sync(sheets): pick up +table-put payload-shape doc corrections from spec

Mirror of the sheet-skill-spec change that fixes three places teaching
an invalid +table-put payload shape — the typed protocol only has
columns / data / dtypes / formats (no formula field) and must always
be wrapped in an outer {"sheets":[...]} envelope. write-cells and the
SKILL.md decision table previously used the wrong field names (type /
format) and pointed users at +table-put for formula writes, which the
shortcut can't actually accept.

Synced from upstream canonical via generate:cli + sync:cli.

skills/lark-sheets/SKILL.md

@@ -41,7 +41,7 @@ metadata:
 | 读数据（纯值 / CSV） | `+csv-get`（范围用 `--range`） | `+get-range`、`+range-get`、`+cells-read` |
 | 读值 + 公式 / 样式 / 批注 | `+cells-get --include value,formula,style,comment,data_validation` | `+get-cell`、`+cell-get`、`--with-styles`、`--with-merges`、`--include-merged-cells` |
 | 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） |
+| 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 --sheets` 完整 payload `{"sheets":[{...}]}`（列名走 `columns`、二维数据走 `data`、列 pandas dtype 走 `dtypes`、列展示格式走 `formats`；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 `--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`） | — |
 | 插图：图片**绑定到某条记录**、随行走（凭证 / 证件照 / 商品图 / 头像 / 二维码 / 每行配图） | `+cells-set-image`（单格 `--range`，嵌入单元格内） | — |
@@ -58,7 +58,7 @@ metadata:
 | 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 |
 
 > ⚠️ **两种图片别选错**：图若**绑定某条记录、要随行排序 / 筛选 / 增删**（凭证 / 证件照 / 每行配图，话里带「对应 / 每行 / 这列」等绑定词）→ 单元格图片 `+cells-set-image`；只是自由摆放的装饰（logo / 水印 / 封面）→ 浮动图片 `+float-image-create`。别因「浮动图更好控制 / 更熟」默认选浮动图。
-> ⚠️ **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 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put`。
+> ⚠️ **纯文本还是数值语义**：要写的列里有数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数 → `+table-put`（写入已有表；外层 `{"sheets":[...]}` 包裹、列 pandas dtype 用 `dtypes`、展示格式用 `formats`，保留排序 / 求和 / 图表 / 透视能力；**目标表还不存在就用 `+workbook-create --sheets`**，同 typed 协议、一步建表 + 写入，别先建空表再 `+table-put`）；只有纯文本才用 `+csv-put`。两者写完显示可以完全相同，但 `+csv-put` 落的是文本、不能参与计算——别把数值在本地拼成带 `$` / `%` 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。
 

skills/lark-sheets/references/lark-sheets-write-cells.md

@@ -50,17 +50,17 @@
 | 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 |
-| 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 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put` |
+| 列里有数值语义的数据（数字 / 金额 / 百分比 / 日期 / 计数）→ 飞书，要类型保真（来源不限：DataFrame、Counter、dict、list 都算） | `+table-put` | typed 协议（外层 `{"sheets":[{"name":"…","columns":[...],"data":[[...]],"dtypes":{...},"formats":{...}}]}`，**只有这四件套字段**）：`dtypes` 用 pandas dtype 串声明列类型（`int64` / `float64` / `datetime64[ns]` / `bool` / `object`），`formats` 给每列展示格式（千分位 / 百分比 / 日期）。**date 落真日期、金额 / 百分比 / 计数等数值列保精度且带 `number_format`（可排序 / 求和 / 入图表）**、string 保前导零，多 sheet 一次写。**只要列有数值语义就走这里**，不要在本地把数字拼成带 `$` / `%` 的字符串再走 `+csv-put` |
 | 写入含样式、批注、图片、数据校验等任意富写入 | `+cells-set` | 唯一支持完整富字段的 shortcut（公式 `+csv-put` 也能写） |
 | 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 |
 | 大量纯值 + 需要表头样式/边框 | 先用 `+csv-put` 写值，再用 `+cells-set-style` 补样式 | 分工配合，入参最短 |
 
-**优先级**：常规批量写入（纯值或公式）优先 `+csv-put`（最短入参，直接传 CSV 文本）；含样式/批注/图片才用 `+cells-set`。⚠️ 这里"纯值"特指**已是文本、无需保留数值语义**的内容；只要列里是金额 / 百分比 / 日期 / 计数等有数值语义的数据，应优先 `+table-put`（声明 `number` / `date` 类型 + `number_format`），而不是 `+csv-put`。
+**优先级**：常规批量写入（纯值或公式）优先 `+csv-put`（最短入参，直接传 CSV 文本）；含样式/批注/图片才用 `+cells-set`。⚠️ 这里"纯值"特指**已是文本、无需保留数值语义**的内容；只要列里是金额 / 百分比 / 日期 / 计数等有数值语义的数据，应优先 `+table-put`（用 typed 协议的 `dtypes` 声明列类型 + `formats` 设展示格式），而不是 `+csv-put`。
 
