lark-base

larksuite/cli · updated Apr 8, 2026

MDX-style export adds YAML metadata + attribution linking explainx.ai and this canonical listing URL.

$npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-base
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summary

前置条件: 先阅读 ../lark-shared/SKILL.md。

  • 执行前必做: 执行任何 base 命令前,必须先阅读对应命令的 reference 文档,再调用命令。
  • 命名约定: 仅使用 lark-cli base +... 形式的命令。
skill.md

base

前置条件: 先阅读 ../lark-shared/SKILL.md执行前必做: 执行任何 base 命令前,必须先阅读对应命令的 reference 文档,再调用命令。 命名约定: 仅使用 lark-cli base +... 形式的命令。

Agent 快速执行顺序

  1. 先判断任务类型
    • 临时统计 / 聚合分析 → +data-query
    • 要把结果长期显示在表里 → formula 字段
    • 用户明确要 lookup,或确实更适合 from/select/where/aggregate → lookup 字段
    • 明细读取 / 导出 → +record-list / +record-get
  2. 先拿结构,再写命令
    • 至少先拿当前表结构:+field-list+table-get
    • 跨表场景必须再查目标表的结构
  3. formula / lookup 有硬门槛
    • 先读对应 guide
    • 读完 guide 后,再创建对应字段
  4. 写记录前先判断字段可写性
    • 只写存储字段
    • 系统字段 / formula / lookup 默认只读

Agent 禁止行为

  • 不要把 +record-list 当聚合分析引擎
  • 不要没读 guide 就直接创建 formula / lookup 字段
  • 不要凭自然语言猜表名、字段名、公式表达式里的字段引用
  • 不要把系统字段、formula 字段、lookup 字段当成 +record-upsert 的写入目标
  • 不要在 Base 场景改走 lark-cli api GET /open-apis/bitable/v1/...
  • 不要因为 wiki 解析结果里的 obj_type=bitable 就去找 bitable.*;在本 CLI 里应继续使用 lark-cli base +...

Base 基本心智模型

  1. Base 字段分三类
    • 存储字段:真实存用户输入的数据,通常适合 +record-upsert 写入,例如文本、数字、日期、单选、多选、人员、关联。附件字段例外:对 agent 而言,文件上传必须走 +record-upload-attachment
    • 系统字段:平台自动维护,只读,典型包括创建时间、最后更新时间、创建人、修改人、自动编号。
    • 计算字段:通过表达式或跨表规则推导,只读,典型包括 公式字段(formula)查找引用字段(lookup)
  2. 写记录前先判断字段类别 — 只有存储字段可直接写;公式 / lookup / 创建时间 / 更新时间 / 创建人 / 修改人 / 自动编号都应视为只读输出字段,不能拿来做 +record-upsert 入参。
  3. Base 不只是存表数据,也能内建计算 — 用户提出“统计、比较、排名、文本拼接、日期差、跨表汇总、状态判断”等需求时,不能默认导出数据后手算;要先判断是否应通过 +data-query 或公式字段在 Base 内完成。

分析路径决策

  1. 一次性分析 / 临时查询 → 优先 +data-query
    • 适合:分组统计、SUM / AVG / COUNT / MAX / MIN、条件筛选后聚合。
    • 特征:要的是“这次算出来的结果”,不是把结果沉淀成表内字段。
  2. 长期复用的派生指标 / 行级计算结果 → 优先公式字段
    • 适合:利润率、是否延期、剩余天数、分档标签、跨表汇总后的派生结果。
    • 特征:要把结果长期显示在 Base 里,跟随记录自动更新。
  3. 显式要求 Lookup,或确实要按 source/select/where/aggregate 建模 → 用 lookup 字段
    • 默认仍优先考虑 formula。lookup 只在用户明确要求、或更符合固定查找配置时使用。
  4. 原始记录读取 / 明细导出+record-list / +record-get
    • 不要把 +record-list 当分析引擎;它负责取明细,不负责聚合计算。

