Agent skill
feishu-fetch-doc
获取飞书云文档内容。返回文档的 Markdown 内容,支持处理文档中的图片、文件和画板(需配合 feishu_doc_media 工具)。
Install this agent skill to your Project
npx add-skill https://github.com/nexu-io/nexu/tree/main/nexu-skills/skills/feishu-fetch-doc
SKILL.md
feishu_mcp_fetch_doc
获取飞书云文档的 Markdown 内容(Lark-flavored 格式)。
重要:图片、文件、画板的处理
文档中的图片、文件、画板需要通过 feishu_doc_media(action: download)工具单独获取!
识别格式
返回的 Markdown 中,媒体文件以 HTML 标签形式出现:
-
图片:
html<image token="Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc" width="1833" height="2491" align="center"/> -
文件:
html<view type="1"> <file token="Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc" name="skills.zip"/> </view> -
画板:
html<whiteboard token="Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc"/>
获取步骤
- 从 HTML 标签中提取
token属性值 - 调用
feishu_doc_media下载:json{ "action": "download", "resource_token": "提取的token", "resource_type": "media", "output_path": "/path/to/save/file" }
参数
doc_id(必填):支持直接传文档 URL 或 token- 直接传 URL:
https://xxx.feishu.cn/docx/Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc(系统自动提取 token) - 直接传 token:
Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc - 知识库 URL/token 也支持:
https://xxx.feishu.cn/wiki/Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc或Z1FjxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtnAc
- 直接传 URL:
Wiki URL 处理策略
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。当不确定类型时, 不能直接假设是云文档,必须先查询实际类型。
处理流程
- 先调用
feishu_wiki_space_node(action: get)解析 wiki token:json{ "action": "get", "token": "wiki_token_here" } - 从返回的
node中获取obj_type(实际文档类型)和obj_token(实际文档 token) - 根据
obj_type调用对应工具:
| obj_type | 工具 | 传参 |
|---|---|---|
docx |
feishu_mcp_fetch_doc |
doc_id = obj_token |
sheet |
feishu_sheet |
spreadsheet_token = obj_token |
bitable |
feishu_bitable_* 系列 |
app_token = obj_token |
| 其他 | 告知用户暂不支持该类型 | — |
示例
用户:帮我看下这个文档 https://xxx.feishu.cn/wiki/ABC123
- 调用
feishu_wiki_space_node(action: get, token: ABC123) - 返回
obj_type: "docx",obj_token: "doxcnXYZ789" - 调用
feishu_mcp_fetch_doc(doc_id: doxcnXYZ789)
工具组合
| 需求 | 工具 |
|---|---|
| 获取文档文本 | feishu_mcp_fetch_doc |
| 下载图片/文件/画板 | feishu_doc_media(action: download) |
| 解析 wiki token 类型 | feishu_wiki_space_node(action: get) |
| 读写电子表格 | feishu_sheet |
| 操作多维表格 | feishu_bitable_* 系列 |
Recommended Agent Skills
Expand your agent's capabilities with these related and highly-rated skills.
libtv-video
coding-agent
Delegate coding tasks to Codex, Claude Code, or Pi agents via background process. Use when: (1) building/creating new features or apps, (2) reviewing PRs (spawn in temp dir), (3) refactoring large codebases, (4) iterative coding that needs file exploration. NOT for: simple one-liner fixes (just edit), reading code (use read tool), thread-bound ACP harness requests in chat (for example spawn/run Codex or Claude Code in a Discord thread; use sessions_spawn with runtime:"acp"), or any work in ~/clawd workspace (never spawn agents here). Claude Code: use --print --permission-mode bypassPermissions (no PTY). Codex/Pi/OpenCode: pty:true required.
gh-issues
Fetch GitHub issues, spawn sub-agents to implement fixes and open PRs, then monitor and address PR review comments. Usage: /gh-issues [owner/repo] [--label bug] [--limit 5] [--milestone v1.0] [--assignee @me] [--fork user/repo] [--watch] [--interval 5] [--reviews-only] [--cron] [--dry-run] [--model glm-5] [--notify-channel -1002381931352]
deep-research
深度调研方法论(8步法):将模糊主题转化为高质量调研报告。 触发词:/deep-research、深度调研、帮我调研、调研一下、对比分析 注意:如果用户需要的是可视化图谱而非报告,请使用 research-to-diagram skill。
research-to-diagram
深度调研主题并自动生成知识关系图谱PDF。接收研究主题后自动进行网络调研、信息收集、知识整理,最终生成专业的可视化关系图谱。适用于"研究...并做图"、"深度分析...并可视化"、"生成知识图谱"等场景。
Nano Banana One Shop
All-in-one image generation with Gemini models. Supports Nano Banana (3.1 Flash), Nano Banana Pro (3 Pro), and Nano Banana 2 (2.5 Flash). Triggers on "generate image", "image generation", "nano banana", "edit image".
Didn't find tool you were looking for?