Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

wechat-qwen-reply(wechat Qwen reply 图像)

wechat-qwen-reply 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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-qwen-reply 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,581。

总安装 9,156周安装 374GitHub Stars 1下载 2,932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
0.1.1

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-qwen-reply(wechat Qwen reply 图像)
来源仓库:https://github.com/chenxundaozu/wechat-qwen-reply
安装命令:
openclaw skills install wechat-qwen-reply
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-qwen-reply

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-qwen-reply 结合 Qwen-VL 视觉模型实现微信聊天自动回复,支持截图识别与消息发送。适用于 OpenClaw 中需要智能交互或群组管理的微信自动化场景。支持快慢抓拍、文件传输和红包识别,具备基础过滤机制。

安装命令为 openclaw skills install wechat-qwen-reply,依赖 AHK 脚本运行。注意系统安全设置,避免因权限过高引发误操作或隐私风险。

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-qwen-reply;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-qwen-reply 怎么安装?

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

wechat-qwen-reply 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-qwen-reply 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-qwen-reply 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-qwen-reply 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,156 次,近一周安装 374 次,下载 2,932 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-qwen-reply 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

  • 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

  • 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-qwen-reply

wechat Qwen reply 图像 · 本页

9,1561接触敏感数据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

name
wechat-qwen-reply
description
WeChat chat reader + auto-reply (Qwen-VL vision + AHK send). Supports fast/slow capture, group nickname labels, file/red-packet cards, and filtering system messages on Windows.

WeChat Qwen Reply

快速开始

1) 读聊天文本(默认快模式)

python scripts/qwen_vl_read.py "群名或联系人"

2) 稳模式(全屏截图+裁剪)

python scripts/qwen_vl_read.py "群名或联系人" --slow

3) 调试输出最近截图

python scripts/qwen_vl_read.py "群名或联系人" --debug

关键说明

  • 依赖 AHK v2、微信 PC、Python 3.12
  • DashScope API Key 存在:C:\Users\chenxun\.nanobot\workspace\.secrets\dashscope_api_key.txt
  • 默认快模式:直接截聊天区域(更快);若坐标不准可改用 --slow
  • 截图坐标(已校准):左上 (386,68),右下 (1891,842)

脚本说明

  • scripts/qwen_vl_read.py:读取聊天文本(Qwen-VL)
  • scripts/wechat_capture_fast.ps1:快模式截图
  • scripts/wechat_capture_crop.ps1:稳模式截图
  • scripts/wechat_send_chat.ahk:发送消息(剪贴板粘贴,避免标点错乱)

输出

  • 最近一次识别文本:C:\Users\chenxun\.nanobot\workspace\qwen_chat_last.txt
  • 最近一次裁剪图:C:\Users\chenxun\.nanobot\workspace\qwen_last_crop.png

提示词逻辑(已内置)

  • 顺序:从上到下(旧→新)
  • 识别:绿色气泡=我,白色气泡=对方;颜色不清晰则参考左右位置
  • 群聊:尽量标注具体昵称
  • 文件/红包卡片:标注发送方并写明【文件卡片】/【红包卡片】
  • 系统提示:不输出

平台分布

OpenClaw

84.51%
按下载量换算2,478

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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。

继续浏览同类 Skills