公式 / Lookup 专项规则

  1. 涉及 formula / lookup 时,先读 guide,再出命令
  2. guide 先于创建命令
    • 没读对应 guide 前,不要直接创建 formula / lookup 字段
    • 读完 guide 后,再补齐对应 JSON 并创建字段
    • type=formula 必须提供 expression
    • type=lookup 必须提供 from / select / where,必要时补 aggregate
  3. 公式字段优先于 lookup 字段
    • 只要用户的诉求是“计算 / 条件判断 / 文本处理 / 日期差 / 跨表聚合 / 跨表筛选后取值”,默认优先尝试 formula。
    • 只有用户明确说要 lookup,或配置天然更适合 lookup 四元组时,再走 lookup。
  4. 表名 / 字段名必须精确匹配
    • 公式、lookup、data-query 中出现的表名 / 字段名,必须来自 +table-list / +table-get / +field-list 的真实返回,禁止凭语义猜测改写。
  5. 先拿结构再写表达式
    • 公式或 lookup 一律先获取相关表结构,再生成表达式 / 配置;不要直接凭用户口述拼字段名。

Workflow 专项规则

  1. 执行任何 workflow 命令前,必须先读两份文档:对应的命令文档 + lark-base-workflow-schema.md

  2. 创建前确认依赖信息

    • 先通过 +table-list / +field-list 获取真实的表名、字段名
    • 禁止凭自然语言猜测表名/字段名填入 workflow 配置

Dashboard(仪表盘/数据看板)模块

当用户提到 "仪表盘、dashboard、数据看板、图表、可视化、block、组件、添加组件、创建图表" 等仪表盘相关的关键词时,必须阅读 lark-base-dashboard.md 这个指引文档,了解仪表盘模块的命令和能力后再进行后续操作。

核心规则

  1. 只使用原子命令 — 使用 +table-list / +table-get / +field-create / +record-upsert / +view-set-filter / +record-history-list / +base-get 这类一命令一动作的写法,不使用旧聚合式 +table / +field / +record / +view / +history / +workspace
  2. 写记录前先读字段结构 — 先调用 +field-list 获取字段结构,再读 lark-base-shortcut-record-value.md 确认各字段类型的写入值格式
  3. 写字段前先看字段属性规范 — 先读 lark-base-shortcut-field-properties.md 确认 +field-create/+field-update 的 JSON 结构
  4. 筛选查询按视图能力执行 — 先读 lark-base-view-set-filter.mdlark-base-record-list.md,通过 +view-set-filter + +record-list 组合完成筛选读取
  5. 对记录进行分析(涉及"最高/最低/总计/平均/排名/比较/数量"等分析意图) — 先读 lark-base-data-query.md,通过 +data-query 进行数据筛选聚合的服务端计算
  6. 聚合分析与取数互斥 — 需要分组统计 / SUM / MAX / AVG / COUNT 时,必须使用 +data-query(服务端计算),禁止用 +record-list 拉全量记录再手动计算;反之,+data-query 不返回原始记录,取数场景仍走 +record-list / +record-get
  7. 所有 +xxx-list 禁止并发调用+table-list / +field-list / +record-list / +view-list / +record-history-list / +role-list 只能串行执行
  8. 批量上限 500 条/次 — 同一表建议串行写入,并在批次间延迟 0.5–1 秒
  9. 统一参数名 — 一律使用 --base-token,不使用旧 --app-token
  10. 遇到“公式 / 查找引用 / 派生指标 / 跨表计算”需求,优先走字段方案判断 — 先判断应建 formula / lookup 字段,还是只做一次性 +data-query
  11. 公式、lookup、系统字段默认视为只读 — 除 +field-create / +field-update 维护字段定义外,不要把这些字段作为记录写入目标
  12. 改名和删除按明确意图执行+view-rename 在目标视图和新名称都明确时可直接执行;+record-delete / +field-delete / +table-delete 在用户已经明确要求删除且目标明确时也可直接执行,不需要再补一次确认,并且执行删除命令时要主动补上 --yes;只有目标不明确时才继续追问

