微信公众号自动发文 Skill：从资讯采集到定时发布的全链路 AI 工作流

一套开箱即用的 AI Agent Skill 包，让 Claude Code/OpenClaw 帮你完成微信公众号从「资讯收集 → 撰写文章 → 图片生成 → 草稿发布 → 正式推送 → 归档调度」的完整闭环。GitHub 仓库：https://github.com/16Miku/wechat-auto-publishing**ClawHub 仓库**：https://clawhub.ai/16miku/wechat-auto-publishing

一、为什么需要这个 Skill？

做公众号的朋友都知道，日更是一件非常消耗精力的事情：

• 每天要追热点、筛资讯、定选题
• 要写文案、排版、配图
• 要登录后台、上传素材、发布文章
• 还要考虑定时推送、结果归档、异常处理……如果这一切都能交给 AI 自动完成呢？这正是本项目要解决的问题。它不是一个传统的代码项目，而是一个面向 Claude Code（Anthropic 官方 AI 编程助手）的Skill 指令****包——通过一份结构化的 SKILL.md 文件，指挥 AI Agent 按照标准化流程，自动完成公众号发文的全部环节。核心理念：不是写一个自动化脚本，而是写一份让 AI Agent 能理解和执行的「行为手册」。通过 Claude Code 的 Skill 机制，将复杂的多步骤工作流封装为一个可复现、可交接、可扩展的知识包。

二、九步全链路工作流

整个 Skill 覆盖了从环境准备到定时调度的9 大步骤，形成完整闭环：Step 1：环境准备自动检查 Python 3、Node.js、npm、Bun 等运行时依赖，确认发布脚本依赖链就绪，验证配置占位符到位。Step 2：资讯收集+ 自动收集 8~15 条原始资讯

• 智能精简为 3~5 条值得撰写的选题
• 记录每条的标题、来源、时间、摘要、关联板块
• 进行「市场角度压缩」：判断当日主线逻辑Step 3：撰写文章+ 基于 Markdown 模板自动起稿
• 遵循风格规范：情绪先行、短段落、口语化
• 文章结构固定：情绪开头 → 编号资讯段落 → 操作态度 → 明日观察 → 互动结尾
• 自动生成 YAML frontmatter 元数据Step 4：准备图片支持三种来源策略：

+用户提供：直接使用指定图片 +本地图库：随机选取 + 自动管理（unused/used/bad 流转） +AI 生成：调用 Google Gemini 自动生成封面和正文配图Step 5：组装发布包确保 article.md + cover.png + image1.jpg + image2.jpg 齐全，校验编码和路径。Step 6：发布到草稿箱通过微信公众号 API 将文章发布到草稿箱，验证返回有效 media_id。Step 7：**正式发布（可选）**提交正式发布请求、轮询发布状态、捕获最终文章 URL。Step 8：归档结果结构化保存发布结果（JSON 格式），记录标题、时间、media_id、publish_id、URL、状态等完整信息。Step 9：定时调度与告警支持 cron 定时运行，内置多维度告警：token 获取失败、发布失败、轮询超时、图库库存不足等。

