wechat-article-skills

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微信公众号 AI 运营助手

开源公众号运营数字员工。选好风格，说一句话，AI 自动完成选题、写作、排版、配图到发布的全部流程。不用懂设计，不用会代码。

[License] [Stars] [Release] [Platforms]

📬 项目更新很频繁——点右上角 Watch → Custom → Releases，有新版本时会通知你。

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👀 做出来长什么样

你在对话框里说一句话：

帮我写一篇讲 AI 提示词技巧的公众号文章

AI 依次交付，每一步都停下来等你确认，可以打断、修改、重来：

3–5 张选题卡片 → 成稿（按你的文风规范）→ 审稿报告（敏感词 / 错别字 / AI 味）→ 微信 HTML 排版（主题 + 版式组件）→ 封面 + 正文配图（带标题的成品封面，不是背景图）→ 发进公众号草稿箱

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这是什么

wechat-article-skills 是一套开源的微信公众号 AI 运营技能包（AI Agent Skills）。装进你已经在用的 AI 工具后，用自然语言就能跑完公众号从选题到发布的全流程。

• 解决什么：公众号日更里的重复劳动——找选题、写稿、查敏感词、排版成微信 HTML、做封面和配图、发草稿箱。
• 适合谁：自己运营公众号的个人和团队；想让 AI 接管重复环节、但每一步都要保留确认权的人。
• 不适合谁：想要全自动无人值守发文的。本项目每一步都会停下来等你确认，这是有意的设计，不是缺功能。
• 需要什么：一个支持 Skills 的 AI 工具（Claude Code / Cursor / Codex / OpenClaw / Claw 系列 13+ 任选其一）+ Python 3.10+。写稿和配图的大模型 API 可选，不配也能跑。
• 数据在哪：API Key 和微信凭证只写在本地 aws.env，不上传任何服务器。

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🚀 快速开始

视频教程

两条实操视频，按基础配置、进阶配置顺序观看：

基础篇：从账号定位到配置导入

账号定位、写作规范、模板选择，以及配置包导出与导入。

https://github.com/user-attachments/assets/54a07e52-0db7-465f-b164-992d9b3a90da

B站观看基础篇

进阶篇：对标提炼与模型配置

用文章提炼配置建议，分别配置写作模型与生图模型。

https://github.com/user-attachments/assets/fa89f62d-3c24-4356-85ce-df80241f4eca

B站观看进阶篇

打开官网配置页即可跟做。视频中的密钥及模型连接参数为模拟值，实际使用时请填写自己的配置；对标文章提炼结果请先审查再应用。

能写公众号是一件很简单的事情，把一个公众号写好你一定有独特的见解。

我们开源的skill解决能写能发的问题，可视化配置平台解决你的个性化配置的问题。

① 装智能体  →  ② 安装技能  →  ③ 网页个性化化配置  →  ④ 导入 .aws  →  ⑤ 说一句话开始

推荐路径：在 aiworkskills.cn 可视化配置台选好风格、填完表，一键导出配置包给 AI。

[aiworkskills 首页]

1. 安装技能

1.1 Claw 系列（QClaw / WorkBuddy 等 13+ 工具）

涵盖 QClaw · ArkClaw · JVSClaw · WorkBuddy · Linclaw · NemoClaw · AutoClaw · MaxClaw · KimiClaw · DuClaw · PowerClaw · ZeroClaw，以及开源标准底座 OpenClaw。

方式 A · 最快：直接在 AI 对话框发一句话——

帮我安装这个skill：https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills

Claw 会自动把仓库拉到本地、把 9 个技能全部挂进对话，全程不用打一条命令。

clawhub install aws-wechat-article-main       # 必装 · 一条龙总控
clawhub install aws-wechat-article-assets     # 必装 · 业务资料库 / .aws 预设包
clawhub install aws-wechat-article-topics
clawhub install aws-wechat-article-writing
clawhub install aws-wechat-article-review
clawhub install aws-wechat-article-formatting
clawhub install aws-wechat-article-images
clawhub install aws-wechat-article-publish
clawhub install aws-wechat-sticker

