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自动采集 AI 热门内容，撰写公众号文章，生成配图并发布到微信公众号草稿箱。当用户说"发布AI热点"、"写公众号文章"、"采集AI内容"、"publish AI news"时触发。
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
Basado en la clasificación ocupacional SOC
| name | wechat-ai-publisher |
| description | 自动采集 AI 热门内容，撰写公众号文章，生成配图并发布到微信公众号草稿箱。当用户说"发布AI热点"、"写公众号文章"、"采集AI内容"、"publish AI news"时触发。 |
| homepage | https://github.com/bbwdadfg/wechat-ai-publisher |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"📰","requires":{"bins":["bash","curl","jq"]}}} |
1. 询问用户配置（主题、风格、配图数量）
↓
2. Exa/Tavily 搜索采集 AI 热点资料
↓
3. 撰写文章（Markdown 格式）
↓
4. 调用 nanobanana API 生成配图
↓
5. 上传图片到微信服务器（获取 mmbiz URL）
↓
6. 转换为 HTML 并发布到公众号草稿箱
↓
7. 提示用户去微信公众号后台检查文章
WECHAT_APPID（通过环境变量配置）WECHAT_SECRET（通过环境变量配置）google/nano-banana-pro（通过 Replicate）~/.codex/skills/article-illustrator/scripts/generate_image.py（也可能是 ~/.claude/skills/... 或 ~/.gemini/skills/...，以你的工具为准）配置方法见
README.md（本仓库已移除所有硬编码密钥/Token/本地路径）。
重要：根据文章语言决定图片中的文字语言！
| 文章语言 | 图片 Prompt 语言 | 示例 |
|---|---|---|
| 中文文章 | 中文配字 | "流程图展示：搜索新闻 → 撰写文章 → 生成配图 → 发布，中文标注" |
| 英文文章 | 英文配字 | "Flowchart: Search → Write → Generate → Publish, English labels" |
Prompt 编写规则：
，中文标注，简体中文文字, English text labels设计思路：不同主题、风格、配图数量会影响后续所有步骤，所以先收集用户偏好。
如果是交互式运行，可以询问用户；如果是定时任务/自动运行（比如 OpenClaw Cron），则不要提问，直接从触发消息里解析参数或使用默认值。
WECHAT_AUTHOR 默认值）支持的参数（建议写在触发语句中）：
主题：例如 AI工具 / 大模型 / AI Agent风格：例如 purple / orangeheart / github配图：例如 仅封面 / 封面+2张 / 封面+3张作者：例如 田威 AI（会映射到环境变量 WECHAT_AUTHOR）主题=... / 风格=... / 配图=... / 作者=...，则覆盖默认值。交互式询问（可选）：
问题 1 - 文章主题：
问题 2 - CSS 风格：
问题 3 - 配图数量：
问题：简单搜索只返回标题和 200 字摘要，内容太浅，写不出有深度的文章。
解决方案：两阶段采集
阶段 1：广度搜索（发现）
↓ 筛选 3-5 篇高质量文章
阶段 2：深度抓取（提取）
↓ 获取完整原文内容
设计思路：
Tavily vs Exa 选择：
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 新闻热点 | Tavily | topic="news" 专门优化新闻搜索 |
| 技术文档 | Exa | 对技术内容索引更全面 |
| 综合搜索 | 两者并用 | 互补，覆盖更广 |
# Tavily 搜索（适合新闻热点）
mcp__tavily__tavily-search(
query="AI artificial intelligence news {主题}",
topic="news",
days=3,
max_results=10,
search_depth="advanced" # 使用高级搜索
)
# Exa 搜索（适合技术内容）
mcp__exa__web_search_exa(
query="AI {主题} latest news tutorial",
numResults=10
)
筛选标准（从 10 条中选 3-5 条）：
关键：使用 tavily-extract 抓取完整文章内容！
# 深度抓取选中的文章（返回完整原文，可达 2 万字）
mcp__tavily__tavily-extract(
urls=[
"https://example.com/article1",
"https://example.com/article2",
"https://example.com/article3"
],
extract_depth="advanced" # 高级提取，获取更多内容
)
对比效果：
| 方法 | 返回内容 | 适用场景 |
|---|---|---|
tavily-search | 标题 + 200字摘要 | 发现文章 |
tavily-extract | 完整原文（可达2万字） | 深度阅读 |
exa web_search | 标题 + 摘要 + 部分正文 | 快速了解 |
为什么要深度抓取？
抓取完成后，整理成以下格式：
## 素材 1：[文章标题]
- **来源**：[URL]
- **核心观点**：[1-2 句话总结]
- **关键数据/案例**：
- [具体数据点 1]
- [具体案例 1]
- [代码片段（如有）]
- **可引用的金句**：[原文中的精彩表述]
## 素材 2：[文章标题]
...
## 素材 3：[文章标题]
...
整理要点：
# 1. 广度搜索
search_results = mcp__tavily__tavily-search(
query="Claude Code Skills tutorial 2025",
topic="general",
max_results=10,
search_depth="advanced"
)
# 2. 筛选高质量文章（人工或自动）
selected_urls = [
"https://huggingface.co/blog/...",
"https://www.siddharthbharath.com/claude-skills/",
"https://www.youngleaders.tech/p/..."
