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research-to-wechat研究转公众号

A research-first content pipeline that turns a topic, notes, article, URL, or transcript into a sourced article with an evidence ledger, routed structure, polished Markdown, inline visuals, cover image, WeChat-ready HTML, browser-saved draft, and optional multi-platform distribution (小红书、即刻、播客、朋友圈). Use when the user wants 深度研究、改写成公众号、写作、排版、配图、HTML 转换、公众号草稿生成、多平台分发.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.4.2
安全检测
已通过
454
下载量
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2
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概述
安装方式
版本历史

research-to-wechat

研究到微信

将此技能作为以研究为先导的控制平面。不要重复下游技能的措辞。

核心规则

  • - 匹配用户的语言。
  • 一次只问一个问题。
  • 仅当答案改变来源解读、结构框架、风格保真度或草稿发布行为时才提问。
  • 在移交HTML之前,保持Markdown作为规范的稿件资产。
  • 仅保存草稿。切勿发布上线。
  • 区分已核实的事实、工作中的推论和未解决的问题。
  • 每个主要主张必须可追溯至来源。在研究过程中收集来源URL。
  • 每篇文章必须以## 参考链接或## References部分结尾,列出所有来源。
  • 在精炼之前,对每篇文章应用完整的规范化检查清单。来源痕迹、格式错误和LaTeX片段不得出现在最终草稿中。
  • 每张内嵌图片必须通过两级评估:首先消除不合格缺陷,然后验证内容与周围文本的匹配度。
  • 切勿假装工作流程进行了采访、长期实地研究、团队辩论或动手测试(如果实际并未进行)。
  • 倾向于明确披露AI辅助和来源范围。拒绝可能歪曲流程的纯人类视角描述。
  • 将来源捕获视为运行时边界:在重写前保留标题、作者、描述、正文和图片列表。

操作路径

将请求路由至以下两条路径之一:

  • - 路径A:研究优先文章
用于:主题、关键词、问题、笔记、转录稿、字幕文件 目标:基于研究简报和证据台账构建文章
  • - 路径B:来源到微信版本
用于:文章文本、markdown文件、文章URL、微信URL 目标:保留有用的来源核心,然后为微信阅读和分发重建

默认路由:

  • - 程序性或工具教学材料 -> 教程
  • 论文、趋势、策略、评论、案例材料 -> 深度分析
  • 多主题汇总 -> 通讯稿

能力别名

通过内部别名(而非供应商风格名称)解析能力:

  • - source-ingest(来源摄取)
  • markdown-polish(Markdown润色)
  • inline-visuals(内嵌视觉元素)
  • cover-art(封面图)
  • article-design(文章设计)
  • wechat-render(微信渲染)
  • wechat-draft(微信草稿)
  • multi-platform-distribute(多平台分发,仅在触发阶段7时加载)

使用capability-map.md中的当前别名映射。

接受的输入

  • - 关键词、主题短语或问题
  • 笔记、大纲或原始材料转储
  • 文章文本
  • markdown文件
  • PDF论文、报告或白皮书
  • 文章URL
  • 微信文章URL
  • 视频URL
  • 完整转录稿
  • 可扩展为完整转录稿的字幕文件

PDF政策:

  • - 当来源是PDF论文或报告时,提取所有图形、图表、表格和图示作为图片资产
  • 将提取的图形保存至imgs/source-fig-*.png,并在source.md中记录标题和页码
  • 来源图形的可信度高于AI生成的图片,在最终文章中必须优先使用

视频政策:

  • - 仅当工作流程能获取完整口语转录稿时,视频来源才有效
  • 首先尝试从页面、字幕或字幕资产中恢复转录稿
  • 如果页面仅暴露元数据、描述或章节标记,则不要开始文章生成
  • 如果无法获取完整转录稿,则请求提供转录稿或字幕文件并等待

输出

每篇文章创建一个工作空间:
research-to-wechat/YYYY-MM-DD-/

必需资产:

  • - source.md
  • brief.md
  • research.md
  • article.md
  • article-formatted.md
  • article.html
  • manifest.json
  • imgs/cover.png
  • Markdown正文引用的内嵌插图文件

最终Markdown中必需的前置元数据:

  • - title(标题)
  • author(作者)
  • description(描述)
  • digest(摘要)
  • coverImage(封面图片)
  • styleMode(风格模式)
  • sourceType(来源类型)
  • structureFrame(结构框架)
  • disclosure(披露声明)

