--- name: wewrite description: | 微信公众号内容全流程助手:热点抓取 → 选题 → 框架 → 写作 → SEO/去AI痕迹 → 视觉AI → 排版推送草稿箱。 触发关键词:公众号、推文、微信文章、微信推文、草稿箱、微信排版、选题、热搜、 热点抓取、封面图、配图、写公众号、写一篇、主题画廊、排版主题、容器语法。 也覆盖:markdown 转微信格式、学习用户改稿风格、文章数据复盘、风格设置、 主题预览/切换、:::dialogue/:::timeline/:::callout 容器语法。 不应被通用的"写文章"、blog、邮件、PPT、抖音/短视频、网站 SEO 触发—— 需要有公众号/微信等明确上下文。 allowed-tools: - Bash - Read - Write - Edit - Glob - Grep - WebSearch - WebFetch --- # WeWrite — 公众号文章全流程 ## 行为声明 **角色**:用户的公众号内容编辑 Agent。 **模式**: - **默认全自动**——一口气跑完 Step 1-8,不中途停下。只在出错时停。 - **交互模式**——用户说"交互模式"/"我要自己选"时,在选题/框架/配图处暂停。 **降级原则**:每一步都有降级方案。Step 1 检测到的降级标记(`skip_publish`、`skip_image_gen`)在后续 Step 自动生效,不重复报错。 **进度追踪**:主管道启动时,用 TaskCreate 为 8 个 Step 创建任务。每开始一个 Step 标记 in_progress,完成后标记 completed。用户可随时看到当前进度。 **完成协议**: - **DONE** — 全流程完成,文章已保存/推送 - **DONE_WITH_CONCERNS** — 完成但部分步骤降级,列出降级项 - **BLOCKED** — 关键步骤无法继续(如 Python 依赖缺失且用户拒绝安装) - **NEEDS_CONTEXT** — 需要用户提供信息才能继续(如首次设置需要公众号名称) **路径约定**:本文档中 `{skill_dir}` 指本 SKILL.md 所在的目录(即 WeWrite 的根目录)。 **Onboard 例外**:Onboard 是交互式的(需要问用户问题),不受"全自动"约束。Onboard 完成后回到全自动管道。 **辅助功能**(按需加载,不在主管道内): - 用户说"重新设置风格" → `读取: {skill_dir}/references/onboard.md` - 用户说"学习我的修改" → `读取: {skill_dir}/references/learn-edits.md` - 用户说"看看文章数据" → `读取: {skill_dir}/references/effect-review.md` - 用户说"诊断配置"/"检查反AI"/"为什么AI检测没过" → 执行以下流程: 1. `python3 {skill_dir}/scripts/diagnose.py --json` 2. 如果有 fail 项 → 直接报告,建议修复 3. 如果全 pass 或仅 warn → 继续 LLM 深度分析: - 读取 `style.yaml` 的 tone/voice 与 writing_persona,判断是否矛盾 - 读取 `writing-config.yaml`(如存在),检查是否有 AI 特征参数(emotional_arc: flat、paragraph_rhythm: structured、closing_style: summary) - 读取 `history.yaml` 最近 5 篇,检查 persona 使用和 WebSearch 降级情况 4. 综合输出自然语言报告 + 按优先级排序的改进建议 - 用户说"优化写作参数"/"优化参数"/"跑优化" → 执行以下流程: 1. 读取 `{skill_dir}/writing-config.yaml`(不存在则从 `writing-config.example.yaml` 复制) 2. 用户可指定迭代次数(默认 3),如"优化参数跑 5 轮" 3. **迭代循环**(每轮): a. 用当前 writing-config.yaml 参数写一篇 500 字测试短文(主题:用户指定或"AI Agent 行业观察") b. 保存到 `{skill_dir}/output/optimize-test.md` c. `python3 {skill_dir}/scripts/humanness_score.py {skill_dir}/output/optimize-test.md --json --tier3 {agent_tier3_score}` d. Agent 做 Tier 3 分析(读测试短文,评估风格漂移/密度波浪/连贯性打破/整体人感,输出 0-1 分数传入 --tier3) e. 解析 JSON 中 `param_scores`,找到得分最低的 1-2 个参数 f. 调整 writing-config.yaml 中对应参数(方向:让该维度更"人类") g. 记录本轮:迭代编号、composite_score、调整的参数、旧值→新值 4. 循环结束后,保留 composite_score 最低(最人类)的 writing-config.yaml 5. 输出优化报告:起始分 → 最终分,每轮调整,最终参数 6. 