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wechat-look微信看

Agent Skill

wechat-look 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,080

周安装

170

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,360
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:wechat-look(微信看)
来源仓库:https://github.com/2720480371/wechat-look
安装命令:
openclaw skills install wechat-look
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install wechat-look

简介

读取微信公众号文章的专用工具,支持OCR文字识别。自动规范化URL并提取文章内容,识别图片中的中英文文字。

SKILL.md

name
wechat-look-ocr
description
读取微信公众号文章的专用工具,支持OCR文字识别。自动规范化URL并提取文章内容,识别图片中的中英文文字。
runtime
python
requirements
dependencies
install_steps

WeChat Look OCR - 微信文章阅读工具(支持OCR)

📋 安装要求

系统要求

  • Python: 3.7 或更高版本
  • Node.js: 18 或更高版本
  • npm: Node.js 包管理器

安装步骤

  1. 安装系统依赖
   # Ubuntu/Debian
   sudo apt install python3 nodejs npm
   
   # macOS
   brew install python node
   
   # Windows
   # 从 https://nodejs.org/ 下载 Node.js
   # 从 https://python.org/ 下载 Python
  1. 安装技能
   openclaw skill install wechat-look-ocr
  1. 安装 Node.js 依赖
   cd ~/.openclaw/skills/wechat-look-ocr/ocr_node
   npm install

功能特性

  • 自动URL规范化: 自动添加?scene=1参数绕过验证码
  • 内容提取: 从HTML中提取纯文本内容
  • OCR文字识别: 自动识别图片中的中英文文字
  • 中英文支持: 支持中文简体和英文OCR识别
  • 智能回退: 中英文识别失败时自动回退到英文
  • 错误处理: 友好的错误提示和重试机制
  • 安全合规: 遵守OpenClaw安全规范,标记外部内容为未信任源

使用方法

在OpenClaw中直接使用:

读取微信文章 https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

URL规范化规则

  • 无查询参数 → 添加 ?scene=1
  • 有查询参数 → 确保包含 scene=1 (覆盖重复参数)

🔧 技术实现

系统架构

该技能采用 Python + Node.js 混合架构:

  • Python 层:处理 URL 规范化、HTML 内容提取、图片 URL 提取
  • Node.js 层:运行 OCR 识别(使用 Tesseract.js)
  • 通信方式:Python 通过 subprocess 启动 Node.js 脚本

实现原理

  1. URL检测: 检查是否为微信文章URL
  2. 参数规范化: 添加或更新scene=1参数
  3. 内容获取: 使用 requests 库获取页面内容
  4. 文本提取: 从HTML中提取纯文本内容
  5. 图片处理: 提取所有图片URL
  6. OCR识别: 启动 Node.js 子进程进行文字识别
  7. 结果整合: 合并文本内容和OCR结果
  8. 结果返回: 提供结构化响应

📦 依赖详情

Python 依赖

  • requests - HTTP 请求库
  • subprocess - 启动 Node.js 进程
  • json - JSON 数据处理
  • pathlib - 路径操作
  • re - 正则表达式

Node.js 依赖

  • tesseract.js - OCR 识别引擎
  • node-fetch - HTTP 请求库

运行时行为

该技能在运行时会:

  1. 向微信服务器发送 HTTP 请求获取文章页面
  2. 下载文章中的图片用于 OCR 识别
  3. 启动本地 Node.js 进程进行文字识别
  4. 返回整合的文本和 OCR 结果

示例输出

{
  "title": "文章标题",
  "author": "作者名",
  "text_content": "提取的正文内容",
  "image_count": 5,
  "ocr_text": "[图片1] 识别的文字内容...",
  "url": "规范化后的URL",
  "status": "success"
}

注意事项

  • 仅支持微信公众号文章链接
  • 遵守微信访问频率限制
  • 外部内容标记为未信任源
  • 如遇到验证码问题,请确保URL正确包含scene=1

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

92.46%
按下载量换算1,257

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install wechat-look 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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