文章外必需的记录:

  • - brief.md

必须包含:目标读者、核心论点、必须涵盖的要点、框架选择,以及不可删除的内容
  • - research.md

必须包含:已核实的事实、工作中的推论、未解决的问题和来源注释
  • - manifest.json

必须包含:pathMode(路径模式)、styleMode(风格模式)、structureFrame(结构框架)、sourceType(来源类型)、confidence(置信度)、draftStatus(草稿状态)和输出路径
manifest.json.outputs.wechat 必须包含:markdown、html、cover_image、title、author、digest和images
可选平台字段(xiaohongshu、jike、xiaoyuzhou、moments)在阶段8运行时添加

脚本目录

将此SKILL.md所在目录确定为SKILLDIR,然后使用${SKILLDIR}/scripts/

脚本用途
scripts/fetchwechatarticle.py微信文章抓取(Python,模拟微信移动端UA)
scripts/install-openclaw.sh
OpenClaw技能安装程序(复制到~/.openclaw/skills/) |

溯源契约

工作流程必须在整个运行过程中保持紧凑的证据台账:

  • - 哪些来自用户
  • 哪些来自抓取的来源材料
  • 哪些作为支持性上下文添加
  • 哪些仍然不确定

默认文章披露声明应说明:

  • - AI做了什么
  • 人类提供或审查了什么(如果已知)
  • 证据基础是什么
  • 如果来源包信息薄弱,仍存在什么置信度限制

交付阶梯

按以下顺序解决微信草稿交付:

  1. 1. 当凭据和转换工具就绪时,通过API提交草稿
  2. 当工作程序能安全驱动编辑器时,通过自动化浏览器提交草稿
  3. 当登录或选择器需要用户帮助时,通过辅助浏览器提交草稿
  4. 当自动化失败时,通过精确文件路径手动移交

风格解析

按以下顺序解析风格:

  1. 1. 明确的用户指令
  2. 预设模式
  3. 作者模式
  4. 自定义简报

使用style-engine.md中的完整风格系统。

执行

通过以下阶段运行文章:

  1. 1. 接收和路径选择
  2. 来源包、简报和策略澄清
  3. 研究架构与结构化问题网格(跨4个认知层共32+个问题)
  4. 研究合并与证据台账
  5. 基于框架路由的主稿,包含完整的规范化检查清单和写作框架自检
  6. 精炼、图片策略、视觉评估和设计选择
  7. 微信HTML渲染、草稿上传和清单
  8. (可选)多平台内容生成和分发

阶段8仅在用户明确请求时执行(例如,多平台分发、转小红书、转即刻、写朋友圈文案、做播客脚本)。

使用execution-contract.md中的执行契约。
使用design-guide.md中的设计指南进行文章设计选择。
使用platform-copy.md中的平台文案规范进行阶段8操作。

完成条件

仅当满足以下所有条件时,技能才算完成:

  • - 文章读起来像是经过研究而非仅仅润色
  • 路径选择和结构框架适合来源,而非强行套用一种风格
  • 所选风格可见,但不沦为模仿
  • 所选框架的写作框架自检已应用
  • 证据台账清晰区分事实与解读
  • 每个视觉元素都增加了叙事或解释价值
  • 规范化检查清单已应用:无引用痕迹、无LaTeX、无损坏表格、无抓取的UI残留
  • 每个图片占位符在生成前已根据放置标准进行评估,且每个生成的图片已通过两级质量检查
  • Markdown和HTML在标题、摘要、封面和图片路径上保持一致
  • manifest.json与实际输出集和草稿状态一致
  • 文章未夸大研究工作量或作者身份
  • 如果后续移交失败,工作流程能在最高质量的已完成稿件处安全停止
  • 如果阶段8已触发,平台文案遵循platform-copy.md规范,且清单包含其输出条目

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 research-to-wechat-1776280094 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 research-to-wechat-1776280094 技能

通过命令行安装

skillhub install research-to-wechat-1776280094

下载

⬇ 下载 research-to-wechat v0.4.2(免费)

文件大小: 50.3 KB | 发布时间: 2026-4-16 18:08

v0.4.2 最新 2026-4-16 18:08
v0.4.2: PDF figure extraction (auto-extract charts/tables/diagrams from papers as source images), source figure priority over AI-generated images, WeChat HTML compatibility rules (inline CSS, section not div, no flex/grid, dark background wrapping), new wechat-compat.md reference with API endpoints and CDP workflow

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