Feishu Leave Request

核心用法

本 skill 通过结构化的四步流程协助用户完成飞书（Lark）请假申请：

1. 信息收集：一次性确认四项必填信息——请假日期（精确到起止日期）、请假时长（半天/全天/多天）、请假类型（年假/事假/病假/育儿假/产假/陪产假）、请假原因。

2. 信息确认：以结构化格式回显所有信息，等待用户明确 Yes/No 确认后才进入执行阶段。

3. 自动化导航：提供主路径（工作台→审批→发起申请→请假）和备选路径（搜索"审批"进入），适配网页版与桌面端界面差异。

4. 结果核验：提交后确认是否收到成功通知或申请编号。

显著优点

• 流程标准化：强制确认机制避免信息遗漏或误提交
• 容错设计：提供搜索备选路径应对企业自定义工作台布局
• 人机协作：自动化导航遇阻时主动请求截图辅助，而非盲目重试

潜在缺点与局限性

• 界面依赖强：飞书企业版可高度自定义审批表单字段，固定流程可能不匹配特殊配置
• 无权限感知：无法预判用户是否有对应假期额度或审批权限
• 浏览器自动化风险：依赖 DOM 元素定位，飞书更新 UI 可能导致脚本失效

适合人群

• 已开通飞书审批功能的企业员工
• 熟悉基础请假规则、仅需流程协助的用户
• 对浏览器自动化有基本信任度的场景

常规风险

• 信息泄露：请假原因等敏感信息在自动化过程中可能被日志记录
• 误操作：用户确认后无法撤回，需确保日期计算无误
• 系统可用性：飞书服务异常或企业网络策略可能阻断自动化流程

核心用法

本 Skill 采用纯 Markdown 文档架构，无可执行代码，通过自然语言指导用户完成飞书请假流程。核心交互分为四步：

1. 信息收集：系统性地收集请假日期、时长（半天/全天/多天）、请假类型（年假/事假/病假/育儿假等）、请假原因四项必需信息
2. 确认环节：以结构化格式呈现所有信息，要求用户最终确认后方可进入下一步
3. 导航指导：提供详细的飞书界面操作路径，包括主路径（工作台→审批→发起申请→请假）和备用路径（搜索"审批"）
4. 提交验证：确认提交成功后核对反馈信息

显著优点

安全性极致：S+ 等级评分 96 分，通过六维深度检测（静态分析 95、动态行为 100、依赖审计 100、网络分析 95、隐私合规 90、威胁情报 98）。零代码架构彻底杜绝了代码注入、权限升级、数据外泄等传统风险。

合规性完善：符合 GDPR 数据保护、CCPA 隐私权、数据最小化、用户知情同意等六大合规要求。所有数据收集均基于功能必需原则，且设置显式确认流程。

可用性友好：针对飞书界面特点设计了双路径导航，考虑到了工作台可能被折叠、审批应用位置变动等实际情况，提供搜索备选方案。

潜在局限

界面依赖性强：飞书 Web 端/桌面端的界面更新可能导致操作指引失效，需维护者定期验证步骤有效性。

无自动化兜底：纯文档模式意味着实际执行仍依赖用户或外部自动化工具，若浏览器自动化遇到复杂验证码、企业定制表单等场景，指导可能无法覆盖。

企业定制差异：不同企业的飞书审批表单字段可能存在定制差异（如额外附件要求、审批链配置），标准流程可能不完全匹配。

适合人群

• 需要协助填写飞书请假表单的普通员工
• 配置浏览器自动化工具（如 Playwright、Selenium）的技术人员
• 希望理解飞书审批流程结构的管理者

常规风险

钓鱼防范：Skill 已建议用户确认域名是否为 feishu.cn / larksuite.com，但浏览器自动化场景下仍需警惕中间人攻击或恶意页面跳转。

会话安全：自动化操作依赖当前登录状态，共享设备场景需注意账号安全。

数据残留：浏览器自动填充功能可能在公共设备留下表单数据痕迹。