]
# 3. 深度抓取
full_content = mcp__tavily__tavily-extract(
urls=selected_urls,
extract_depth="advanced"
)
# 4. 整理素材（见上方模板）
设计思路：
参考示例文章：examples/nursing-tech-article.md
文章结构设计：
引子（钩子开头，抛出问题或观点）
↓
核心内容（3-5 个分点，每点配一张图）
↓
价值总结（明确结论）
↓
行动号召（引导读者下一步）
输出格式：Markdown，用注释标记配图位置和描述
# 文章标题
开头段落（钩子，吸引读者继续阅读）...
## 第一部分
内容...
<!-- IMAGE_1: 图片描述（根据文章语言决定中英文） -->
<!-- 图片应该可视化这部分的核心概念 -->
## 第二部分
内容...
<!-- IMAGE_2: 图片描述 -->
## 第三部分
内容...
<!-- IMAGE_3: 图片描述 -->
## 总结
结尾（明确结论 + 行动号召）...
配图位置选择原则：
设计思路：
必须使用 article-illustrator 的脚本（通过环境变量配置 API Key）：
# 生成封面图（16:9，横版，适合列表展示）
python3 ~/.codex/skills/article-illustrator/scripts/generate_image.py \
--prompt "封面图描述，中文标注" \
--output "/tmp/wechat_cover.png" \
--aspect-ratio "16:9"
# 生成配图（4:3，适合文章内嵌）
python3 ~/.codex/skills/article-illustrator/scripts/generate_image.py \
--prompt "配图描述，中文标注" \
--output "/tmp/wechat_img1.png" \
--aspect-ratio "4:3"
Prompt 编写技巧：
[主题] + [具体内容] + [视觉风格] + [颜色调性] + [语言标注]
Prompt 示例（中文文章）：
常见问题：
设计思路：
mmbiz.qpic.cn 域名的图片，外部图片会被过滤重要：公众号文章只能显示微信域名的图片！
import os
import requests
# 1. 获取 access_token（有效期 2 小时）
token_resp = requests.get(
"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token",
params={
"grant_type": "client_credential",
"appid": os.environ["WECHAT_APPID"],
"secret": os.environ["WECHAT_SECRET"]
}
)
access_token = token_resp.json()["access_token"]
# 2. 上传封面图（永久素材接口，返回 media_id）
# 用于草稿的 thumb_media_id 字段
with open("/tmp/wechat_cover.png", "rb") as f:
thumb_resp = requests.post(
f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add_material"
f"?access_token={access_token}&type=image",
files={"media": ("cover.png", f, "image/png")}
)
thumb_media_id = thumb_resp.json()["media_id"]
# 3. 上传文章内配图（图文消息内图片接口，返回 URL）
# 返回的 URL 可以直接嵌入 HTML
with open("/tmp/wechat_img1.png", "rb") as f:
img_resp = requests.post(
f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/media/uploadimg"
f"?access_token={access_token}",
files={"media": ("img1.png", f, "image/png")}
)
img1_url = img_resp.json()["url"]
# 返回: http://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/...
两个接口的区别：
| 接口 | 用途 | 返回值 | 使用场景 |
|---|---|---|---|
/material/add_material | 永久素材 | media_id | 封面图（thumb_media_id） |
/media/uploadimg | 图文消息内图片 | mmbiz URL | 文章内嵌图片 |
为什么这样设计？
<img src=""> 引用设计思路：
<style> 标签，只有内联样式才生效\uXXXX 编码，微信无法正确显示import json
# 1. 构建 HTML（使用微信返回的图片 URL）
# 所有样式必须内联，不能用 class
html_content = f'''
<section style="font-family: -apple-system, sans-serif; line-height: 1.8; color: #333; padding: 15px;">
<p style="margin-bottom: 20px;">段落内容</p>
<h2 style="border-bottom: 1px solid #eee; padding-bottom: 8px;">标题</h2>
<p style="text-align: center; margin: 25px 0;">
<img src="{img1_url}" style="max-width: 100%; border-radius: 6px;">
</p>
<blockquote style="background: #f6f8fa; border-left: 4px solid #ddd; padding: 12px 16px;">
引用内容
</blockquote>
</section>
'''
# 2. 构建草稿数据
draft_data = {
"articles": [{
"title": "文章标题（不超过21个中文字符）",
"digest": "文章摘要（会显示在分享卡片上）",
"content": html_content,
"thumb_media_id": thumb_media_id, # 封面图 ID
"need_open_comment": 1, # 开启评论
"only_fans_can_comment": 0 # 所有人可评论
}]
}
# 3. 发布草稿（关键：ensure_ascii=False）
response = requests.post(
f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add?access_token={access_token}",
data=json.dumps(draft_data, ensure_ascii=False).encode('utf-8'),
headers={"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}
)
result = response.json()
# 成功返回: {"media_id": "草稿ID"}
HTML 样式要点：
style="..."）max-width: 100% 防止溢出常见错误：
ensure_ascii=False设计思路：
发布完成后，输出：
✅ 发布完成！
📝 文章信息
- 标题：xxx
- 摘要：xxx
- 风格：xxx
📤 公众号
- 草稿 ID：xxx
- 请前往微信公众号后台检查文章：https://mp.weixin.qq.com
⚠️ 检查要点：
1. 图片是否正常显示
2. 排版是否正确
3. 标题和摘要是否合适
4. 确认无误后点击"发布"
| 风格 ID | 名称 | 标题色 | 正文色 | 引用背景 |
|---|---|---|---|---|
purple | 紫色经典 | #8064a9 | #444444 | #f4f2f9 |
orangeheart | 橙心暖色 | #ef7060 | #000000 | #fff5f5 |
github | GitHub风格 | #333333 | #333333 | #f6f8fa |
详细配置见 styles.json
ensure_ascii=False