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Agent Skill · 待分类

wechat-article-fetcher(微信文章抓取器)

wechat-article-fetcher 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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-article-fetcher 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 971。

总安装 6,081周安装 246GitHub Stars 233下载 1,909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
unknown

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-article-fetcher(微信文章抓取器)
来源仓库:https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection
仓库路径:skills/wechat-article-fetcher
安装命令:
npx skills add https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection --skill wechat-article-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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection --skill wechat-article-fetcher

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库协作信息,包括 Issue、Pull Request 和代码变更跟踪。适合在开发流程中辅助状态查询、变更整理和协作事项管理。通过 GitHub 安装,使用 npx 命令添加技能并关联目标仓库。建议提前确认权限范围、维护状态及是否触发文件读写或网络请求。

wechat-article-fetcher 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/wechat-article-fetcher

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection --skill wechat-ar…;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-article-fetcher 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection --skill wechat-article-fetc…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

wechat-article-fetcher 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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-article-fetcher 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-article-fetcher 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

wechat-article-fetcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,081 次,近一周安装 246 次,下载 1,909 次,GitHub 233 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-article-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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
wechat-article-fetcher

微信文章抓取器 · 本页

6,081233需要联网未明确有提醒

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

微信公众号文章获取器

获取、解析并保存微信公众号文章,支持单篇和批量下载、元数据提取、图片下载和 Markdown 转换。

快速开始

获取单篇文章:

python scripts/fetch_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

批量获取多篇文章(空格分隔):

python scripts/fetch_wechat_article.py "url1" "url2" "url3" --output-dir ./output

批量获取多篇文章(逗号分隔):

python scripts/fetch_wechat_article.py "url1,url2,url3" --output-dir ./output

仅输出元数据(不保存文件):

python scripts/fetch_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" --json

依赖安装

pip install beautifulsoup4 html2text requests

功能说明

1. 获取文章并保存到本地

python scripts/fetch_wechat_article.py "<url>" --output-dir ./output

输出目录结构:

output/<公众号名称>/<日期>_<标题>/
├── index.html    # 格式化的独立HTML文件
├── article.md    # Markdown版本
├── meta.json     # 文章元数据
└── images/       # 下载的图片

2. 仅提取元数据

python scripts/fetch_wechat_article.py "<url>" --json

返回 JSON 包含:title(标题)、author(作者)、account_nickname(公众号名称)、description(摘要)、create_time(发布时间)、content_text(正文文本)、content_markdown(Markdown内容)、cover_image(封面图)、source_url(原文链接)。

3. 批量下载多篇文章

空格分隔多个链接:

python scripts/fetch_wechat_article.py "url1" "url2" "url3" --output-dir ./output

逗号分隔多个链接:

python scripts/fetch_wechat_article.py "url1,url2,url3" --output-dir ./output

自定义下载间隔(默认3秒,避免触发反爬):

python scripts/fetch_wechat_article.py "url1" "url2" --interval 5

同一公众号的文章自动归类到同一目录下。

4. 不下载图片

python scripts/fetch_wechat_article.py "<url>" --no-images

4. 不下载图片

python scripts/fetch_wechat_article.py "<url>" --no-images

5. 作为 Python 库调用

from scripts.fetch_wechat_article import fetch_article, batch_fetch

# 单篇获取并保存
result = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", output_dir="./output")
print(result['title'], result['path'])

# 单篇仅获取元数据
meta = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", json_only=True)
print(meta['title'])
print(meta['content_text'][:200])

# 批量获取
urls = ["https://mp.weixin.qq.com/s/aaa", "https://mp.weixin.qq.com/s/bbb"]
stats = batch_fetch(urls, output_dir="./output", interval=3.0)
print(f"成功{stats['success']}篇, 失败{stats['fail']}篇")

主要函数参数:

  • url:文章链接(支持短链接和长链接)
  • output_dir:保存目录(默认:./wechat_articles)
  • download_img:是否下载图片(默认:True)
  • to_markdown:是否转换为 Markdown(默认:True)
  • json_only:仅返回元数据字典,不保存文件

batch_fetch 额外参数:

  • urls:文章链接列表
  • interval:每篇文章之间的下载间隔秒数(默认:3.0)

注意事项

  • 优先使用短链接(/s/xxxxx)—— 带 __biz 参数的长链接可能触发验证码。
  • 批量下载时默认间隔3秒,可通过 --interval 调整,避免触发微信反爬机制。
  • 自动使用微信移动端 User-Agent 绕过访问限制。
  • 微信图片使用 data-src 属性(非 src),因为采用了懒加载。
  • 下载图片需要设置 Referer: https://mp.weixin.qq.com/ 请求头。
  • HTML 结构详情参见 references/wechat_html_structure.md。

平台分布

Codex

33.76%
按下载量换算644

Claude

30.97%
按下载量换算591

Cursor

18.96%
按下载量换算362

Gemini CLI

10.58%
按下载量换算202

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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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