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Agent Skill · 研究检索

wechat-mp-fetch(微信 mp 获取)

wechat-mp-fetch 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。

wechat-mp-fetch 是研究检索类 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 15,416。

总安装 7,865周安装 331GitHub Stars 1下载 2,754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
1.1.1

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:wechat-mp-fetch(微信 mp 获取)
来源仓库:https://github.com/write31bug/wechat-mp-fetch
安装命令:
openclaw skills install wechat-mp-fetch
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 wechat-mp-fetch

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

从 mp.weixin.qq.com 提取标题、正文与 URL。使用 Playwright 实现网页内容抓取。支持重定向链接解析与元数据提取。wechat-mp-fetch 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需本地浏览器环境与网络连接稳定。可能被反爬机制短暂拦截,建议重试。

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 wechat-mp-fetch;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

wechat-mp-fetch 怎么安装?

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

wechat-mp-fetch 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。

wechat-mp-fetch 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。

wechat-mp-fetch 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。

wechat-mp-fetch 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,865 次,近一周安装 331 次,下载 2,754 次,GitHub 1 星。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。

wechat-mp-fetch 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
wechat-mp-fetch

微信 mp 获取 · 本页

7,8651操作浏览器MIT-0通过

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

name
wechat-article-fetch
description
WeChat Official Account article fetcher — extracts title, body text, and final URL from mp.weixin.qq.com links via Playwright. 微信公众号文章抓取工具,提取标题、正文、原始URL,支持重定向处理。
metadata
claudibot
emoji
📖
category
content-processing
tags
["wechat", "weixin", "mp.weixin", "公众号", "article", "content", "笔记"]
requires
env
[]
files
homepage
https://github.com/write31bug/wechat-mp-fetch

📖 WeChat Article Fetch | 微信公众号文章抓取

Extract article title, body text, and original URL from WeChat Official Account links (mp.weixin.qq.com)

✨ Features | 功能

  • 🎯 Title Extraction — Extracts article title from rendered page
  • 📝 Body Text — Extracts clean text content from #js_content
  • 🔗 URL Resolution — Handles redirects, returns final canonical URL
  • 🌐 Full Rendering — Uses Playwright/Chromium for JS-heavy pages
  • 🔒 Privacy First — 100% local, no data uploaded anywhere

🚀 Quick Start

Installation

cd <skill-path>
npm install
npx playwright install chromium

Usage

node scripts/wx-article-fetch.js "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

Output

{
  "success": true,
  "title": "文章标题",
  "content": "正文内容...",
  "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"
}

💡 Usage Scenarios | 使用场景

ScenarioDescription场景
📚 Content ArchivalSave articles for offline reading文章离线保存
📝 Note-takingConvert articles to notes文章转笔记
🔍 ResearchBatch collect article content批量整理资料
✍️ Writing ReferenceExtract key info for writing写作素材收集
🔄 Content RepurposingExtract text for rewriting内容再创作

⚠️ Known Limitations | 已知限制

IssueDescription
🔐 Login RequiredSome articles require WeChat login
💰 Paid ContentPaywalled articles cannot be fetched
🔒 Private AccountsPrivate official accounts inaccessible
🖼️ ImagesCurrently extracts text only; images keep original URLs

🔧 Technical Details | 技术细节

  • Rendering Engine: Playwright + headless Chromium
  • Content Selector: #js_content container
  • No External APIs: All processing is 100% local
  • Browser Mode: Headless, no UI, no state leakage

🛡️ Security & Privacy

  • 100% Local — All operations run in local browser, no external server
  • No Login Required — No WeChat credentials needed
  • No Data Storage — Content exists only in caller's session
  • No Tracking — No analytics, no telemetry, no third-party deps

📁 Project Structure

wechat-mp-fetch/
├── _meta.json
├── SKILL.md
├── package.json
├── package-lock.json
└── scripts/
    └── wx-article-fetch.js    # Main script

🔗 Links

  • GitHub: https://github.com/write31bug/wechat-mp-fetch
  • npm: https://www.npmjs.com/package/wechat-mp-fetch
  • ClawHub: https://clawhub.ai/skills/wechat-mp-fetch

平台分布

OpenClaw

75.34%
按下载量换算2,075

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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