diff --git a/skills/lark-sheets/SKILL.md b/skills/lark-sheets/SKILL.md
index 0190018e9..65ef890ea 100644
--- a/skills/lark-sheets/SKILL.md
+++ b/skills/lark-sheets/SKILL.md
@@ -40,7 +40,9 @@ metadata:
 | --- | --- | --- |
 | 读数据（纯值 / CSV） | `+csv-get`（范围用 `--range`） | — |
 | 读值 + 公式 / 样式 / 批注 | `+cells-get --include value,formula,style,comment,data_validation` | `--with-styles`、`--with-merges`、`--include-merged-cells` |
-| 写纯值（整块 CSV 平铺） | `+csv-put`（定位用 `--start-cell`，单个左上角锚点格；也接受 `--range` 别名，区间自动取左上角） | — |
+| 写纯文本值（整块 CSV 平铺，列里没有需保留的数值 / 日期语义） | `+csv-put`（定位用 `--start-cell`，单个左上角锚点格；也接受 `--range` 别名，区间自动取左上角） | — |
+| 写带类型的数据到**已有**表（列里有数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数，要可排序 / 求和 / 入图表 / 透视） | `+table-put`（列显式声明 `type` + `format`，类型保真；来源不限 DataFrame——Counter / dict / list 同理，详见 write-cells） | 在本地把数字拼成 `"$1,234"` / `"30.5%"` 字符串再 `+csv-put`（会落成文本、丢失计算能力） |
+| **新建**电子表格并写带类型的数据（类型保真需求同上，但目标表还不存在） | `+workbook-create --sheets`（协议与 `+table-put` 同构、一步建表 + typed 写入，无需先建空表再 `+table-put`；date / number 不丢，详见 workbook） | 用 `--headers` / `--values` 灌日期 / 数字（会落成文本、丢类型） |
 | 写值 / 公式 / 样式 | `+cells-set`（定位用 `--range`） | — |
 | 查找单元格 | `+cells-search`（关键字用 `--find`） | `+cells-find`、`+find`、`--query` |
 | 查找并替换 | `+cells-replace` | — |
@@ -52,6 +54,7 @@ metadata:
 | 调整列宽 / 行高 | `+cols-resize` / `+rows-resize`（行、列是两个独立命令） | `--dimension`（无此 flag） |
 | 分组汇总 / 透视 | `+pivot-create`（默认不传落点 flag → 自动新建子表，零覆盖） | 用 SUMIF / 本地脚本拼一张假透视表 |
 
+> ⚠️ **纯文本还是数值语义**：要写的列里有数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数 → `+table-put`（写入已有表；声明 `type` + `format`，保留排序 / 求和 / 图表 / 透视能力；**目标表还不存在就用 `+workbook-create --sheets`**，同 typed 协议、一步建表 + 写入，别先建空表再 `+table-put`）；只有纯文本才用 `+csv-put`。两者写完显示可以完全相同，但 `+csv-put` 落的是文本、不能参与计算——别把数值在本地拼成带 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put`。
 > ⚠️ **定位 flag**：`+cells-get` / `+cells-set` / `+csv-get` 用 `--range`；`+csv-put` 规范用 `--start-cell`（单个左上角锚点格），也接受 `--range` 别名（区间自动取左上角），二者择一即可。
 > ⚠️ **读取附加信息**一律走 `+cells-get --include …`，**没有** `--with-styles` 这类 flag；**看合并单元格**用 `+sheet-info` 的 `merged_cells`，不要在 `+cells-get` 里找 merge flag。
 
diff --git a/skills/lark-sheets/references/lark-sheets-write-cells.md b/skills/lark-sheets/references/lark-sheets-write-cells.md
index 914ee5285..e4c463f90 100644
--- a/skills/lark-sheets/references/lark-sheets-write-cells.md
+++ b/skills/lark-sheets/references/lark-sheets-write-cells.md
@@ -49,7 +49,7 @@
 | 场景 | 用这个 shortcut | 原因 |
 |------|----------------|------|
 | 模型手里已经有 CSV 文本（小规模手动构造、从 `+csv-get` 取到后简单加工） | `+csv-put` | 直接传 CSV 文本 + `--start-cell`，不用自己拼二维 cells 数组；必要时自动扩容行列 |
-| 带类型的结构化数据（DataFrame）→ 飞书，要类型保真 | `+table-put` | 列显式声明 `type`：date 落真日期、**金额 / 百分比 / 计数等数值列保精度且带 `number_format`（可排序 / 求和 / 入图表）**、string 保前导零，多 sheet 一次写。**只要列有数值语义就走这里**，不要在本地把数字拼成带 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put` |
+| 列里有数值语义的数据（数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数）→ 飞书，要类型保真（来源不限：DataFrame、Counter、dict、list 都算） | `+table-put` | 列显式声明 `type`：date 落真日期、**金额 / 百分比 / 计数等数值列保精度且带 `number_format`（可排序 / 求和 / 入图表）**、string 保前导零，多 sheet 一次写。**只要列有数值语义就走这里**，不要在本地把数字拼成带 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put` |
 | 写入含公式、样式、批注、图片、数据校验等任意富写入 | `+cells-set` | 唯一支持完整字段的 shortcut |
 | 只改已有 cell 的样式，不动 value/formula | `+cells-set-style` | 拍平 10 个样式字段为独立 flag；不触发不必要的值写入 |
 | 单 cell 嵌入图片 | `+cells-set-image` | 比 `+cells-set` 参数更简短 |
@@ -462,7 +462,7 @@ lark-cli sheets +csv-put --spreadsheet-token shtXXX --sheet-id "$SID" \
 
 把带类型的结构化数据（DataFrame）类型保真地写入**已有**表，底层复用 `set_cell_range`（同 `+cells-set`）。typed 协议：顶层 `sheets[]`，每 sheet 带 `columns:[{name,type,format?}]` + `rows`（二维数组，`null`=空单元格），列 `type` ∈ `string` / `number` / `date` / `bool`（**显式声明**，不让 CLI 猜，避免邮编 / 订单号等"像数字的文本"被误判）。`date` 列的 ISO `yyyy-mm-dd` 字符串会转成 Excel 序列号 + 日期 `number_format`（真日期，可排序 / 透视 / 筛选）。
 
-只写入**已有**表（`--url` / `--spreadsheet-token` 二选一必填），不新建工作簿——要新表先 `+workbook-create` 拿 token 再写。读回用镜像命令 `+table-get`（见 read-data reference），输出与 `--sheets` 同构、可 round-trip。
+只写入**已有**表（`--url` / `--spreadsheet-token` 二选一必填），不新建工作簿——**要新建表格直接用 `+workbook-create --sheets`**（同 typed 协议、一步建表 + 类型保真写入，无需先建空表再回来，详见 workbook reference）。读回用镜像命令 `+table-get`（见 read-data reference），输出与 `--sheets` 同构、可 round-trip。
 
 ```bash
 # sheet 按 name 匹配、缺则新建；多 DataFrame 经 stdin 一次写多 sheet