三、项目架构一览

wechat-auto-publishing-complete/
├── SKILL.md                    # AI Agent 核心指令入口
├── README.md                   # 项目说明
├── runbook.md                  # 操作手册 / 交接清单
├── references/                 # 各环节详细参考文档
│   ├── environment-and-config.md
│   ├── source-gathering.md
│   ├── writing-style.md
│   ├── image-strategy.md
│   ├── publishing.md
│   ├── scheduling-and-alerting.md
│   └── security-boundary.md
└── templates/                  # 模板与示例
    ├── article-template.md
    ├── env.example.txt
    ├── publish.mjs              # 纯 Node.js 零依赖备用发布脚本
    ├── run.sh
    ├── cron.example.txt
    ├── publish-result.example.json
    └── ...（更多模板文件）
```**核心设计理念：知识驱动，而非代码驱动。**整个项目的核心是 SKILL.md——它是给 AI Agent 读的「行为手册」，AI 根据这份文档中的指令，调用已有工具链完成所有操作。

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## 四、五大核心亮点
### 1. 真正的端到端自动化
不是只帮你写文章，而是从资讯采集一直覆盖到定时推送和异常告警——完整的 9 步闭环。

### 2. 安全第一的设计
+ 所有真实密钥严格隔离在 Skill 包之外
+ 模板中统一使用 `fill_in_valid_value_in_target_environment` 占位符
+ 专门的 `security-boundary.md` 定义安全边界
+ 分发前有安全检查清单

### 3. 智能图片策略
+ 三种来源灵活切换：用户提供 / 本地图库 / AI 生成
+ 图库自动管理：随机选取、发布成功后消耗、库存预警（阈值 20 张）
+ 失败自动回退：AI 生成失败 → 图库 → 用户提供

### 4. 可复现、可交接
+ `runbook.md` 提供新机器搭建清单、每日执行清单、故障处理手册
+ 所有环节都有标准化文档，新人也能快速接手
+ 模板和示例文件覆盖每个配置项

### 5. 模块化可扩展
+ 每个环节（资讯、写作、图片、发布、调度）都是独立文档模块，可以单独升级或替换，方便根据自身需求定制。

## 五、技术栈与依赖
|**类别**|**技术/工具**|
| --- | --- |
| AI Agent 平台 | Claude Code/OpenClaw |
| 运行时 | Python 3、Node.js、Bun |
| 发布工具 | baoyu-post-to-wechat / publish.mjs（纯 Node.js 零依赖备用方案） |
| AI 图片生成 | Google Gemini API |
| 定时调度 | cron |
| 配置管理 | .env 文件 + 环境变量 |**配置查找优先级：**1. 进程环境变量
2. `<project-dir>/.baoyu-skills/.env`
3. `~/.baoyu-skills/.env`

## 六、快速上手
### 前置准备
1. 安装 Python 3、Node.js、npm、Bun
2. 部署微信发布脚本 `baoyu-post-to-wechat`
3. 在 `.baoyu-skills/.env` 中配置微信公众号 AppID/AppSecret
4. 服务器出口 IP 加入微信公众号 API 白名单

### 推荐工作目录
```plain
<project-dir>/
├── .baoyu-skills/
│   ├── .env                          # 真实密钥
│   ├── baoyu-image-gen/EXTEND.md     # 图片生成偏好
│   └── baoyu-cover-image/EXTEND.md   # 封面生成偏好
├── article.md
├── cover.png / image1.jpg / image2.jpg
├── output/
│   ├── full_publish_result.json
│   ├── publish_log.jsonl
│   └── cron.log
└── run.sh

使用方式

在 Claude Code 中加载该 Skill 后，AI 会自动识别并按照 SKILL.md 中的指令流程执行。你只需：

1. 告诉 AI「帮我发一篇今天的公众号文章」
2. AI 自动完成资讯收集、写稿、配图、发布的全流程
3. 结果自动归档到 output/ 目录

七、实践演示

安装skill

https://clawhub.ai/16miku/wechat-auto-publishing

https://github.com/16Miku/wechat-auto-publishing

从这里下载

环境配置

配置微信和google的密钥

发布文章

改进skill

八、适用场景

+个人公众号日更：特别适合每天需要追踪热点、输出内容的自媒体人 +金融/投资类公众号：内置资讯收集模板面向金融领域，涵盖海外市场、利率债券、行业板块等 +团队协作：完善的交接文档和操作手册，支持多人协作维护 +技术探索：作为 Claude Code Skill 开发的最佳实践参考

九、与传统方案的对比

十、开源地址与后续规划GitHub 仓库：https://github.com/16Miku/wechat-auto-publishing**ClawHub 仓库**：https://clawhub.ai/16miku/wechat-auto-publishing

后续规划

• 支持更多文章模板（科技、生活、教育等领域）
• 集成更多信息获取类skill/API
• 集成更多 AI 图片生成服务
• 支持多公众号矩阵管理

总结

这个项目展示了一种全新的 AI 工作流思路：**不是写一个自动化脚本，而是写一份让 AI Agent 能理解和执行的「行为手册」。**通过 Claude Code 的 Skill 机制，我们可以将复杂的多步骤工作流封装为一个可复现、可交接、可扩展的知识包。如果你也在做公众号，或者对 AI Agent 的 Skill 开发感兴趣，欢迎 Star、Fork、提 Issue，一起探索 AI 驱动内容生产的更多可能！