问卷 / 表单提示

  • 获取问卷列表:使用 +form-list(先拿 form-id
  • 获取单个问卷:使用 +form-get
  • 获取表单 / 问卷问题:使用 +form-questions-list
  • 删除问卷 / 表单问题:使用 +form-questions-delete
  • 创建 / 更新问题:使用 +form-questions-create / +form-questions-update

意图 → 命令索引

意图 推荐命令 备注
列表 / 获取数据表 lark-cli base +table-list / +table-get 原子命令
创建 / 更新 / 删除数据表 lark-cli base +table-create / +table-update / +table-delete 一命令一动作
列表 / 获取字段 lark-cli base +field-list / +field-get 原子命令
创建 / 更新字段 lark-cli base +field-create / +field-update 使用 --json
创建 / 更新公式字段 lark-cli base +field-create / +field-update type=formula;先读 formula guide,再创建 / 更新
创建 / 更新 lookup 字段 lark-cli base +field-create / +field-update type=lookup;先读 lookup guide,再创建 / 更新,默认先判断 formula 是否更合适
列表 / 获取记录 lark-cli base +record-list / +record-get 原子命令,如果需要聚合计算分组统计 推荐走 +data-query
创建 / 更新记录 lark-cli base +record-upsert --table-id [--record-id] --json
聚合分析 / 比较排序 / 求最值 / 筛选统计 lark-cli base +data-query 不要用 +record-list 拉全量数据再手动计算,需使用 +data-query 走服务端计算
配置 / 查询视图 lark-cli base +view-* list/get/create/delete/get-*/set-*/rename
查看记录历史 lark-cli base +record-history-list 按表和记录查询变更历史
按视图筛选查询 lark-cli base +view-set-filter + lark-cli base +record-list 组合调用
创建 / 获取 / 复制 Base lark-cli base +base-create / +base-get / +base-copy 原子命令
列表 / 获取工作流 lark-cli base +workflow-list / +workflow-get 原子命令
创建 / 更新工作流 lark-cli base +workflow-create / +workflow-update 使用 --json,必须阅读 schema
启用 / 停用工作流 lark-cli base +workflow-enable / +workflow-disable 一命令一动作
启用 / 停用高级权限 lark-cli base +advperm-enable / +advperm-disable 启用后才能使用自定义角色;停用会使已有角色失效
列表 / 获取角色 lark-cli base +role-list / +role-get 查看角色摘要或完整配置
创建 / 更新 / 删除角色 lark-cli base +role-create / +role-update / +role-delete 管理自定义角色权限
列表 / 获取表单 lark-cli base +form-list / +form-get 原子命令
创建 / 更新 / 删除表单 lark-cli base +form-create / +form-update / +form-delete 一命令一动作
列表 / 创建 / 更新 / 删除表单问题 lark-cli base +form-questions-list / +form-questions-create / +form-questions-update / +form-questions-delete 一命令一动作
创建/管理仪表盘及图表 +dashboard-* / +dashboard-block-* 必须先读 lark-base-dashboard.md

