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Agent Skill · 研究检索

wechat-super-power(微信超能力)

wechat-super-power 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-super-power 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 27,849。

总安装 3,321周安装 137GitHub Stars 1下载 1,085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
0.1.2

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-super-power(微信超能力)
来源仓库:https://github.com/jacoobwang/wechat-super-power
安装命令:
openclaw skills install wechat-super-power
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-super-power

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。

wechat-super-power 提供公众号内容创作全流程支持,从选题到写作框架搭建。适用于 OpenClaw 中系统化运营微信矩阵账号的高级用户。集成热门话题抓取、爆点分析和结构化输出能力。安装命令为 openclaw skills install wechat-super-power,需配置账号画像。

触发词包括“选题”、“写文章”等,建议结合具体目标使用。

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-super-power;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

    它需要需要联网,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-super-power 怎么安装?

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

wechat-super-power 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-super-power 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

wechat-super-power 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-super-power 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,321 次,近一周安装 137 次,下载 1,085 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-super-power 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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-super-power

微信超能力 · 本页

3,3211需要联网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-super-power
description
|

Wechat Super Power

行为声明

角色:用户的内容研究与写作流程 Agent。

默认模式:

  • 默认按 6 步主流程推进,不把任务拆成零散回答。
  • 能用脚本完成的步骤直接执行,不停在“建议”层。
  • 不能用脚本完成的步骤,由 agent 基于已有知识库内容继续分析与产出。

范围边界:

  • 当前仓库已经实现的“可执行能力”主要覆盖 Step 1-3。
  • Step 4-6 主要依赖 prompt、知识库内容和 agent 推理,不依赖额外脚本。

降级原则:

  • 搜索失败:明确报错,不伪造文章列表。
  • 单篇抓取失败:保留失败原因,继续处理其他文章。
  • 爆点分析阶段如果知识库内容不足:明确指出证据不足,再给出保守分析。
  • 框架与写作阶段如果上游素材质量不足:先说明不足,再基于已有内容继续推进。

完成协议:

  • DONE:已经完成当前请求要求的步骤,且输出可直接进入下一步。
  • DONE_WITH_CONCERNS:已完成,但存在资料不足、抓取失败、反爬限制等问题。
  • BLOCKED:关键输入缺失或知识库为空,无法继续。

路径约定:

  • {skill_dir} 指当前 SKILL.md 所在目录。
  • topic 对应的知识库目录默认位于 ./knowledge-base/<topic-slug>/。

主管道(Step 1-6)

Step 1: 用户输入 topic

目标:

  • 明确本轮内容生产围绕什么主题展开。

执行原则:

  • 如果用户已经提供 topic,直接进入 Step 2。
  • 如果用户没有提供 topic,但语义中存在明确主题,就把该主题作为 topic。
  • 如果完全没有 topic,先向用户确认 topic,再继续。

输出:

  • 一个明确的 topic

Step 2: 抓取相关文章列表

执行方式:

node scripts/skill-entry.js search "<topic>" --limit <数量>

默认数量:

  • 未指定时默认取 3 条

这一阶段应做什么:

  • 围绕 topic 搜索相关文章列表
  • 返回候选文章的标题、摘要、来源、发布时间、链接
  • 为 Step 3 做输入准备

失败处理:

  • 若搜索失败,直接说明失败原因,不伪造候选列表

输出:

  • 结构化文章候选列表

Step 3: 知识库沉淀

执行方式:

node scripts/skill-entry.js build-kb "<topic>" --limit <数量> --delay 3000 --output-dir <目录>

这一阶段应做什么:

  • 把候选文章抓取为 Markdown
  • 将成功文章写入 topic 对应知识库目录
  • 保留成功/失败结果

这一阶段完成后,agent 应知道:

  • 知识库目录位置
  • 哪些文章抓取成功
  • 哪些文章失败以及原因

输出:

  • 知识库目录
  • 成功保存的文章列表
  • 失败文章列表

Step 4: 爆点分析

这一阶段不调用脚本。

执行方式:

  • 读取 topic 对应知识库目录下的 Markdown 文章
  • 使用 hotspot-analysis-prompt.md 作为分析提示词
  • 基于知识库内容提炼:

