래핑하거나 멀티스텝 워크플로우를 구성하는 lark-cli 스킬을 만드는 방법을 AI 에게 가르칩니다.
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토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"lark-skill-maker" 사용 중입니다. 회의실 검색 및 예약을 위한 스킬 생성
예상 결과:
필요한 스코프 (vc:room:read 및 vc:room:write) 를 포함한, 회의실 검색, 사용 가능 여부 확인, 예약 확인을 위한 lark-cli api POST 명령어가 있는 SKILL.md 템플릿
"lark-skill-maker" 사용 중입니다. 스킬에서 인증을 어떻게 처리하나요?
예상 결과:
API 호출 전 lark-cli auth login --domain <workspace> 명령어 배치와 스코프 확인 단계를 보여주는 문서
보안 감사
안전Static analysis flagged external_commands and filesystem patterns, but all findings are false positives. The SKILL.md file is pure documentation containing markdown code blocks (bash examples) and relative links, not executable code. No actual command execution, file system access, or cryptographic operations exist.
품질 점수
만들 수 있는 것
회의실 예약 스킬 구축하기
Feishu VC API 를 통해 회의실을 예약하고 자동 충돌 감지 기능을 갖춘 재사용 가능한 스킬 생성
사용자 온보딩 자동화 만들기
하나의 워크플로우에서 여러 Feishu 서비스에 걸쳐 신입 직원을 프로비저닝하는 스킬 구축
맞춤형 리포팅 도구 개발
반복적인 데이터 추출과 리포트 생성을 실행 가능한 스킬로 캡슐화
이 프롬프트를 사용해 보세요
[동작 설명] 을 수행하는 lark-cli 스킬을 만들고 싶습니다. 올바른 lark-cli 명령어 구문과 필요한 파라미터를 포함한 SKILL.md 작성을 도와주세요.
[목표] 를 수행하고 싶은데 어떤 Feishu API 를 사용해야 할지 모르겠습니다. lark-cli schema 와 api 명령어를 사용하여 올바른 엔드포인트를 찾는 방법을 안내해 주세요.
다음 스텝들을 구성하는 스킬을 생성하세요: [스텝 1], [스텝 2], [스텝 3]. 스텝 간 데이터 전달 방법과 오류 처리 방법을 보여주세요.
[기능] 에 대한 완전한 SKILL.md 를 생성하세요. 인증 설정, dry-run 모드, 오류 처리, 롤백 절차, 필요한 OAuth 스코프 문서화를 포함해야 합니다.
모범 사례
- 데이터를 수정하는 스킬에는 항상 --dry-run 미리보기를 포함하세요
- 권한 테이블에 필요한 OAuth 스코프를 정확히 문서화하세요
- 스킬 작성 전 lark-cli schema 명령어를 사용하여 파라미터 정의를 검증하세요
피하기
- SKILL.md 파일에 자격증명이나 토큰을 하드코딩하기
- delete 와 같은 파괴적인 작업에 확인 단계를 생략하기
- 오류 처리 없이 API 응답이 예상 형식과 일치한다고 가정하기