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Agent Skill · 效率

wechat-official-account(微信公众号)

wechat-official-account 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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-official-account 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 2,722。

总安装 22,477周安装 946GitHub Stars 1下载 7,871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
1.0.2

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-official-account(微信公众号)
来源仓库:https://github.com/antaeus001/wechat-official-account
安装命令:
openclaw skills install wechat-official-account
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-official-account

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。

wechat-official-account 用于创建并发布微信公众号文章,支持从标题和内容生成草稿或直接发布。适合在 OpenClaw 中自动化公众号内容发布的场景,提升内容运营效率。通过 API 对接微信公众号平台,支持草稿创建、预览和正式发布流程。

安装命令为 openclaw skills install wechat-official-account,需绑定公众号凭证。使用前请确认账号权限、API 调用频率限制及内容合规性要求。

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-official-account;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

    它需要接触敏感数据,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-official-account 怎么安装?

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

wechat-official-account 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-official-account 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

wechat-official-account 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-official-account 用的人多吗?

公开数据是累计安装 22,477 次,近一周安装 946 次,下载 7,871 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-official-account 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
wechat-official-account

微信公众号 · 本页

22,4771接触敏感数据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-official-account
description
|
metadata
openclaw
emoji
📱
requires
{ bins: ["python3"] }
env
optional

WeChat Official Account Skill

Create drafts and publish articles to WeChat Official Account (微信公众号).

⚠️ 安全与隐私(浏览器模式必读)

浏览器模式会将页面内容发送到 LLM 进行分析。默认使用百炼(DashScope)等外部 API,页面 HTML 可能包含登录态、token、后台数据等敏感信息。

  • 若仅需服务号发文:请使用 API 模式(publish.py),仅配置 WECHAT_APPID/WECHAT_SECRET,不要配置 DASHSCOPE_API_KEY/OPENAI_API_KEY。
  • 若必须使用浏览器模式:

- 优先使用 本地模型(Ollama):WECHAT_MP_ANALYZER_BASE_URL=http://localhost:11434/v1,不配置 API Key。 - 或使用自托管/可信端点,并限制 API Key 权限。 - 若不配置分析器 Key,脚本会回退为需手动操作,页面内容不会外发。

脚本会对 HTML 做脱敏(移除 script/style、常见 token 模式),但无法完全消除敏感信息。请评估后再使用。

When to Use

  • "发公众号" / "自动发公众号" / "发一篇公众号文章"
  • "把这段内容发到公众号" / "创建公众号草稿"
  • "定时发公众号" / "公众号自动发文"

两种方案

方案适用脚本
API服务号、认证订阅号publish.py
浏览器自动化个人订阅号(无 API 权限)publish_browser.py

方案一:API(服务号)

Prerequisites

  • 服务号或认证订阅号
  • 环境变量:WECHAT_APPID、WECHAT_SECRET
  • IP 白名单

Commands

python3 scripts/publish.py --title "标题" --content "正文" --cover cover.jpg [--publish]

方案二:浏览器自动化(个人订阅号)

适用于个人订阅号,无需 AppID/AppSecret。无硬编码:每次打开或跳转页面后,等待 → 获取页面代码 → 由模型分析当前状态及下一步操作。

安装

pip install -r requirements.txt   # playwright + openai
playwright install chromium
export DASHSCOPE_API_KEY=...      # 百炼 API Key(与 OpenClaw 主模型一致)

使用

# 首次运行:打开浏览器,模型分析页面后决定是否提示扫码
python3 scripts/publish_browser.py --title "标题" --content "正文" --cover cover.jpg

# 从文件读取正文
python3 scripts/publish_browser.py --title "标题" --content-file article.md --cover cover.jpg

# 仅检测(模型分析当前页面状态)
python3 scripts/publish_browser.py --check-only

# 指定模型(默认 bailian/qwen3.5-plus)
python3 scripts/publish_browser.py --title "..." --content-file x.md --model gpt-4o-mini

# 本地 Ollama(无需 API Key,隐私更安全)
WECHAT_MP_ANALYZER_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 WECHAT_MP_ANALYZER_MODEL=llama3.2 \
  python3 scripts/publish_browser.py --title "..." --content-file x.md

流程(模型驱动)

  1. 打开 mp.weixin.qq.com,等待 → 获取页面 HTML → 模型分析
  2. 模型返回:state(login_required / logged_in_dashboard / draft_editor)和 next_action(wait_for_scan / goto_draft / click_new_draft / fill_article / done)
  3. 脚本执行对应操作,每次跳转后重复步骤 1
  4. 无硬编码特征,模型根据页面内容动态决策

参数

  • --title:标题(必填,--check-only 时可不填)
  • --content / --content-file:正文,支持 Markdown
  • --cover:封面图路径(建议 900×500)
  • --author:作者名(可选)
  • --model:分析用 LLM 模型(默认 qwen3.5-plus,百炼)
  • --headed / --headless:是否显示浏览器
  • --user-data-dir:浏览器配置目录(默认 ~/.openclaw/wechat-mp-browser)
  • --step:每步截图并自动继续
  • --check-only:仅分析当前页面状态
  • --debug:保存截图和 HTML

环境变量

  • DASHSCOPE_API_KEY / OPENAI_API_KEY:外部 API Key(不配置则使用本地模型或回退手动)
  • WECHAT_MP_ANALYZER_BASE_URL:分析器端点。本地 Ollama:http://localhost:11434/v1(无需 Key)
  • WECHAT_MP_ANALYZER_MODEL:模型名,默认 qwen3.5-plus;Ollama 用 llama3.2 等

注意

  • 公众号后台 UI 可能更新,若选择器失效需调整脚本
  • 登录状态保存在 ~/.openclaw/wechat-mp-browser,勿删除

Path

From workspace root:

# API
python3 skills/wechat-official-account/scripts/publish.py --title "..." --content "..." --cover x.jpg

# 浏览器(模型驱动:每次跳转后获取页面→模型分析→执行)
python3 skills/wechat-official-account/scripts/publish_browser.py --title "..." --content-file x.md --cover x.jpg

# 仅分析当前页面
python3 skills/wechat-official-account/scripts/publish_browser.py --check-only

Content Format

  • Markdown 会转为 HTML(`\

→ <br>,bold → <b>bold</b>`)

  • 正文 < 2 万字符,标题 ≤ 32 字

平台分布

OpenClaw

75.46%
按下载量换算5,939

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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