name: lark-wiki
version: 1.0.0
description: "飞书知识库：管理知识空间、空间成员和文档节点。创建和查询知识空间、查看和管理空间成员、管理节点层级结构、在知识库中组织文档和快捷方式。当用户需要在知识库中查找或创建文档、浏览知识空间结构、查看或管理空间成员、移动或复制节点时使用。当用户给出 doubao.com 的 /wiki/ URL/token 时，也应直接使用本 skill，不要因为域名不是飞书而回退到 WebFetch；路由依据是 URL 路径模式和 token，而不是域名。"
metadata:
  requires:
    bins: ["lark-cli"]
  cliHelp: "lark-cli wiki --help"

wiki (v2)

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../lark-shared/SKILL.md，其中包含认证、权限处理

成员管理硬限制：

- 如果目标是“部门”，先判断身份，再决定是否继续。

- --as bot 对应 tenant_access_token。官方限制：这种身份下不能使用部门 ID (opendepartmentid) 添加知识空间成员。

- 遇到“部门 + --as bot”时，禁止先调用 lark-cli wiki +member-add 试错；直接说明该路径不可行。

- 如果用户明确要求“以 bot 身份运行”，且目标是部门，必须停下说明 bot 路径无法完成，不要静默切到 --as user。

身份选择：优先使用 user 身份

知识空间和节点都是用户的个人资源，策略上应优先显式使用 --as user（CLI 的 --as 默认值为 auto，不带 --as 时常被解析成 bot，列出的是应用所属空间而非用户的）。仅当用户明确要求“应用 / bot 视角”时才用 --as bot（仍受上面的成员管理硬限制约束）。

快速决策

• 用户要整理 / 盘点 / 归类 / 重构知识库、个人文档库、文档库目录或 Wiki 节点结构，或要生成整理方案、目标目录树、移动计划时，不要只使用 Wiki 节点 API。必须先阅读 ../lark-drive/references/lark-drive-workflow-knowledge-organize.md，该 workflow 负责 Drive / Wiki / 个人文档库的统一入口解析、资源盘点、分类计划、写前确认和结果验证。
• 用户给的是知识库 URL（.../wiki/<token>），且后续要查成员/加成员/删成员：先调用 lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"<wiki_token>"}' 获取 space_id，后续成员接口统一使用 space_id。
• 用户要删除知识空间（wiki +delete-space）但只给了名称或 URL：不能把名称 / URL 原样传给 --space-id，必须先解析出真实 space_id。解析方式：
• URL（.../wiki/<token>）：lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"<wiki_token>"}' --format json，读 data.node.space_id。
• 只知名称：lark-cli wiki spaces list --format json，边翻页边收集 items 并按 name 精确匹配；一旦任一页累计到至少 1 条精确匹配就停止翻页。只有当翻完所有页（has_more=false）仍无精确匹配时，才对已收集的全量 items 做宽松匹配（name trim 空格、大小写不敏感、子串包含）。
• 关键安全约束：无论精确还是模糊，无论命中 1 条还是多条，发起删除前都必须把候选（name + space_id + description + space_type）列给用户，由用户明确选定一个 space_id 再执行。不要因为"只命中一条"就自动执行删除。
• 命中 0 条：停下来问用户是名称拼错了还是调用方无权限；不要自行改名字重试。
• 用户明确选定后再执行 lark-cli wiki +delete-space --space-id <ID> --yes（高风险写操作，必须显式 --yes）。
• 用户要在知识库中创建新节点，优先使用 lark-cli wiki +node-create。
• 用户说“给知识库添加成员/管理员”：先把目标解析成“用户 / 群 / 部门 / 应用”四类之一，再决定 --member-type，不要先调 wiki +member-add 再根据报错反推类型。
• 用户说“部门 + bot”：这是已知不支持路径。不要继续尝试 wiki +member-add --as bot；直接提示必须改成 --as user，或明确告知当前要求无法完成。
• 用户说“用户 / 群 / 应用 + 添加成员”：先解析对应 ID，再执行 wiki +member-add。
• 用户说“查看 / 列出空间成员”：用 wiki +member-list；该 shortcut 默认只取一页，多成员场景显式加 --page-all。
• 用户说“移除 / 删除空间成员”：用 wiki +member-remove，必须传齐原始授予时的 --member-type 和 --member-role（不知道就先 wiki +member-list 查一下）。

成员添加流程

• 调用 lark-cli wiki +member-add 前，先把自然语言里的“人 / 群 / 部门 / 应用”解析成正确的 --member-id，不要猜格式。
• 用户场景默认优先 --member-type=openid：用 lark-cli contact +search-user --query "<姓名/邮箱/手机号>" --format json 获取 open_id。
• 群组场景使用 --member-type=openchat：用 lark-cli im +chat-search --query "<群名关键词>" --format json 获取 chat_id。
• 应用场景使用 --member-type=appid：--member-id 传应用 ID，格式通常为 cli_xxx。
• userid / unionid 只在下游明确要求时才使用；先拿到 open_id，再调用 lark-cli api GET /open-apis/contact/v3/users/<open_id> --params '{"user_id_type":"open_id"}' --format json 读取 user_id / union_id。
• 部门场景使用 --member-type=opendepartmentid：当前 CLI 没有 shortcut，需调用 lark-cli api POST /open-apis/contact/v3/departments/search --as user --params '{"department_id_type":"open_department_id"}' --data '{"query":"<部门名>"}' 获取 open_department_id。
• 只有在目标类型和身份都已确认可行后，才调用 lark-cli wiki +member-add。对于部门场景，这意味着必须是 --as user。

目标语义约束

• 我的文档库 / My Document Library / 我的知识库 / 个人知识库 / my_library 都应视为 Wiki personal library，不是 Drive 根目录
• 处理这类目标时，先解析 my_library 对应的真实 space_id，再执行 wiki +move、wiki +node-create 或其他 Wiki 写操作
• 不要因为缺少显式 space_id 就退化成 drive +move
• 如果用户明确说的是 Drive 文件夹、云空间（云盘/云存储）根目录、我的空间，才进入 Drive 域处理

Shortcuts（推荐优先使用）

Shortcut 是对常用操作的高级封装（lark-cli wiki +<verb> [flags]）。有 Shortcut 的操作优先使用。

API Resources

lark-cli schema wiki.<resource>.<method>   # 调用 API 前必须先查看参数结构
lark-cli wiki <resource> <method> [flags] # 调用 API

重要：使用原生 API 时，必须先运行 schema 查看 --data / --params 参数结构，不要猜测字段格式。

spaces

• create — 创建知识空间
• get — 获取知识空间信息
• get_node — 获取知识空间节点信息
• list — 获取知识空间列表

members

• create — 添加知识空间成员
• delete — 删除知识空间成员
• list — 获取知识空间成员列表

nodes

• copy — 创建知识空间节点副本
• create — 创建知识空间节点
• list — 获取知识空间子节点列表

权限表