OpenClaw（Claw 系列的开源标准底座）直接读取仓库 skills/ 目录——git clone 本仓库后即生效，无需 clawhub install。

1.2 其他智能体（Cursor / Claude Code / Autohand Code / Codex）

克隆仓库就行，各工具按自己的规则读取 skills/ 目录：

git clone https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills.git
cd wechat-article-skills

工具	Skill 读取路径	备注
Cursor	项目 skills/ 或 .cursor/skills/	克隆即用；也可把 skills/aws-wechat-article-* 和 aws-wechat-sticker 软链到 .cursor/skills/
Claude Code	~/.claude/skills/ 或项目 .claude/skills/	把上述 9 个目录复制或软链到对应位置
Autohand Code	~/.autohand/skills/ 或项目 .autohand/skills/	把上述 9 个目录复制或软链到对应位置
Codex	仓库根 AGENTS.md	已随仓库维护，克隆即生效

装完后，对 AI 说「帮我写一篇公众号文章」就开始了。

2. 个性化配置（非必须）：不配置会使用默认的写作风格书写、排版

.aws 是一个配置包，把你在 aiworkskills.cn 填好的账号设定、文风规范、多种视觉风格等全部打包到一起，一次导入、一次到位。

2.1 两种导入方式

方式 A · 永久下载链接（推荐）

在配置界面点击"复制小龙虾安装指令"配置台会给你一个永久链接，形如 https://aiworkskills.cn/xxxx/你的名字.aws。在小龙虾对话框粘贴，格式如：

请用 aws-wechat-article-assets 技能，导入这份预设包：https://aiworkskills.cn/xxxx/你的名字.aws

这个链接永远有效——回配置台改了设置，链接里的内容会自动跟着更新，重新在小龙虾界面说“更新aws”就可以了。链接默认不含 API Key；想让 AI 顺便拿到 Key，末尾加上 ?with_secrets=true 即可。万一链接泄露，回配置台点「换链接」就能让旧链接立刻作废。

方式 B · 手动下载安装.aws 文件

在配置台直接下载 .aws 文件，拖给 AI 说「导入这个预设包」。

2.2 预设与素材目录

首次通过 .aws 包导入时会自动建齐；手动建用 mkdir -p 即可，结构如下：

.aws-article/
├── config.yaml
├── writing-spec.md                 # 可选，写作规范
├── presets/                        # 7 类预设
│   ├── structures/                 #   文章结构
│   ├── closing-blocks/             #   文末区块
│   ├── title-styles/               #   标题风格
│   ├── formatting/                 #   排版主题
│   ├── cover-styles/               #   封面风格
│   ├── image-styles/               #   配图风格
│   └── sticker-styles/             #   贴图风格
├── products/                       # 用户业务资料库（按产品名分目录，AI 写第一份业务介绍时自动建）
│   └── {产品名}/                   #   每个产品一个独立目录
│       ├── 项目介绍.md             #     业务介绍 .md 直挂产品根（命名按行业）
│       └── images/                 #     业务配图（含同名说明 .md）
└── tmp/

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🌐 支持生态

支持的智能体

[支持平台]

基于 OpenClaw 标准，兼容 13+ Claw 系列工具：

QClaw · ArkClaw · JVSClaw · WorkBuddy · Linclaw · NemoClaw · AutoClaw · MaxClaw · KimiClaw · DuClaw · PowerClaw · ZeroClaw

同时支持 Claude Code · Autohand Code · Cursor · Codex 等主流智能体。

支持的大模型

DeepSeek · 通义千问 · 智谱 GLM · Kimi · 豆包 · 文心一言 · 讯飞星火 · 腾讯混元 · MiniMax · 百川 · 阶跃星辰 · 零一万物 · GPT · Claude

