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Agent Skill · 研究检索

wecom-doc-fetcher(wecom 文档获取器)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

wecom-doc-fetcher 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,308。

总安装 19,357周安装 823GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,782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:wecom-doc-fetcher(wecom 文档获取器)
来源仓库:https://github.com/mouzhi/wecom-doc-fetcher
安装命令:
openclaw skills install wecom-doc-fetcher
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 wecom-doc-fetcher

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。

获取企业微信开发者文档页面并将其转换为干净的 Markdown 文件,以便在 Obsidian 中使用,处理 SPA 内容和所需的身份验证。

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 wecom-doc-fetcher;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

wecom-doc-fetcher 怎么安装?

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

wecom-doc-fetcher 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。

wecom-doc-fetcher 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。

wecom-doc-fetcher 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。

wecom-doc-fetcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 19,357 次,近一周安装 823 次,下载 6,782 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。

wecom-doc-fetcher 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
wecom-doc-fetcher

wecom 文档获取器 · 本页

19,357—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

wecom-doc-fetcher

Use this skill when the user wants to save any page from the WeChat Work (企业微信) developer documentation site (developer.work.weixin.qq.com/document/path/*) as a clean Markdown file in their Obsidian vault.

Files in this skill

wecom-doc-fetcher/
├── SKILL.md          # this file
└── wx_doc_fetch.py   # the fetch & convert script

Setup (one-time)

Run these once before using the skill:

pip install requests playwright
playwright install chromium
playwright install chromium downloads a ~150 MB headless Chromium binary. This is required for automatic doc_id detection.

Python 3.8+ is required.


Usage

Place wx_doc_fetch.py anywhere convenient (e.g. your vault's scripts folder), then run:

# Basic: auto-detect doc_id, print to stdout
python wx_doc_fetch.py <URL>

# Save to file
python wx_doc_fetch.py <URL> output.md

# Skip Playwright, supply doc_id manually
python wx_doc_fetch.py <URL> output.md --doc-id <integer>

# Override cookies at runtime
python wx_doc_fetch.py <URL> output.md --cookies "wwapidoc.sid=xxx; ..."

Example

python wx_doc_fetch.py https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/94677 发送消息.md
# [info] path_id=94677  doc_id=31152
# [done] 已写入:发送消息.md

How It Works

The WeChat Work docs site is a Vue SPA — the visible content is not in the initial HTML. It is loaded at runtime via a private POST API:

POST https://developer.work.weixin.qq.com/docFetch/fetchCnt?lang=zh_CN&ajax=1&f=json
Body: doc_id=<integer>   (application/x-www-form-urlencoded)

The response includes data.content_md — the page content as a Markdown string. The script fetches this field, cleans it, and writes the result.

Why not WebFetch / defuddle?

The page renders client-side. WebFetch and defuddle only see the pre-JS HTML skeleton — no content. Scraping innerText via browser tools works but produces a very large accessibility tree with poor formatting. The content_md API field is the cleanest, most token-efficient source.

URL path ID ≠ doc_id

The number in the browser URL (e.g. 94677) is a routing slug — not the doc_id the API needs. The actual doc_id (e.g. 31152) is determined at runtime by loading the page with Playwright and intercepting the fetchCnt XHR request.


Manual doc_id Fallback

If Playwright is unavailable or times out:

  1. Open the target URL in Chrome
  2. DevTools → Network tab → filter by fetchCnt
  3. Click the request → Payload tab
  4. Read the doc_id value
  5. Pass it with --doc-id:
python wx_doc_fetch.py https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/94677 发送消息.md --doc-id 31152

Cookie Configuration

The fetchCnt API requires an authenticated session. Playwright's headless browser obtains session cookies automatically when loading the page — no manual cookie setup needed for normal use.

If you see errCode: -30001 in the output, the session is rejected. Fix:

  1. Open the site in Chrome while logged in
  2. DevTools → Network → any fetchCnt request → Copy as cURL
  3. Find the -b '...' cookie string in the copied command
  4. Either paste it into COOKIES_RAW at the top of wx_doc_fetch.py, or pass it via --cookies "..."

Key cookies and their lifetimes:

CookiePurposeLifetime
wwapidoc.sidSession identifier~24 hours
wwapidoc.token_wtJWT auth token~30 minutes

API Reference

ItemDetail
EndpointPOST /docFetch/fetchCnt?lang=zh_CN&ajax=1&f=json&random=<rand>
Bodydoc_id=<integer> (form-urlencoded)
AuthSession cookies
Key response fielddata.content_md
Other response fieldsdata.content_html, data.content_html_v2, data.content_txt, data.title, data.time

content_md Cleaning Rules

The content_md field is mostly valid CommonMark but has site-specific issues. The clean_md() function in wx_doc_fetch.py handles all of them:

#ProblemRaw exampleAfter cleaning
1[TOC] marker at top`[TOC]\
# 概述`# 概述
2Heading missing space after ###接口定义## 接口定义
3Internal numeric anchor links[接收事件](#12977)接收事件
3Anchors with sub-path[开启API](#31106/如何开启API)开启API
4HTML line breaks inside table cells说明</br>补充说明 补充
5<b> bold tags<b>注意</b>**注意**
6<code> inline tags<code>open_kfid</code>` open_kfid `
7<font> color tags<font color="red">警告</font>警告
8!!#rrggbb text!! site-specific highlight!!#ff0000 重要!!重要
9Leading spaces before table rows`··\参数 \``\参数 \`
10No blank line before table (Obsidian won't render)`文字\
\col \``文字\

\ \| col \| | | 11 | Excess blank lines | 3+ \ in a row | 2 \ ` max |

Rule 10 — critical regex note

The blank-line-before-table rule must match on lines that don't start with |, not just on the trailing character of the previous line:

# CORRECT — matches on start of line, avoids breaking table rows apart
re.sub(r"^([^|\
][^\
]*)\
(\|)", r"\1\
\
\2", content, flags=re.MULTILINE)

# WRONG — table rows end with "| " (trailing space), so last char is space,
#          causing blank lines to be inserted between every table row
re.sub(r"([^\
])\
(\|)", r"\1\
\
\2", content)

平台分布

OpenClaw

94.03%
按下载量换算6,377

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。

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