aiworkskills/wechat-article-skills/aws-wechat-sticker
Claude Code and agent skill by aiworkskills/wechat-article-skills
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
公众号贴图|九宫格|多图推送|图片消息|表情包 — 贴图与多图推送:从创意构思、规划图序、AI 生图到整组图审核,产出一组风格统一的图片 + 每张配文。发布走常规图文链路(拼成图文后 formatting + publish),微信原生「图片消息」需在公众号后台手动发。面向公众号运营、自媒体、IP 账号。触发词:「贴图」「多图推送」「发组图」「图片消息」「九宫格」「做一组图」「图片帖子」「发几张图」「不写正文发图」「只发图不写字」。是文章内配图/封面请走 aws-wechat-article-images;需要多环节串联(写+审+排+配图+发)请走 aws-wechat-article-main。
Install
npx vskill@latest install aiworkskills/wechat-article-skills/aws-wechat-stickerSKILL.md
贴图 / 多图推送
一组风格统一的图 + 每张配文 —— 构思、排图序、生图、审图。
套件说明 · 本 skill 属aws-wechat-article-*一条龙套件(共 9 个 slug,入口aws-wechat-article-main)。跨 skill 的相对引用依赖同一skills/目录,建议一并clawhub install全套。源码:<https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills>
能力披露(Capabilities)
本 skill 编排贴图流程,调用同套件的 image_create.py(images)生图;可选调用 publish.py 发布。会把图片 prompt 发给外部图像 API;若走发布路径,会把图片作为 POST body 上传到微信 API。
- 凭证读取:
aws.env的IMAGE_MODEL_API_KEY;走发布时额外读WECHAT_{N}_APPID/WECHAT_{N}_APPSECRET - 凭证外发:
IMAGE_MODEL_API_KEY以Authorization: Bearer头发给image_model.base_url;微信凭证用于换access_token - 内容外发:图片 prompt 发给图像 API;图片文件发给微信
material/add_material/draft/add - 文件读:
.aws-article/config.yaml、本篇article.yaml、imgs/prompts/*.md - 文件写:本篇
imgs/*.{png,webp}、imgs/outline.md、article.yaml - shell:
{python} {baseDir}/../aws-wechat-article-images/scripts/image_create.py;可选../aws-wechat-article-publish/scripts/publish.py
至少要同时装 `aws-wechat-article-images`(生图能力在那边);要走发布再装 aws-wechat-article-publish。
路由
长文图文(标题+正文+插图+后台发文)→ aws-wechat-article-main;长文内单篇插图 → aws-wechat-article-images。本 skill 做以图片为主的内容:多张图 + 每张配文,整组统一风格。
产出目标(先看这个)
- 输入:主题 / 选题卡 / 用户素材图(任选其一)
- 输出:
imgs/(outline.md+prompts/+ 图片),整组风格统一,不漂移 - 发布:⛔ 微信原生「图片消息」本套件未实现。要么把整组图拼成一篇图文走常规链路,要么只交付图由用户在后台手发——两条路径见 branches.md「一」
配置检查 ⛔
任何操作前先按 [首次引导 · 检测顺序](../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md) 执行,通过后才继续(或用户明确书面确认「本次不检查」)。
图片模型:image_model(provider、base_url、model)在 .aws-article/config.yaml;IMAGE_MODEL_API_KEY 在仓库根 aws.env。键名对照 env.example.yaml。
须遵守 main 的智能体行为约束:未通过环境校验且未获用户明确「本次例外」时,不得假装已走专用生图 API。
工作流
第1步:合并本篇约束
本篇在 drafts/…/ 下时,按 `.aws-article/config.yaml` → 本篇 `article.yaml` 合并读取(同键本篇优先)。重点字段:multi_image_count、tone、target_reader、custom_sticker_style > default_sticker_style。
无有效 YAML 时,用用户口述主题 + skill 默认值。
第2步:确定选题
topics 产出的贴图卡片 / 用户直接给主题 / 用户提供素材图。
第3步:确定风格
加载优先级与九个形态的分类(信息位 5 个 / 节奏位 3 个)见 branches.md「三」。
全组图统一一个形态 —— 组图的价值就在整齐,每张换一个等于没有风格。
第4步:规划图序
产出 imgs/outline.md:每张图的用途、配文、文件名。模板见 references/workflow.md;贴图类型与叙事线见 branches.md「四」。
张数 ≤ 9(微信限制)。
第5步:展示方案并等用户确认 ⛔
把 outline.md 整张表摆给用户,等确认再生图——生图要花钱,方案错了每张都得重来。
第6步:生成图片
优先调 `image_create.py`(依赖 image_model + IMAGE_MODEL_API_KEY);环境未就绪或用户接受 main 的「本次例外」时才降级为 Agent 生图 / 只出 prompts。
必须告知用户当前用的是哪种:
ℹ️ 使用 image_create.py 调用专用生图模型({model})ℹ️ 本次未走 image_create.py(原因:…)
在仓库根执行(路径按本篇 imgs/ 调整):
图片内文字与 prompt 构建规则与长文配图完全一致,见 images SKILL 与 prompt-construction.md。调用失败的四分类处理见 branches.md「二」。
第7步:审图
贴图专用清单:references/checklist.md。重点是整组看:风格是否统一、第一张缩略图下是否仍可辨、图序是否读得通。
第8步:交付
⛔ 不要在贴图目录上直接跑 `publish.py full` —— 它硬性要求 article.yaml + article.html + cover.*,贴图目录没有这三样,跑了必然报错。
两条落地路径(拼成图文自动发 / 只交付图由用户后台手发)见 branches.md「一」。走第二条时不要声称发布闭环完成。
分支与细则
发布路径的真实边界、生图失败四分类、风格与形态优先级、贴图类型与叙事线、「九宫格」指什么、单独安装 → references/branches.md。
过程文件
| 读取 | 产出 | |
|---|---|---|
topic-card.md(可选)、.aws-article/config.yaml + 本篇 article.yaml | imgs/outline.md、imgs/prompts/*.md、imgs/*.png |
Security
- Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/aws-wechat-sticker/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 60
- Repository forks
- 14
- 7-day trend score
- 21
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 7 Jun 2026, 4 months ago.
Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
- Roo Code
- Goose
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