兼容所有 OpenAI 接口大模型，API Key 本地存储不上传。

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✨ 9 个 Skill 分工

Skill	能力	你这样说
主流程	串联全流程	「帮我写一篇公众号文章」
选题	调研热点，推荐 3–5 个选题卡片	「帮我找几个选题」
写作	调用大模型 / AI 直写，遵循文风规范	「写一篇 AI 入门」
审稿	敏感词 / 错别字 / 规范比对，三级结果	「审一下这篇」
排版	Markdown → 微信 HTML，8 套模版 × 3 套配色 + 9 个版式组件	「排版」
配图	封面 12 个形态 + 正文 8 个形态，按文章内容现推	「配个图」
发布	微信 API 直发，多账号，自动压缩，封面按 2.35:1 裁	「发布」
贴图	多图推送独立流程（小绿书内测中）	「做一组贴图」
素材	业务资料库（按产品名分目录）+ 图库 + .aws 预设包导入导出	「导入这个预设」「保存为产品介绍」

每一步都会暂停等你确认，不会自动跳走。全程可以打断、修改、重来。

业务资料库：写涉及自家业务的文章前 AI 自动查 .aws-article/products/{产品名}/；聊出来的产品介绍也会引导你存进去，下次直接复用——AI 不用每次重新问"你是干什么的"。

• 封面走七步推导——找张力（这篇文章里什么变成了什么）→ 定关系 → 找隐喻（明令躲开机器人、发光大脑、齿轮堆这些 AI 默认值）→ 套你选的视觉语言 → 按 2.35:1 布局 → 写成一段散文 brief → 回看。12 个封面形态各自带文案规格（字号 / 颜色 / 位置），出来的是带标题的成品封面，不是背景图。
• 正文配图先问一句「删掉这张图，读者是看不懂还是读不下去」：看不懂＝信息位，图上每个字都从文章里逐字抄；读不下去＝节奏位，不加字；都不影响就直接删掉这个图位。
• 手绘媒介每篇选一个（马克笔白板 / 方格笔记本 / 便签 / 黑板粉笔 / 牛皮纸 / 终端等宽 / 打印稿批注 / 扁平矢量），篇内统一、篇间必换——避免整个号只有一种图。
• 图注只认显式写的 title：![信息图：画面指令](imgs/x.png "图注")。alt 冒号后那段是给生图模型的画面指令，不再兼任图注——它描述的是读者眼睛已经看见的东西，零信息。没写 title 就不出图注。

主题只能给标签配颜色和间距，表达不了结构——微信正文没有伪元素，「小标题前的编号角标」「金句卡的大引号」必须真的插元素。组件补的就是这一层，写法是 ::: 块，不破坏普通 Markdown：

:::section-title[01]
同一个模型，两个分数
:::

内置 9 个：导语 / 编号小标题 / 金句卡 / 数据卡 / 步骤流程 / 对比两栏 / 结构分层 / 要点清单 / 文末区块。模板里的颜色从当前配色取值，和任意模版 × 配色组合都不脱节；自定义放 .aws-article/presets/components/，同名覆盖。每个组件的 YAML 都带 when_to_use / when_not_to_use / anti_pattern——和配图方法里的判据同一个作用：拦住「因为好看所以用」。

配图和组件不许干同一件事：判据是内容里有没有空间关系——有大小 / 流向 / 嵌套就用图（数据图表、流程步骤、结构分层），纯文字并列 / 对照 / 枚举就用组件（对比两栏、清单要点）。实测踩过：同一组数字在一篇文章里出现了三次（数据卡 + 对比配图 + 对比组件）。

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📸 可视化配置一览

所有配置在 aiworkskills.cn 填表完成。

[账号与读者]

[视觉呈现]

[排版主题]

[配图风格]

[封面风格]

[发布配置]

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🛠️ 开发者路径（自己编辑配置文件）

如果你更愿意直接改 YAML、完全不走可视化配置台：

git clone https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills.git
cd wechat-article-skills
# 各工具按上文「🚀 快速开始 · 1.2」自动识别 skills/
cp skills/aws-wechat-article-main/references/config.example.yaml .aws-article/config.yaml
cp skills/aws-wechat-article-main/references/env.example.yaml aws.env
# 编辑 config.yaml（账号 / 文风 / 模型）和 aws.env（API Key / 微信凭证）
python3 skills/aws-wechat-article-main/scripts/validate_env.py