操作注意事项

  • Base token 口径统一:统一使用 --base-token
  • +xxx-list 调用纪律+table-list / +field-list / +record-list / +view-list / +record-history-list / +role-list / +dashboard-list / +dashboard-block-list / +workflow-list 禁止并发调用;批量执行时只能串行
  • +record-list limit 上限--limit 最大 200。需要更多数据时必须用分页(offset 递增)分批拉取,禁止单次传超过 200
  • 字段可写性先判断:存储字段才可写;公式 / lookup / 系统字段默认只读,写记录时应跳过
  • 公式能力要主动想到:用户说“算一下”“生成标签”“判断是否异常”“跨表汇总”“按日期差预警”时,要先判断是否应该建公式字段,而不是只返回手工分析方案
  • lookup 不是默认首选:lookup 只在用户明确要求或确实更适合固定查找模型时使用;常规计算、跨表聚合和条件判断优先 formula
  • 附件字段:如果用户要“上传附件 / 给记录加文件”,只能走 +record-upload-attachment 这条链路(读字段 → 读记录 → 上传素材 → 回写记录)
  • 人员字段 / 用户字段:调试时注意 user_id_type 与执行身份(user / bot)差异
  • history 使用方式+record-history-listtable-id + record-id 查询记录历史,不支持整表历史扫描
  • workspace 状态:已接入 +base-create / +base-get / +base-copy
  • +base-create / +base-copy 结果返回规范:创建或复制成功后,回复中必须主动返回新 Base 的标识信息。若返回结果里带可访问链接(如 base.url),要一并返回
  • +base-create / +base-copy 友好性规则--folder-token--time-zone、复制时的 --name 都是可选项。用户没有特别要求时,不要为了这些可选参数额外打断;能直接创建/复制就直接执行
  • +base-create / +base-copy 权限处理(bot 创建):若 Base 由应用身份(bot)创建,创建或复制成功后默认继续使用 bot 身份为当前可用 user(指当前 CLI 中 auth 模块已登录且可用的用户身份)添加 full_access(管理员)权限,并在回复中明确授权结果(成功 / 无可用 user / 授权失败及原因)。若授权未完成,要继续给出后续引导(稍后重试授权或继续用 bot);owner 转移必须单独确认,禁止擅自执行
  • advperm 使用方式+advperm-enable 启用高级权限后才能管理角色(+role-*);+advperm-disable 是高风险操作,停用后已有自定义角色全部失效;操作用户必须为 Base 管理员;先读 lark-base-advperm-enable.md / lark-base-advperm-disable.md
  • role 使用方式+role-create 仅支持 custom_role+role-update 采用 Delta Merge(role_namerole_type 必须始终提供);+role-delete 不可逆且仅支持自定义角色;角色配置支持 base_rule_map(Base 级复制/下载)、table_rule_map(表级权限含记录/字段粒度)、dashboard_rule_map(仪表盘权限)、docx_rule_map(文档权限);写角色前先读 role-config.md
  • 表单 form-id:通过 +form-list 获取;+form-create 返回的 idform-id,可用于 +form-questions-* 操作
  • workflow 使用方式:在创建或更新 workflow 前,必须仔细阅读 lark-base-workflow-schema.md 了解各触发器和节点组件的结构;同时 +workflow-list 返回的不是完整树状结构,若需读取完整结构请使用 +workflow-get
  • data-query 使用方式:使用 +data-query 前必须先阅读 lark-base-data-query.md 了解 DSL 结构、支持的字段类型、聚合函数和限制条件;DSL 中的 field_name 必须与表字段名精确匹配,构造前先用 +field-list 获取真实字段名
  • 公式 / lookup 使用方式:构造表达式或 where 条件前,至少先拿当前表结构;跨表时要查找目标表的结构,不允许凭自然语言猜字段名
  • 视图重命名确认规则:用户已经明确“把哪个视图改成什么名字”时,+view-rename 直接执行即可,不需要再补一句确认
  • 删除确认规则(记录 / 字段 / 表):如果用户已经明确说要删除,并且目标也明确,+record-delete / +field-delete / +table-delete 可直接执行,不需要再补一次确认;执行时直接带 --yes 通过 CLI 的高风险写入校验。只有目标仍有歧义时,再先用 +record-get / +field-get / +table-get 或 list 命令确认

Wiki 链接特殊处理(特别关键!)

