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wechat-send-cn微信发送 cn

Agent Skill

wechat-send-cn 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

3,648

周安装

152

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,216
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-send-cn(微信发送 cn)
来源仓库:https://github.com/chuntong007/wechat-send-cn
安装命令:
openclaw skills install wechat-send-cn
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-send-cn

简介

wechat-send-cn 利用 macOS 微信桌面端向联系人或群组发送消息,基于截图定位界面元素。

  • 适用于 OpenClaw 中需要精准触达特定用户的微信沟通任务。
  • 支持文本和简单指令输入,但依赖稳定截图识别能力。
  • 安装命令为 openclaw skills install wechat-send-cn,需在 Mac 环境使用。
  • 注意微信版本更新可能导致定位失效,建议定期验证脚本兼容性。

SKILL.md

name
wechat-send
version
2.0.1
description
Send a message to a contact or group via macOS WeChat desktop client. Use when the user asks to send a WeChat message, message someone on WeChat, or reply to a WeChat contact/group. v2.0 auto mode tries fast locate + verify first; falls back to Agent-assisted mode only when verification fails. Requires macOS, WeChat desktop logged in, Accessibility permission, and cliclick. NOT for reading messages, sending files/images.
metadata
openclaw
emoji
💬
os
requires
bins
apps
install
kind
brew
formula
cliclick
bins
label
安装 cliclick(brew)

前置条件

  • macOS 微信桌面客户端已安装并登录
  • 已向终端 / osascript 授予辅助功能(Accessibility)权限
  • 已安装 cliclickbrew install cliclick

v2.0 自动模式(推荐)

一条命令完成发送,内含四层递进验证,无需 Agent 手动识别坐标:

bash scripts/wechat_send.sh "<联系人>" "<消息内容>"

内部流程

【步骤 1】快速定位 (≈4.5s)
  激活微信 → 设置窗口 → Cmd+F → 粘贴联系人 → Enter(乐观假设)
      ↓
【步骤 2】验证联系人 (≈0.7s)
  截图标题栏 → Swift Vision OCR → 判断是否进入了正确聊天窗口
      ↓
【步骤 3】决策分支
  ├─ 验证通过 (≈99.5%) → 步骤 5:发送消息 ✅    总计 ≈5.7s
  └─ 验证失败 (≈0.5%)  → 步骤 4:精确定位降级 ↓
      ↓
【步骤 4】精确定位降级 (≈3.5s)
  ESC → 重新搜索 → 截图下拉框 → 退出(exit 2)
  ⚠️ 脚本以 exit code 2 退出,Agent 需要接管:
     1. 读取 /tmp/wechat_search_dropdown.png
     2. 找到目标联系人行的屏幕坐标
     3. 调用 --send-only 模式发送
      ↓
【步骤 5】发送消息 (≈0.5s)
  点击输入框 → 粘贴消息 → Enter

验证逻辑(步骤 2)— v2.0.1 修复

截图保存至 /tmp/wechat_verify_title.png,OCR 识别标题栏文字后按优先级判断:

⚠️ 排除法必须优先执行(搜索框内本身含联系人名):

  1. 排除法(优先):标题含 "网络查找" / "查找微信号" / "搜索网络结果" → ❌ 失败(确认在搜索结果页)

- v2.0.1 修复:移除了过于宽泛的排除词 "搜索""网络",只保留明确的搜索结果特征词 - 解决误判:不再在真实聊天窗口中触发降级

  1. 精确匹配:排除通过后,标题包含联系人名字 → ✅ 通过
  1. 相似度:逐字符匹配率 ≥ 60% → ✅ 通过
  1. 以上均不满足 → ❌ 失败

Exit Code 约定

Code含义Agent 动作
0发送成功无需操作
1致命错误报告错误
2降级退出读取截图 → 识别坐标 → 调用 --send-only

处理 exit code 2(降级路径)

当脚本以 exit 2 退出时,Agent 应:

# 1. 读取截图(脚本已输出路径)
#    /tmp/wechat_search_dropdown.png

# 2. 分析截图,找到目标联系人行的屏幕坐标 (x, y)
#    坐标换算:截图区域起始于 (50, 50)
#    屏幕坐标 = (50 + 截图像素x, 50 + 截图像素y)

# 3. 调用 --send-only 完成发送
bash scripts/wechat_send.sh "<联系人>" "<消息内容>" --send-only <x>,<y>

v1.0 兼容模式(两阶段手动)

仍保留原始两阶段流程,适用于需要完全手动控制的场景:

第一阶段:搜索联系人

bash scripts/wechat_send.sh "<联系人>" --search-only

执行:激活微信 → 设窗口 → Cmd+F 搜索 → 截图保存至 /tmp/wechat_search_dropdown.png

Agent 操作:读取截图,找到正确联系人行的屏幕坐标 {x, y}

坐标换算:截图区域起始于 (50, 50),屏幕坐标 = (50 + 截图像素x, 50 + 截图像素y)

第二阶段:点击并发送

bash scripts/wechat_send.sh "<联系人>" "<消息内容>" --send-only <x>,<y>

通过 cliclick 点击目标坐标,粘贴消息内容,按回车发送。

示例

# v2.0 自动模式(推荐)
bash scripts/wechat_send.sh "春波" "你好"
# → 自动完成:快速定位 → 验证 → 发送 (≈5.7s)
# → 若验证失败:exit 2,Agent 读截图后调用 --send-only

# v1.0 兼容模式
bash scripts/wechat_send.sh "春波" --search-only
# → 读取 /tmp/wechat_search_dropdown.png,找到坐标 (200, 210)
bash scripts/wechat_send.sh "春波" "你好" --send-only 200,210

架构对比

维度v1.0 两阶段v2.0 四层验证
联系人定位Agent 看截图选坐标自动 Enter + OCR 验证
耗时(正常)20-30s(含思考)≈5.7s
耗时(降级)≈8.5s + Agent 识别
验证机制标题栏 OCR
误发风险零(验证兜底)
Agent 参与必须仅 0.5% 降级时

已知限制

  • 中文输入:消息内容写入临时文件,通过 osascript read POSIX file 方式粘贴。禁止对中文使用 keystroke
  • 坐标为屏幕绝对坐标:基于窗口固定位置 {50,50},尺寸 {1200,800}
  • 消息输入框:粘贴位置固定在 {700, 650}
  • 发送键:默认使用回车(Enter)发送,不是 Ctrl+Enter。
  • 多行消息:支持——剪贴板粘贴会保留换行符。
  • 禁止在搜索结果中按方向键↓:会误选"搜索网络结果"。
  • OCR 依赖:验证步骤使用 macOS Vision 框架(Swift),需 macOS 10.15+。OCR 失败视为验证失败,自动降级。

变更日志

  • v2.0.1 (2026-04-08):修复验证逻辑,排除法优先级提前到精确匹配前,只保留明确搜索结果特征词("网络查找"/"查找微信号"/"搜索网络结果"),移除误判的 "搜索"/"网络",通过率从 99% 升至 99.5%+
  • v2.0 (2026-04-04):首发四层验证架构,5.7s 自动模式 + 降级兜底
  • v1.0:两阶段手动模式

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

80.73%
按下载量换算982

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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