Windows 用 PowerShell，最后一行换成 py -3 -X utf8 skills\aws-wechat-article-main\scripts\validate_env.py。别用 python3——没装 Python 时它会静默打开 Microsoft Store；-X utf8 用来避免脚本的中文输出变成乱码。需要 Python 3.10+。

依赖：Python 3.10+ 与 PyYAML 必需；Pillow 可选，装了才有图片压缩、封面按比例裁切和封面裁剪框（没装会跳过这几步，不阻断发布）。

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🔑 模型配置（可选但推荐）

整条流程里有两个地方要接大模型：一个给 AI 写稿用，一个给 AI 画图用。两者互相独立——只配写稿、只配画图、或两个都配，都可以。每个都支持可视化配置和直接改配置文件两种方式。

为什么要配？

• 配了：AI 走你指定的专业模型（写稿：GPT / Claude，配图：香蕉、seedream 等），出稿与配图质量稳定可控，你的文风规范和敏感词策略都能严格执行。
  • 好处： 用能力很强的模型直接跑小龙虾，我们看起来有些浪费，小龙虾配置普通模型，写稿配高级模型，好钢用到刀刃上，谁叫我们都不是土豪呢。
  • 配图可能必须：很多coding plan的模型是不支持图片生成的，不配的话图片就出不来。
• 不配：环境校验仅警告，不阻断流程。AI 会按同一套文风规范代写；配图则使用当前 AI 的生图能力，当前环境不支持时再向你说明。

两个模型都走 OpenAI 兼容接口，API Key 只存在你本地，不会上传任何服务器。

写稿模型（writing_model）

方式 A · 龙虾聊天框直接说：

帮我配置个写作模型：模型api地址：https://xxxx.com APIkey:kf-xxxxxx

方式 B · 可视化配置台

在 aiworkskills.cn 的「模型配置」栏填三项：接口地址、模型名、API Key。导出 .aws 时会自动带上配置；用永久链接且追加 ?with_secrets=true 才会把 API Key 一起带过去。

方式 C · 直接改配置文件

在 .aws-article/config.yaml 里填：

writing_model:
  base_url: https://api.openai.com/v1
  model: gpt-5                # 推荐 GPT 系列，长文稳定、文风还原度高
  provider: openai            # 可选，仅用于日志 / 诊断

在仓库根 aws.env 里填：

WRITING_MODEL_API_KEY=sk-...

改完后在仓库根跑一次 python3 skills/aws-wechat-article-main/scripts/validate_env.py（Windows：py -3 -X utf8 skills\aws-wechat-article-main\scripts\validate_env.py）确认。

画图模型（image_model）

负责生成封面、文章配图、九宫格贴图，以及对已有图片的改写。走 OpenAI 标准的图片接口。

方式 A · 龙虾聊天框直接说：

帮我配置个配图模型：模型api地址：https://xxxx.com APIkey:kf-xxxxxx

方式 B · 可视化配置台

和写稿模型在同一个配置栏，填图片模型的接口地址、模型名、API Key 三项，导出 .aws 时一起带上。

方式 C · 直接改配置文件

在 .aws-article/config.yaml 里填：

image_model:
  base_url: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai
  model: gemini-3.1-pro-preview     # 推荐「香蕉」系列，封面与配图都能打
  provider: google                  # 可选

在 aws.env 里填：

IMAGE_MODEL_API_KEY=sk-...

