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Agent Skill · 效率

read-wechat-article(阅读微信文章)

read-wechat-article 用于处理浏览器自动化、网页检查和页面信息提取,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 打开页面、读取网页或验证前端流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

read-wechat-article 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 3,434。

总安装 17,472周安装 728GitHub Stars 公开资料未说明下载 5,824核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:read-wechat-article(阅读微信文章)
来源仓库:https://github.com/psyear/read-wechat-article
安装命令:
openclaw skills install read-wechat-article
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install read-wechat-article

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

通过提取干净的内容、元数据、图像、字数和阅读时间来获取和解析微信公众文章,无需浏览器渲染。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install read-wechat-article;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

read-wechat-article 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install read-wechat-article。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

read-wechat-article 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

read-wechat-article 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

read-wechat-article 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

read-wechat-article 用的人多吗?

公开数据是累计安装 17,472 次,近一周安装 728 次,下载 5,824 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

read-wechat-article 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
read-wechat-article

阅读微信文章 · 本页

17,472—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

微信公众号文章阅读 Skill

🎯 生产级微信公众号文章抓取和解析工具,符合Claw Hub发布标准

🌟 功能特性

  • 🚀 高性能抓取:服务端直接请求HTML,无需浏览器渲染,响应速度快
  • 🎯 精准解析:智能提取标题、作者、发布时间、正文等核心信息
  • 🧹 内容清洗:自动去除广告、赞赏、阅读数、分享按钮等无关内容
  • 📝 多格式输出:支持HTML、Markdown、纯文本三种格式
  • 🖼️ 图片处理:自动提取文章中的所有图片URL
  • 📊 数据分析:自动计算字数和预计阅读时间
  • 🔒 安全合规:遵循微信公众平台使用条款,确保合法使用
  • 🛡️ 健壮性:完善的异常处理和重试机制,应对网络波动
  • 🧰 可扩展:模块化设计,易于扩展新功能

📦 安装使用

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

或直接安装:

pip install requests beautifulsoup4 markdownify

2. 命令行使用

# 基本使用
python read_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw"

# 输出详细日志
python read_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw" -v

# 保存结果到文件
python read_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw" -o output.json

3. 作为Python模块使用

from read_wechat_article import read_wechat_article

# 公众号文章URL
url = "https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw"

# 抓取并解析文章
result = read_wechat_article(url)

# 输出结果
print(f"标题: {result['title']}")
print(f"作者: {result['author']}")
print(f"发布时间: {result['publish_time']}")
print(f"字数: {result['word_count']:,}")
print(f"阅读时间: {result['read_time_minutes']}分钟")
print(f"图片数量: {len(result['images'])}")
print(f"Markdown内容: {result['content_markdown'][:500]}...")

4. 作为Claw Skill使用

from claw import skill

# 调用Skill
result = skill.run(
    "read_wechat_article",
    url="https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw"
)

if result["success"]:
    data = result["data"]
    print(f"文章标题: {data['title']}")
else:
    print(f"处理失败: {result['error']}")

📊 输出结果结构

{
    "title": "未来1500天,影视行业的钱会被这1%的人赚走?",
    "author": "郑林",
    "publish_time": "2024-03-18 18:06",
    "content_markdown": "# 未来1500天,影视行业的钱会被这1%的人赚走?\
\
在过去的三年里,影视行业经历了前所未有的挑战...",
    "content_text": "未来1500天,影视行业的钱会被这1%的人赚走?\
\
在过去的三年里,影视行业经历了前所未有的挑战...",
    "images": [
        "https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/.../640",
        "https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/.../640"
    ],
    "original_url": "https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw",
    "word_count": 25306,
    "read_time_minutes": 51
}

⚙️ 配置参数

全局配置

HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Referer": "https://mp.weixin.qq.com/",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,zh-TW;q=0.7"
}

TIMEOUT = 15  # 超时时间(秒)
RETRY_TIMES = 3  # 最大重试次数
RETRY_DELAY = 2  # 重试间隔时间(秒)

正则表达式

PUB_TIME_PATTERN = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2}\s+\d{2}:\d{2})')  # 匹配发布时间
URL_CLEAN_PATTERN = re.compile(r'https://mp\.weixin\.qq\.com/s/[A-Za-z0-9_-]+')  # 清理URL