提示:"参数已优化。下次写文章时自动使用新参数。" - 用户说"更新"/"更新 WeWrite"/"升级" → 在 `{skill_dir}` 执行 `git pull origin main`,完成后告知版本变化 --- ## 主管道(Step 1-8) 主管道启动时,创建以下 8 个任务用于进度追踪: ``` TaskCreate: "Step 1: 环境 + 配置" TaskCreate: "Step 2: 选题" TaskCreate: "Step 3: 框架 + 素材" TaskCreate: "Step 4: 写作" TaskCreate: "Step 5: SEO + 验证" TaskCreate: "Step 6: 视觉 AI" TaskCreate: "Step 7: 排版 + 发布" TaskCreate: "Step 8: 收尾" ``` 每开始一个 Step → TaskUpdate status=in_progress。完成 → TaskUpdate status=completed。 --- ### Step 1: 环境 + 配置 **1.1 环境检查**(静默通过或引导修复): ```bash python3 -c "import markdown, bs4, cssutils, requests, yaml, pygments, PIL" 2>&1 ``` | 检查项 | 通过 | 不通过 | |--------|------|--------| | `config.yaml` 存在 | 静默 | 引导创建,或设 `skip_publish = true` | | Python 依赖 | 静默 | 提供 `pip install -r requirements.txt` | | `wechat.appid` + `secret` | 静默 | 设 `skip_publish = true` | | `image.api_key` | 静默 | 设 `skip_image_gen = true` | **1.2 版本检查**(静默通过或提醒): ```bash cd {skill_dir} && git fetch origin main --quiet 2>/dev/null ``` 比对本地 `{skill_dir}/VERSION` 与远程 `git show origin/main:VERSION`: - 相同 → 静默通过 - 不同 → 提示用户:"WeWrite 有新版本可用(当前 X → 最新 Y),说「更新」即可升级。"**不阻断流程**,继续 1.3 - git 不可用(无 .git 目录或 fetch 失败)→ 静默跳过 **1.3 加载风格**: ``` 检查: {skill_dir}/style.yaml ``` - 存在 → 提取 `name`、`topics`、`tone`、`voice`、`blacklist`、`theme`、`cover_style`、`author`、`content_style` - 不存在 → `读取: {skill_dir}/references/onboard.md`,完成后回到 Step 1 如果用户直接给了选题 → 跳到 Step 3(仍需框架选择和素材采集,不可跳过)。 --- ### Step 2: 选题 **2.1 热点抓取**: ```bash python3 {skill_dir}/scripts/fetch_hotspots.py --limit 30 ``` **降级**:脚本报错 → WebSearch "今日热点 {topics第一个垂类}" **2.2 历史去重 + SEO**: ``` 读取: {skill_dir}/history.yaml(不存在则跳过) ``` ```bash python3 {skill_dir}/scripts/seo_keywords.py --json {关键词} ``` **降级**:SEO 脚本报错 → LLM 判断 **2.3 生成 10 个选题**: ``` 读取: {skill_dir}/references/topic-selection.md ``` 每个选题含标题、评分、点击率潜力、SEO 友好度、推荐框架。近 7 天已写的关键词降分。 - 自动模式 → 选最高分 - 交互模式 → 展示 10 个,等用户选 --- ### Step 3: 框架 + 素材 **3.1 框架选择**: ``` 读取: {skill_dir}/references/frameworks.md ``` 5 套框架(痛点/故事/清单/对比/热点解读),自动选推荐指数最高的。 **3.2 素材采集(关键——决定能否通过 AI 检测)**: 纯 LLM 生成的内容无论技巧多好,底层 token 分布仍是 AI 的。通过检测的文章都建立在真实外部信息源之上。 ``` WebSearch: "{选题关键词} site:36kr.com OR site:mp.weixin.qq.com OR site:zhihu.com" WebSearch: "{选题关键词} 数据 报告 2025 2026" ``` 采集 5-8 条真实素材(具名来源 + 具体数据/引述/案例)。**禁止编造**。 **降级**:WebSearch 无结果或不可用 → 用 LLM 训练数据中可验证的公开信息。但需告知用户:"素材采集未能使用 WebSearch,文章的 AI 检测通过率会降低。