知识库链接(/wiki/TOKEN)背后可能是云文档、电子表格、多维表格等不同类型的文档。不能直接假设 URL 中的 token 就是 file_token,必须先查询实际类型和真实 token。

处理流程

  1. 使用 wiki.spaces.get_node 查询节点信息

    lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"<wiki_token>"}'
    
  2. 从返回结果中提取关键信息

    • node.obj_type:文档类型(docx/doc/sheet/bitable/slides/file/mindnote)
    • node.obj_token真实的文档 token(用于后续操作)
    • node.title:文档标题
  3. 根据 obj_type 选择后续命令

    | obj_type | 说明 | 后续命令 | |----------|------|-----------| | docx | 新版云文档 | drive file.comments.*docx.* | | doc | 旧版云文档 | drive file.comments.* | | sheet | 电子表格 | sheets.* | | bitable | 多维表格 | lark-cli base +...(优先);如果 shortcut 不覆盖,再用 lark-cli base <resource> <method>不要改走 lark-cli api /open-apis/bitable/v1/... | | slides | 幻灯片 | drive.* | | file | 文件 | drive.* | | mindnote | 思维导图 | drive.* |

  4. 把 wiki 解析出的 obj_token 当成 Base token 使用

    • obj_type=bitable 时,node.obj_token 就是后续 base 命令应使用的真实 token。
    • 也就是说:如果原始输入是 /wiki/... 链接,不要把 wiki_token 直接塞给 --base-token
  5. 如果已经报了 token 错,再回退检查 wiki

    • 如果命令返回 param baseToken is invalidbase_token invalidnot found,并且用户最初给的是 /wiki/... 链接或 wiki_token,优先怀疑“把 wiki token 当成了 base token”。
    • 这时不要改走 bitable/v1 API;应立即重新执行 lark-cli wiki spaces get_node,确认 obj_type=bitable 后,改用 node.obj_token 重新执行 lark-cli base +...

查询示例

# 查询 wiki 节点
lark-cli wiki spaces get_node --params '{"token":"Pgrr***************UnRb"}'

返回结果示例:

{
  "node": {
    "obj_type": "docx",
    "obj_token": "UAJ***************E9nic",
    "title": "ai friendly 测试 - 1 副本",
    "node_type": "origin",
    "space_id": "6946843325487906839"
  }
}

Base 链接解析规则

链接类型 格式 处理方式
直接 Base 链接 /base/{token} 直接提取作为 --base-token
Wiki 知识库链接 /wiki/{token} 先调用 wiki.spaces.get_node,取 node.obj_token

URL 参数提取

https://{domain}/base/{base-token}?table={table-id}&view={view-id}
  • /base/{token}--base-token
  • ?table={id}--table-id
  • ?view={id}--view-id

禁止事项

  • 禁止将完整 URL 直接作为 --base-token 参数传入
  • 禁止将 wiki_token 直接作为 --base-token

常见错误速查

错误码 含义 解决方案
1254064 日期格式错误 用毫秒时间戳,非字符串 / 秒级
1254068 超链接格式错误 {text, link} 对象
1254066 人员字段错误 [{id:"ou_xxx"}],并确认 user_id_type
1254045 字段名不存在 检查字段名(含空格、大小写)
1254015 字段值类型不匹配 +field-list,再按类型构造
param baseToken is invalid / base_token invalid 把 wiki token、workspace token 或其他 token 当成了 base_token 如果输入来自 /wiki/...,先用 lark-cli wiki spaces get_node 取真实 obj_token;当 obj_type=bitable 时,用 node.obj_token 作为 --base-token 重试,不要改走 bitable/v1
formula / lookup 创建失败 指南未读或结构不合法 先读 formula-field-guide.md / lookup-field-guide.md,再按 guide 重建请求
系统字段 / 公式字段写入失败 只读字段被当成可写字段 改为写存储字段,计
how to use lark-base

How to use lark-base on Cursor

AI-first code editor with Composer

1

Prerequisites

Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:

  • Cursor installed and configured on your development machine
  • Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with node --version)
  • Active project directory or workspace where you want to add lark-base
2

Execute installation command

Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:

$npx skills add https://github.com/larksuite/cli --skill lark-base

The skills CLI fetches lark-base from GitHub repository larksuite/cli and configures it for Cursor.

