Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/larksuite/cli/lark-sheetsnpx skills add larksuite/cli --skill lark-sheetsgit clone --depth 1 https://github.com/larksuite/cliWhat it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00257 | $0.13996 |
| Opus 5 | $0.00129 | $0.06998 |
| Sonnet 5 | $0.00051 | $0.02799 |
| Haiku 4.5 | $0.00026 | $0.01400 |
Grade A, and why
lark-sheets scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured today.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
Copies of this mod
1 near-identical copy found in the catalogue:
- lark-sheets — 91% identical, 149 lines differ
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 253 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
sheets
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。
术语约定
同一对象的交替说法,按此映射解析用户口语:工作表(sheet)= 子表 / tab / 标签页(sheet_id 是稳定标识);电子表格(spreadsheet)= 工作簿 / 表格(顶层容器,由 --url 或 --spreadsheet-token 定位);reference_id = 表内对象的稳定标识,即各对象主键 flag 接受的值(与 --image-uri 图片上传句柄不是一回事)。
每类对象用各自的主键 flag 定位(命名不统一,按此表对照,不要凭直觉拼):
| 对象 | 主键 flag | 对象 | 主键 flag |
|---|---|---|---|
| 工作表 sheet | --sheet-id |
条件格式规则 | --rule-id |
| 图表 chart | --chart-id |
筛选视图 | --view-id |
| 透视表 pivot | --pivot-table-id |
迷你图(按组) | --group-id |
| 浮动图片 | --float-image-id |
飞书表格编辑准则(动手前必守,所有编辑类任务一律生效)
下列准则横切所有飞书表格任务,动手前先过一遍——被索引直接路由进某个工具参考时也一律生效;展开与边界见括注的 reference。
- 最小改动:除任务要改的单元格 / 列外,原表其它单元格、行列结构、Sheet 名、合并区、格式 1:1 保持;中间结果放原数据右侧或新建空白 Sheet,禁止删 / 改名 / 隐藏 / 移动已存在 Sheet(用户明示要求的除外,确认影响后执行,见
lark-sheets-workbook);改写类任务精确圈定行列,不该转的原值 1:1 保留;补齐类只写空单元格,已有值(哪怕看着可疑)一律不动,最多在交付说明备注。原表数值列的显示格式(小数位 / 千分位 / 是否科学计数法)同属不可改动项;仅当原值已被压成科学计数法或丢小数位时补number_format恢复可读,底层值不动。新增的计算列 / 汇总行(均值、占比、金额)必须显式设number_format——公式默认吐出的多位小数(3.64507772)会被判为格式不合格,按语义定位数(比率两位小数、占比百分比、金额千分位)并与原表同列风格对齐。 - 真实写回 + 回读校验:交付必须是对在线表格的真实写入,写完用
+csv-get/+cells-get/+<对象>-list回读确认生效(顺带确认无截断 / 溢出 / 科学计数法)——返回ok只代表请求被接受,不代表结果符合预期。回读值可能带「值(样式)」注记(如49.6(V-Align: bottom)),据此回写前先剥离注记只留纯值;写公式后用+cells-get --include formula核对真实落格(仅看显示值不能证明联动);筛选 / 排序后核对前几行,删除后确认已空。不要只在文本里声称"已完成"。 - 读全再写:批量填充 / 补齐 / 修正类任务先确认真实数据末行再写,只探前 N 行会漏写表尾(确定末行流程见
lark-sheets-read-data)。 - 公式优先于硬编码:凡可由表内其它单元格推导的值(总计 / 占比 / 增长率 / 提取 / 查找)一律写公式,即使用户没说"联动 / 自动更新"——本地算好再静默写进单元格,交付的是改输入不重算的死表。提取类产出同行源列的连续原文片段(逐字保真、不跨列取材,一格含多个片段要全列出);语义判断类(无固定分隔符 / 模式可循)公式表达不了,逐行写静态值,别用固定偏移 / 通用正则硬套。输入列可能为空时公式先判空返回空(空格按 0 参与算术产出无错误码的错值,
IFERROR拦不住)。写聚合公式(SUM / COUNTIF / AVERAGE 等)前先确认区间的起止两端:起点跳过表头行、终点覆盖真实末行——漏掉末行或把表头算进计数是最常见的错值来源,且结果看着合理、不报错;写完抽查区间首尾两格确认落在数据内。写飞书公式前读lark-sheets-formula-translation,落表后用+formula-verify诊断。试错 3 次仍失败可降级静态值,交付说明写明「静态值 + 失败原因 + 不随源数据更新」。 - 续写 / 扩展继承样式:续写、补齐、复制区块、新增行列时禁止只读值只写值——原表的字体 / 字号 / 颜色、四边框、对齐、底色(含奇偶行交替)、行高列宽、合并都要一并延续到新区域,判分与验收都按"新区域与相邻原始区域视觉一致"来看。
- 新增行 / 列优先用
+dim-insert --inherit-style before(或after),样式由原生继承,比"往空白区直接写值再补刷样式"可靠得多(后者最易整片丢失交替底色与边框)。它只选继承哪一侧,不是插入方向。行高是例外,不随样式继承:插行填长文本前读相邻行row_height,补+rows-resize(可与插入链合批)。 - 已经写进空白区、或要对齐非相邻区域时,先
+cells-get --include style读原区样式,再随值一起写回(清单见lark-sheets-write-cells,四边框最易漏)。 - 新增列后把原跨列合并的标题扩展到新末列;插入行复制邻近行的合并分段,按分组合并前逐组核对边界行号,错界会吞掉组名。