-⚠️ `+csv-put` 可写值或公式：以 `=` 开头的单元格会被当作公式计算（读回时 `formula` 字段保留、`value` 为计算结果）。**公式内部含逗号 / 引号 / 换行时必须按 RFC 4180 转义**——含逗号的字段整格用双引号包裹、字段内部的引号再翻倍：如 `=COUNTIF(D5:D22,"及格")` 必须写成 `"=COUNTIF(D5:D22,""及格"")"`（外层双引号包裹整格，内部 `"及格"` 的引号翻倍成 `""及格""`）。漏转义会被 CSV 解析器按逗号拆列、整块写入区域错位（如本该 `G4:H6` 错成 `G4:K4`），详见下方 `+csv-put` 示例。**因此含逗号 / 引号 / 换行的公式优先改用 `+cells-set`（JSON 二维数组）/ `+table-put` 结构化写入——直接传 `formula` 字段、零 CSV 转义负担，从根上避免拆列错位。** 此外 `+csv-put` **不会**携带样式/批注/图片，也无法把 `=` 开头的内容当字面量文本写入；需要样式/批注/图片用 `+cells-set`（或"写值 + 补样式"两步法）。
+⚠️ `+csv-put` 可写值或公式：以 `=` 开头的单元格会被当作公式计算（读回时 `formula` 字段保留、`value` 为计算结果）。**公式内部含逗号 / 引号 / 换行时必须按 RFC 4180 转义**——含逗号的字段整格用双引号包裹、字段内部的引号再翻倍：如 `=COUNTIF(D5:D22,"及格")` 必须写成 `"=COUNTIF(D5:D22,""及格"")"`（外层双引号包裹整格，内部 `"及格"` 的引号翻倍成 `""及格""`）。漏转义会被 CSV 解析器按逗号拆列、整块写入区域错位（如本该 `G4:H6` 错成 `G4:K4`），详见下方 `+csv-put` 示例。**因此含逗号 / 引号 / 换行的公式优先改用 `+cells-set`（JSON 二维数组）写入——`cells[r][c].formula` 字段直接放公式串，零 CSV 转义负担，从根上避免拆列错位**（`+table-put` 的 typed 协议只接受 `columns / data / dtypes / formats` 四件套、没有 `formula` 字段，公式写入只能走 `+cells-set` / `+csv-put`）。此外 `+csv-put` **不会**携带样式/批注/图片，也无法把 `=` 开头的内容当字面量文本写入；需要样式/批注/图片用 `+cells-set`（或"写值 + 补样式"两步法）。
 
-⚠️ **别把本该是数值的列格式化成字符串用 `+csv-put` 写入**：金额 / 百分比 / 市值 / 计数等列，若在本地拼成带 `$` / `%` / 千分位的字符串（如 `"$1,234.50"` / `"+30.5%"`）再 `+csv-put` 灌进去，单元格会变成**文本**——丢失排序 / 求和 / 图表 / 透视能力，且与 `number` 列混排时无法参与计算。正解是 `+table-put` 声明该列 `type:"number"`（百分比存小数，如 `0.305`）+ `format`（如 `"$#,##0.00"` / `"0.0%"` / `"#,##0"`），**显示效果完全相同、数值无损**。判断信号：**当你准备把一个数字 format 成字符串再写时，几乎总该用 `+table-put` 而非 `+csv-put`**。
+⚠️ **别把本该是数值的列格式化成字符串用 `+csv-put` 写入**：金额 / 百分比 / 市值 / 计数等列，若在本地拼成带 `$` / `%` / 千分位的字符串（如 `"$1,234.50"` / `"+30.5%"`）再 `+csv-put` 灌进去，单元格会变成**文本**——丢失排序 / 求和 / 图表 / 透视能力，且与 `number` 列混排时无法参与计算。正解是 `+table-put --sheets` 完整 payload（外层一定要带 `{"sheets":[...]}`、列名走 `columns`、二维数据走 `data`、列 pandas dtype 走 `dtypes`、列展示格式走 `formats`），数值列用 pandas dtype 串如 `dtypes:{"价格":"float64"}`（百分比同样存小数 `0.305`），并配 `formats:{"价格":"$#,##0.00","完成率":"0.0%"}` 做展示格式，**显示效果完全相同、数值无损**。判断信号：**当你准备把一个数字 format 成字符串再写时，几乎总该用 `+table-put` 而非 `+csv-put`**。
 
 ⚠️ 大数据回写走"`+csv-get` 按 `--range` 行窗口分批读到本地 + 本地脚本处理 + `+csv-put` 分批回写"。
 
@@ -477,7 +477,7 @@ lark-cli sheets +csv-put --spreadsheet-token shtXXX --sheet-id "$SID" \
 > # 裸写 =COUNTIF(D5:D22,"及格") 会被 CSV 按逗号拆成两格、写入区域从 G4:H6 错位成 G4:K4。
 > ```
 >
-> 💡 **含逗号 / 引号 / 换行的公式优先用 `+cells-set`（JSON 二维数组）或 `+table-put` 写入**——结构化写入直接传 `formula` 字段，没有 CSV 转义负担，从根上杜绝拆列错位。准备给 `+csv-put` 的公式加逗号时，先考虑换结构化写入：
+> 💡 **含逗号 / 引号 / 换行的公式优先用 `+cells-set`（JSON 二维数组）写入**——`cells[r][c].formula` 字段直接放公式串，没有 CSV 转义负担，从根上杜绝拆列错位。`+table-put` 的 typed 协议只有 `columns / data / dtypes / formats` 四件套、没有 `formula` 字段，公式写入用 `+cells-set` 或 `+csv-put`。准备给 `+csv-put` 的公式加逗号时，先考虑换 `+cells-set`：
 >
 > ```bash
 > # 同样的统计块，结构化写入无需任何转义