3

Select Cursor when prompted

The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:

◆ Which agents do you want to install to?
│ ── Universal (.agents/skills) ── always included ────
│ • Amp
│ • Antigravity
│ • Cline
│ • Codex
│ ●Cursor(selected)
│ • Cursor
│ • Windsurf
4

Verify installation

Confirm successful installation by checking the skill directory location:

.cursor/skills/lark-base

Reload or restart Cursor to activate lark-base. Access the skill through slash commands (e.g., /lark-base) or your agent's skill management interface.

Security & Verification Notice

We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.

Skills execute code in your development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.

List & Monetize Your Skill

Submit your Claude Code skill and start earning

GET_STARTED →

Use Cases

User Story & Requirements Generation

Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs

Example

Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios

Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage

Competitive Analysis

Research competitors, compare features, identify gaps

Example

Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities

Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days

Roadmap Prioritization

Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs

Example

Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale

Make data-driven prioritization decisions faster

Stakeholder Communication

Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations

Example

Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement

Save 3-5 hours/week on communication overhead

Implementation Guide

Prerequisites

  • Claude Desktop or compatible AI client
  • Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
  • Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
  • Stakeholder contact information and communication channels

Time Estimate

30-60 minutes to see productivity improvements

Installation Steps

  1. 1.Install product management skill
  2. 2.Start with user story generation for known feature
  3. 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
  4. 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
  5. 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
  6. 6.Build template library for recurring PM tasks
  7. 7.Share effective prompts with product team

Common Pitfalls

  • Not validating competitive research—verify facts before sharing
  • Accepting user stories without involving engineering team
  • Over-relying on frameworks without qualitative judgment
  • Not customizing outputs to company culture and communication style
  • Skipping stakeholder validation of generated requirements

Best Practices

✓ Do

  • +Validate research and competitive analysis with real data
  • +Collaborate with engineering when generating technical requirements
  • +Customize frameworks and templates to your company context
  • +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
  • +Document successful prompt patterns for PM tasks
  • +Combine AI efficiency with human judgment and intuition

✗ Don't

  • Don't publish competitive analysis without fact-checking
  • Don't finalize user stories without engineering review
  • Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
  • Don't skip customer validation of generated requirements
  • Don't ignore company-specific context and culture

💡 Pro Tips

  • Provide context: company goals, constraints, customer feedback
  • Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
  • Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
  • Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs

When to Use This

✓ Use When

Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.

✗ Avoid When

Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.

Learning Path

  1. 1Basic: user stories, feature specs, status updates
  2. 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
  3. 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
  4. 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation

Discussion

Product Hunt–style comments (not star reviews)
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general reviews

Ratings

4.751 reviews
  • Ganesh Mohane· Dec 28, 2024

    Solid pick for teams standardizing on skills: lark-base is focused, and the summary matches what you get after install.

  • Lucas Verma· Dec 20, 2024

    I recommend lark-base for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.

  • Shikha Mishra· Dec 8, 2024

    lark-base reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.

  • Layla Diallo· Dec 4, 2024

    Keeps context tight: lark-base is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.

  • Isabella Martin· Nov 23, 2024

    I recommend lark-base for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.

  • Sakshi Patil· Nov 19, 2024

    We added lark-base from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.

  • Isabella Liu· Nov 11, 2024

    Keeps context tight: lark-base is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.

  • Lucas Johnson· Nov 7, 2024

    lark-base reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.

  • Isabella Yang· Oct 26, 2024

    Registry listing for lark-base matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.

  • Kiara Kim· Oct 14, 2024

    Useful defaults in lark-base — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.

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