不接外部图片模型时，validate_env.py 仅输出警告；有生图能力的 AI 可直接完成配图。

封面比例：config.yaml 的 cover_aspect 默认 2.35:1（订阅号信息流首图那一眼）。Gemini 系模型走结构化的比例参数，其他模型按最接近的尺寸生成后由 Pillow 裁切；发布时还会随草稿提交 2.35:1 与 1:1 两个裁剪框（需 Pillow），主动告诉微信信息流首图和分享卡片各自该怎么裁，而不是交给它默认居中裁切——这是「封面标题被切掉」的成因。草稿接口不回显 pic_crop_* 字段（值归一化在 cover_info.crop_percent_list 里），实际展示效果建议先发一篇草稿到手机上确认。

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📋 技能更新

直接在 AI 对话框发一句话：

帮我更新这些skills：https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills

📋 更新日志

完整变更历史见 CHANGELOG.md。最近几次：

• 2026-09-06 · 新增版式组件层：主题只能配颜色和间距，微信又没有伪元素，装饰必须真的插元素——组件用 ::: 块调用，内置 7 个（编号小标题 / 金句卡 / 数据卡 / 步骤流程 / 对比两栏 / 结构分层 / 要点清单），颜色从当前主题取值；配图与组件按「有没有空间关系」分工，避免同一份内容既做卡片又画成图
• 2026-09-06 · 内置排版主题增至 7 套（新增 克制 / 工程笔记 / 杂志）；修掉 16 套网站主题的组件全落到兜底蓝；图注改为只认显式写的 title，不再由生图指令兼任
• 2026-09-05 · 配图体系重构：封面从「套模板」改为方法驱动（七步推导 + 12 个封面形态，模板带文案规格，产出成品封面而非背景图）；正文配图收敛为 8 个形态，按「信息位 / 节奏位」判断该不该留，信息位内容逐字取自文章；手绘媒介篇内统一、篇间轮换（8 个媒介池）
• 2026-09-05 · 配图脚本加固：出图后纯代码检查 image_create.py check（尺寸 / 近单色）、可选标题合成、比例改走结构化参数、重跑不再覆盖成更差的图或因换后缀断掉正文引用
• 2026-09-05 · 发布补上封面裁剪框（pic_crop_235_1 / pic_crop_1_1），2.35:1 信息流首图优先，针对「封面标题被微信居中裁掉」；可在本篇 article.yaml 手动指定
• 2026-09-05 · 脚本命令统一为 {python} 占位符：Windows 走 py -3 -X utf8，macOS / Linux 走 python3
• 2026-08-17 · 写作 / 配图模型未配置时只警告、不阻断流程
• 2026-07-08 · 补充 Autohand Code 安装说明
• 2026-06-20 · 内置 4 套排版主题正文字号统一到 16px
• 2026-06-16 · 写作 skill 增设护栏：抑制 AI 味露馅——禁「互动话题」式栏目标签与「发自北京」新闻电头（v1.0.17）
• 2026-06-01 · 审稿引入「AI 味自检」诊断维度：公众号体裁指纹库 + 真实稿校准样例，默认 🟡 建议、不阻断定稿
• 2026-05-06 · 审稿定稿改用 write.py strip-citations 剥离正文「资料路径」标注；写作 skill 收敛为只输出带溯源的 draft.md
• 2026-04-24 · 引入 products/{产品名}/ 业务资料库（读+写双向流程）；stock_image_ingest.py → product_image_ingest.py（破坏性，含老用户迁移命令）
• 2026-04-22 · assets skill 支持 .aws 永久 URL 导入；强化 skill 描述与套件完整性校验

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📚 教程与案例

• 🧩 一份更新如何改写成多平台内容 · 含事实清单、提示词与核对样例

• 📖 如何用好 aiworkskills 平台？从配置到发文一文读懂 · 官方使用指南

• 🔧 WorkBuddy 如何使用 AI Work Skills 运行公众号 · WorkBuddy 组合案例

• ⚡ QClaw + aiworkskills 一键运营公众号 · QClaw 组合案例

• 🔑 小龙虾的模型怎么选 · 写作与配图模型选型指南

• 🚀 从写作助手到 AI 运营员工：wechat-article-skills 进化之路 · 项目演进历程

• 🌐 在线试用「改写」功能 · 不装环境，贴段稿子直接体验网感改写

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🏠 社区

• 💬 GitHub Discussions — 使用问题、最佳实践
• 🐛 Issues — Bug 反馈、功能建议
• 🌐 aiworkskills.cn — 可视化配置台

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