- 新增行 / 列优先用
- 多步写入分流:美化收尾(样式 / 合并 / 行高列宽 / 冻结的任意组合)→ 一次
+styles-put声明式规格交付(见lark-sheets-styles-put);同一个写操作打多个区域 → 用该命令自身的复数形态(--ranges/ map 入参);只有跨类型、有顺序依赖的操作链(如插列 → 写表头 → 回填数据)才用+batch-update(high-risk-write:按下方审批协议先获用户同意再带--yes;失败处置语义见lark-sheets-batch-update)。 - 分组汇总优先用透视表:参考速查表「分组汇总 / 透视」行;SUMIF / 本地脚本拼假透视表可能丢失原生透视能力,作为风险记录。
- 回复里声称的每一项,产物里都要能指到位置:交付说明 / 回复正文写了"已生成趋势分析报告""图中对比了两个资产""覆盖 11 种格式",就必须在产物中真实存在对应的 sheet / 图表对象 / 文字段落,并能说出它在哪张表第几行。文字描述不能替代产物——判分只认产物里能被读到的内容,回复里的描述一概不计分。交付前逐条对照自己写的每句"已完成 X",指不到位置的要么补做,要么把该句删掉改成"未完成 + 原因"。
What ships with it
28 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
- references/lark-sheets-batch-update.md 19 KB
- references/lark-sheets-changeset.md 5.1 KB
- references/lark-sheets-chart.md 44 KB
- references/lark-sheets-conditional-format.md 14 KB
- references/lark-sheets-filter-view.md 7.8 KB
- references/lark-sheets-filter.md 7.5 KB
- references/lark-sheets-float-image.md 11 KB
- references/lark-sheets-formula-translation.md 19 KB
- references/lark-sheets-formula-verify.md 6.6 KB
- references/lark-sheets-history.md 5.1 KB
- references/lark-sheets-legacy-command-migration.md 6.0 KB
- references/lark-sheets-pivot-table.md 15 KB
- references/lark-sheets-range-operations.md 20 KB
- references/lark-sheets-read-data.md 37 KB
- references/lark-sheets-search-replace.md 5.3 KB
- references/lark-sheets-sheet-structure.md 14 KB
- references/lark-sheets-sparkline.md 7.5 KB
- references/lark-sheets-styles-put.md 7.8 KB
- references/lark-sheets-visual-standards.md 18 KB
- references/lark-sheets-workbook.md 26 KB
- references/lark-sheets-write-cells.md 61 KB
- scripts/lark_chart_layout_check.py 17 KB runs code
- scripts/lark_detect_subtables.py 22 KB runs code
- scripts/lark_inspect_workbook.py 7.1 KB runs code
- scripts/lark_profile_table.py 22 KB runs code
- scripts/lark_sheet_range.py 5.3 KB runs code
- scripts/lark_sheet_read_cli.py 5.6 KB runs code
- scripts/sheets_df.py 2.0 KB runs code
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- today Changed · +1 lines 09393e1be052
- 2d ago First seen · 252 lines · 257 tokens per session scan A 8984c32687cc
lark-sheets is a skill published in the GitHub repository larksuite/cli (16,925 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 257 tokens to every session and 13,996 once invoked, about $0.0013 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
dcf-model
Build discounted cash flow valuation workbooks in Excel.
xlsx
当电子表格文件是主要输入或输出时使用此技能。这意味着用户想要:打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件(例如添加列、计算公式、格式化、制图、清理混乱数据);从头创建新的电子表格或从其他数据源创建;或在表格文件格式之间进行转换。当用户通过名称或路径引用电子表格文件时特别触发——即使是随意提及(如"我下载目录里的 xlsx")——并且想对其进行操作或从中生成内容。也适用于将混乱的表格数据文件(格式错误的行、错位的表头、垃圾数据)清理或重构为规范的电子表格。交付物必须是电子表格文件。当主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库管道或 Google Sheets…
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sn-da-large-file-analysis
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