md2wechat 技能：一键排版发布微信公众号
将 Markdown 转为公众号 HTML，支持排版、配图、草稿与多账号发布。
证据显示：SKILL.md 明确要求用户显式确认才执行上传/草稿/发布副作用，避免过度越权；明确分离只读、预览、转换和需要凭证的副作用；明确说明 WeChat secrets 不会打印，要求 API key 且 CLI 在副作用前验证。配置边界在 README 中有详细说明。缺点是权限范围未完全验证（如安装脚本的具体行为），且发布者身份未验证，影响了归因完整性。扣分原因：权限和确认机制良好，但存在未验证的安装脚本行为，且发布者未知，缺乏独立来源。
证据显示：SKILL.md 指令自洽，提供清晰的失败处理路径（如运行 doctor、config show），并明确了阻塞时的停止与报告要求。README 展示了丰富的命令用法。但未提供测试或 CI 中运行的针对 skill 的测试，静态审查无法验证实际执行。评分被限制在 7，因为无法执行关键路径，且异常输入反馈存在但不够深入。扣分原因：没有可复现的测试环境，且静态审查限制。
证据显示：SKILL.md 描述了清晰的适用场景（将 Markdown 转换为微信公众号 HTML），并提供了详细的使用边界（如 AI 模式与 API 模式、图片生成场景选择）。环境适配：面向中文用户，README 是中文，但核心功能（API 模式）依赖外部海外服务（如 md2wechat API），可能受网络限制影响。扣分原因：核心功能依赖海外服务，且边界声明未完全验证。
证据显示：有 README、SKILL.md 结构清晰，提供了安装说明和多种文档链接；有明确的私有许可证（BUSL-1.1 修改），但版本信息不完整（如缺少 changelog 和清晰版本管理，README 中只有 badge）。维护责任通过 GitHub 仓库可见，但未明确。扣分原因：缺少 changelog 和明确的版本管理，维护责任不明确。
证据显示：SKILL.md 目标明确，提供了清晰的使用命令，README 展示了大致输出格式。但静态审查无法验证输出是否直接可用需经实际运行。评分限制在 7，因为静态审查无法验证执行效果。扣分原因：未验证实际输出，且价值证明有限。
证据显示：有 CI 工作流和 go.mod，但 CI 的详细内容未提供，无法确认是否覆盖 skill 的关键路径。README 有趋势图，但无第三方证据。静态审查限制导致评分最高为 4，因为 CI 工作流存在但未验证。扣分原因：CI 内容未提供，缺乏跨来源验证。
- 核心 API 模式依赖外部服务（md2wechat API），可能受中国大陆网络限制影响，使用前请评估网络可达性。
- 安装脚本通过 postinstall 执行，建议在审查脚本内容后再安装，避免供应链风险。
- 此技能使用私有许可证，商业使用需获得授权，请仔细阅读 LICENSE。
- 发布者身份未验证，请自行评估风险。
- 静态审查无法验证实际执行，请在实际环境中测试关键路径。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能封装了 md2wechat CLI，为 AI Agent 提供可机读的公众号创作与发布流程。它支持 Markdown 到微信 HTML 的转换、主题与排版模块选择、文章检查、预览、草稿创建、标题建议、图片生成与去 AI 痕迹等能力。技能强调“先发现再执行”，通过 CLI 的 JSON 输出确保 Agent 决策可验证。安装依赖 Node.js 和 npm 全局包，运行时需要 PATH 中包含 md2wechat 命令。
该技能指导 Agent 调用 md2wechat 命令，包括：
- 使用 inspect --json 检查文章元数据和发布 readiness，读取 data.readiness.targets/blockers 判断是否可发布。
- 使用 themes list、layout list、providers list 等发现命令获取当前可用的主题、排版模块和图片提供方。
- 使用 convert 将 Markdown 转为微信 HTML，可选 --upload/--draft 上传图片或创建草稿。
- 使用 create_image_post 生成图片贴文，generate_cover/generate_infographic 生成封面或信息图。
- 使用 title suggest --json 生成标题建议的 AI 请求，write/humanize 进行创作或去 AI 痕迹。
- 使用 doctor --json 和 config show --json 检查本地配置。
- 内容创作者希望将 Markdown 文章快速排版为公众号格式，并预览确认后再发布草稿。
- 运营多个公众号的团队，需要通过 CLI 批量转换并创建草稿，同时管理多个账号凭证。
- Agent 开发者希望将公众号发布流程集成到自动化工作流中，利用 JSON discovery 命令实现可验证的决策。
- 需要生成文章配图或信息图的用户，可通过内置的图片生成计划模式交给宿主 Agent 执行。
- 希望去除 AI 写作痕迹、以更自然风格输出的作者，使用 `humanize` 命令。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提供丰富的 JSON discovery 命令，使 Agent 决策可验证，减少猜测。
- 支持 API 模式和 AI 模式，API 模式输出确定性 HTML，适合批量发布。
- 包含 48 个专业主题和 53 个高级排版模块（API 模式），视觉表现力强。
- 多账号管理，本地只读，不泄露 Secret。
- 支持图片生成计划模式，可集成宿主 Agent 的 Image Gen 工具。
- 高级排版模块仅在 API 模式生效，AI 模式无法渲染，需要获取 API 服务（需联系作者）。
- API 模式需要 `MD2WECHAT_API_KEY`，且商业使用需要授权，许可证为 Source Available。
- 部分功能（如 `write`、`humanize`）可能依赖外部模型，技能说明未提供详细的模型配置步骤。
- 该技能为 OpenClaw 平台准备，但仓库包含多个技能，本技能说明可能未涵盖所有细节。
如何安装这个 Skill？
- 安装 Node.js（版本需满足 CLI 要求）。
- 全局安装 CLI：
npm install -g @geekjourneyx/md2wechat。 - 初始化配置：
md2wechat config init。 - 该技能假定 md2wechat 已在 PATH 中，Agent 可直接调用。
- 技能文件位于仓库
platforms/openclaw/md2wechat/SKILL.md，可按 Agent 技能标准放置。
如何使用这个 Skill？
在 Agent 中触发该技能，例如：“请将 article.md 排版并创建草稿”。技能会先运行 md2wechat inspect article.md --json 检查 readiness，再执行转换。对于标题建议，可运行 md2wechat title suggest article.md --json 获取 prompt，由宿主模型生成标题。发布前需确保配置好微信凭证和 MD2WECHAT_API_KEY（如使用 API 模式）。