🔧 技术原理

1. URL清理

自动去除URL中的多余参数,只保留核心部分:

原始URL: https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw?from=groupmessage&isappinstalled=0
清理后: https://mp.weixin.qq.com/s/ijZyuHyubiX7Dp1tJrxZOw

2. 内容解析流程

HTTP请求 → HTML响应 → 标题提取 → 作者提取 → 时间提取 → 正文提取 → 内容清洗 → 格式转换 → 结果输出

3. 内容清洗策略

  • 去除无关标签:script、style、iframe、video、audio等
  • 去除广告区块:包含ad-wrap、reward_area、like_area等class的元素
  • 去除社交元素:分享按钮、点赞、评论、阅读数等
  • 清理空标签:去除没有内容的空div、p、span标签
  • 优化格式:统一换行、空格,提高可读性

⚠️ 合规使用指南

合法使用原则

  1. 用户主动触发:仅在用户主动提供URL时进行抓取
  2. 非商用用途:不得将抓取的内容用于商业目的
  3. 不批量爬取:不进行大规模批量爬取操作
  4. 遵守平台规则:尊重微信公众平台的使用条款
  5. 合理频率:避免高频抓取触发平台限制(建议不超过10次/分钟)
  6. 标明来源:如引用文章内容,需标明原文来源和作者

风险提示

  • 登录限制:部分文章需要登录微信账号才能访问
  • 权限限制:部分文章可能设置了访问权限
  • 反爬机制:微信可能会更新反爬机制,导致抓取失败
  • 法律风险:非法抓取和使用可能会导致法律责任

免责声明

本工具仅用于学习和研究目的,请勿用于非法用途。用户需自行承担因使用本工具而产生的法律责任。

📈 性能优化

1. 网络优化

  • 使用持久化HTTP连接(keep-alive)
  • 启用gzip压缩,减少传输数据量
  • 设置合理的超时时间和重试策略
  • 配置合适的User-Agent,提高兼容性

2. 解析优化

  • 使用lxml解析器(需要安装lxml库)
  • 避免重复解析HTML文档
  • 批量处理DOM操作,减少遍历次数
  • 使用CSS选择器替代XPath,提高效率

3. 内存优化

  • 流式处理大文件,避免一次性加载过多内容
  • 及时清理不再使用的对象,释放内存
  • 分块处理大文本内容,减少内存占用

🎨 扩展功能

1. 图片下载

def download_image(url: str, save_path: str):
    """下载图片到本地"""
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    with open(save_path, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

2. 内容增强

def summarize_content(text: str, max_length: int = 500) -> str:
    """内容摘要"""
    # 这里可以接入大模型实现智能摘要
    return text[:max_length] + "..."

3. 数据存储

def save_to_database(result: Dict, db_conn):
    """保存到数据库"""
    cursor = db_conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO articles (title, author, content_text) VALUES (?, ?, ?)",
        (result['title'], result['author'], result['content_text'])
    )
    db_conn.commit()

🐛 常见问题

Q: 出现"需要登录微信账号才能访问该文章"错误?

A: 这篇文章需要登录微信账号才能访问。可以尝试:

  • 使用已登录的微信客户端打开链接
  • 检查网络环境是否正常
  • 换一个不需要登录的文章测试

Q: 出现"网络请求失败"错误?

A: 可能是网络问题或服务器限制。可以尝试:

  • 检查网络连接
  • 增加重试次数
  • 更换User-Agent
  • 使用代理服务器

Q: 提取的内容不完整?

A: 可能是微信页面结构更新导致的。可以尝试:

  • 更新解析规则
  • 检查HTML结构
  • 提交Issue反馈

Q: 运行速度慢?

A: 可能是网络延迟或页面加载慢。可以尝试:

  • 增加超时时间
  • 使用更快的网络环境
  • 启用多线程处理

📞 支持与反馈

  • GitHub Issues: 提交问题和建议
  • Discord社区: 与其他开发者交流
  • 邮件: support@claw.ai

📄 许可证

MIT License - 详见LICENSE文件

平台分布

OpenClaw

87.33%
按下载量换算5,086

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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