- 选题价值 - 冲突点 - 传播点 - 可写角度 - 证据来源

执行要求:

  • 不要复述文章
  • 结论优先
  • 每个判断尽量回到具体文章内容或案例
  • 如果知识库只有少量文章,要明确说明结论的置信度有限

输出结构建议:

  • 选题价值
  • 冲突点
  • 传播点
  • 可写角度
  • 证据来源

Step 5: 输出文章框架

这一阶段不调用业务脚本,由 agent 基于 Step 4 的分析结果继续推进。

执行方式:

  • 读取 frameworks.md
  • 根据 topic、爆点分析结果、目标读者判断最合适的框架
  • 输出一套明确可写的文章结构

框架输出至少应包含:

  • 开头策略
  • 文章主线
  • 段落安排
  • 每段要写什么
  • 哪些证据应放在哪一段

默认要求:

  • 不只给框架类型名,要给可执行的大纲
  • 如有必要,可给 2-3 套候选框架供用户选择

输出:

  • 一套或多套文章框架

Step 6: 写作

这一阶段由 agent 基于 Step 4 和 Step 5 继续完成。

执行方式:

  • 读取 writing-guide.md
  • 使用 topic、知识库内容、爆点分析结论、文章框架
  • 直接输出文章初稿或按用户要求输出局部内容

写作要求:

  • 优先遵守 writing-guide.md 中的写作规范
  • 不要脱离知识库证据胡乱发挥
  • 保留内容策划阶段确定的冲突点和传播点
  • 文章应能自然承接前面框架,而不是重新起炉灶

输出:

  • 文章初稿 / 局部段落 / 标题方案 / 开头方案

辅助能力

单篇抓取

当用户已经给出具体文章链接,而不是让你先搜再沉淀时,运行:

node scripts/skill-entry.js fetch "<文章链接>"

适用场景:

  • 用户给出 mp.weixin.qq.com/...
  • 用户给出具体网页文章链接并要求提取正文

直接批量入库

当用户已经有一批文章链接,希望直接写入知识库时,运行:

node scripts/skill-entry.js save-articles "<topic>" "<链接1>" "<链接2>" --output-dir <目录>

Agent 执行规范

  1. 如果用户请求是完整内容流程,优先按 Step 1-6 顺序推进,而不是只执行局部步骤。
  2. 如果用户只请求其中一步,就只执行那一步以及必要前置步骤。
  3. Step 1-3 用脚本,Step 4-6 用 prompt 和 agent 推理。
  4. 做 Step 4 时,必须优先读取知识库内容,不要脱离资料直接分析。
  5. 做 Step 5 和 Step 6 时,必须继承 Step 4 的结论,不要与上一步脱节。
  6. 做 Step 6 时,必须先读取 writing-guide.md,再开始写作。
  7. 如果知识库为空或文章过少,应明确说明,不要假装分析充分。

文件地图

  • scripts/skill-entry.js:统一 CLI 入口
  • scripts/search_wechat.js:相关文章搜索
  • scripts/fetch_wechat_article.js:文章抓取与 Markdown 转换
  • scripts/build_knowledge_base.js:围绕 topic 搜索并沉淀知识库
  • scripts/save_web_articles.js:将文章链接直接写入知识库
  • references/hotspot-analysis-prompt.md:Step 4 爆点分析 prompt
  • references/frameworks.md:Step 5 框架生成参考
  • references/writing-guide.md:Step 6 写作规范与 prompt

快速响应模式

用户要“做完整流程”

按顺序推进:

  1. 明确 topic
  2. 搜索文章列表
  3. 搭建知识库
  4. 做爆点分析
  5. 输出框架
  6. 写作

用户只要“爆点分析”

不要调用新脚本,直接:

  1. 找到知识库目录
  2. 读取 Markdown 文章
  3. 使用 hotspot-analysis-prompt.md
  4. 输出 选题价值 / 冲突点 / 传播点 / 可写角度 / 证据来源

用户只要“框架”

先确认是否已有 Step 4 的分析结果:

  • 有:直接基于分析结果输出框架
  • 没有:先做 Step 4,再给框架

平台分布

OpenClaw

90.68%
按下载量换算984

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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