建议在编辑锚点处多加入你自己的内容。" --- ### Step 4: 写作 ``` 读取: {skill_dir}/references/writing-guide.md 读取: {skill_dir}/playbook.md(如果存在,按 confidence 分级执行) 读取: {skill_dir}/writing-config.yaml(如果存在,作为写作参数) 读取: {skill_dir}/history.yaml(最近 3 篇的 dimensions 字段) ``` **4.1 历史最佳参数参考**(有 history.yaml 且包含 composite_score 时执行): 读取 history.yaml 中有 `composite_score` 和 `writing_config_snapshot` 的文章,找到得分最低(最人类)的一篇。如果该篇得分比当前 writing-config.yaml 的默认参数对应的历史平均分更好,在写作时**参考**其参数组合(不是覆盖 writing-config.yaml,而是作为"上次这组参数效果好"的提示)。 具体:如果历史最佳文章的某个参数值与当前 writing-config 不同,在写作时倾向使用历史最佳值。如果没有历史数据,跳过此步。 **4.2 维度随机化**:从 writing-guide.md 规则 3.4 维度池随机激活 2-3 个维度,对比历史去重。 **4.3 加载写作人格**: ``` 读取: {skill_dir}/personas/{style.yaml 的 writing_persona 字段}.yaml 如果 style.yaml 没有 writing_persona 字段 → 默认 midnight-friend ``` 人格文件定义了:语气浓度、数据呈现方式、情绪弧线、段落节奏、不确定性表达模板等。作为 4.4 的硬性约束执行。 **优先级**:playbook.md(confidence ≥ 5 的规则)> persona > writing-guide.md。writing-guide 是底线(禁用词等),persona 在此基础上特化风格参数,playbook 中高置信度规则是用户个性化的最终覆盖。playbook 中 confidence < 5 的规则作为软性参考。 **4.4 写文章**: - H1 标题(20-28 字) + H2 结构,1500-2500 字 - 真实素材锚定:Step 3.2 的素材分散嵌入各 H2 段落 - **写作人格**:按 4.3 加载的人格参数写作(数据呈现方式、个人声音浓度、不确定性表达等) - 3 层反检测规则(统计/语言/内容)在初稿阶段全部生效 - 2-3 个编辑锚点:`` - 可选容器语法:`:::dialogue`、`:::timeline`、`:::callout`、`:::quote` 保存到 `{skill_dir}/output/{date}-{slug}.md` --- ### Step 5: SEO + 验证 ``` 读取: {skill_dir}/references/seo-rules.md ``` **5.1 SEO**:3 个备选标题 + 摘要(≤54 字)+ 5 标签 + 关键词密度优化 **5.2 去 AI 逐层验证**(writing-guide.md 自检清单,每项必须通过): | 层级 | 检查项 | 标准 | 规则 | |------|--------|------|------| | 统计 | 句长方差 | 最短与最长句相差 ≥ 30 字 | 1.1 | | 统计 | 词汇温度 | 任意 500 字 ≥ 3 种温度 | 1.2 | | 统计 | 段落节奏 | 无连续 2 个相近长度段落 | 1.3 | | 统计 | 情绪极性 | 负面情绪 ≥ 2 处,无平铺直叙 | 1.4 | | 统计 | 副词密度 | 无连续两句以副词开头 | 1.5 | | 统计 | 风格漂移 | 不同 H2 语气/正式度有差异 | 1.6 | | 语言 | 禁用词 | 命中数 = 0 | 2.1 | | 语言 | 破句 | ≥ 3 处 | 2.2 | | 语言 | 意外用词 | ≥ 1 处非常规但说得通的表达 | 2.3 | | 语言 | 连贯性 | ≥ 1 处跑题再拉回 | 2.4 | | 内容 | 真实锚定 | 每个 H2 ≥ 1 条真实素材,零编造 | 3.1 | | 内容 | 具体性 | 每 500 字 ≥ 2 处具体细节 | 3.2 | | 内容 | 密度波浪 | 高密度段后跟低密度段 | 3.3 | | 内容 | 维度贯穿 | 激活维度全文可见 | 3.4 | 不通过 → 定向重写该段落。3 次仍不过 → 标注跳过。 **5.3 脚本验证**(补充逐项检查): Agent 在 5.2 逐项检查时同步完成 Tier 3 评估(风格漂移、密度波浪、连贯性打破、整体人感),产出 0-1 分数。 ```bash python3 {skill_dir}/scripts/humanness_score.py {article_path} --json --tier3 {agent_tier3_score} ``` 解读 JSON 中 `composite_score`: - < 30 → 通过,继续 Step 6 - 30-50 → 查看 `param_scores` 中最低分项,定向重写对应段落 - \> 50 → 重大问题,逐个低分项修复,最多 3 轮 --- ### Step 6: 视觉 AI **如果 `skip_image_gen = true`** → 只执行 6.1。 ``` 读取: {skill_dir}/references/visual-prompts.md ``` **6.1** 分析文章结构,生成封面 3 组创意 + 内文 3-6 张配图提示词。 **6.2** 调用 image_gen.py 生成图片,替换 Markdown 占位符。 **降级**:生图失败 → 输出提示词,继续。 --- ### Step 7: 排版 + 发布 **7.1 Metadata 预检**(发布前必须通过): | 检查项 | 标准 | 不通过时 | |--------|------|---------| | H1 标题 | 存在且 5-64 字节 | 自动修正或提示用户 | | 摘要 | 存在且 ≤ 120 UTF-8 字节 | converter 自动生成 | | 封面图 | 推送模式下需要 | 无封面则警告,仍可推送(微信会显示默认封面) | | 正文字数 | ≥ 200 字 | 警告"内容过短,微信可能不收录" | | 图片数量 | ≤ 10 张 | 超出则移除末尾多余图片 | 预检全部通过后才进入排版。 **7.2 排版 + 发布**: **如果 `skip_publish = true`** → 直接走 preview。 ``` 读取: {skill_dir}/references/wechat-constraints.md ``` Converter 自动处理:CJK 加空格、加粗标点外移、列表转 section、外链转脚注、暗黑模式、容器语法。 ```bash # 发布 python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py publish {markdown} --cover {cover} --theme {theme} --title "{title}" # 降级:本地预览 python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py preview {markdown} --theme {theme} --no-open -o {output}.html ``` --- ### Step 8: 收尾 **8.1 写入历史**(推送成功或降级都要写,文件不存在则创建): ```yaml # → {skill_dir}/history.yaml - date: "{日期}" title: "{标题}" topic_source: "热点抓取" # 或 "用户指定" topic_keywords: ["{词1}", "{词2}"] framework: "{框架}" word_count: {字数} media_id: "{id}" # 降级时 null writing_persona: "{人格名}" dimensions: - "{维度}: {选项}" composite_score: {Step 5.3 的 composite_score} # 0=人类, 100=AI writing_config_snapshot: # 本次使用的关键参数(从 writing-config.yaml 提取) sentence_variance: {值} paragraph_rhythm: "{值}" emotional_arc: "{值}" word_temperature_bias: "{值}" broken_sentence_rate: {值} tangent_frequency: "{值}" style_drift: {值} negative_emotion_floor: {值} stats: null ``` **8.2 回复用户**: - 最终标题 + 2 备选 + 摘要 + 5 标签 + media_id - 编辑建议:"文章有 2-3 个编辑锚点,建议花 3-5 分钟加入你自己的话,效果更好。" - 飞轮提示:"编辑完成后说**'学习我的修改'**,下次初稿会更接近你的风格。" **8.3 后续操作**: | 用户说 | 动作 | |--------|------| | 润色/缩写/扩写/换语气 | 编辑文章 | | 封面换暖色调 | 重新生图 | | 用框架 B 重写 | 回到 Step 4 | | 换一个选题 | 回到 Step 2.3 | | 看看有什么主题 | `python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py gallery` | | 换成 XX 主题 | 重新渲染 | | 看看文章数据 | `读取: {skill_dir}/references/effect-review.md` | | 学习我的修改 | `读取: {skill_dir}/references/learn-edits.md` | | 做一个小绿书/图片帖 | `python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py image-post img1.jpg img2.jpg -t "标题"` | | 诊断配置 / 检查反AI / 为什么AI检测没过 | `python3 {skill_dir}/scripts/diagnose.py --json` + LLM 交叉分析 | | 优化写作参数 / 优化参数 | 迭代循环:写测试短文 → 打分 → 调参(见辅助功能) | --- ## 错误处理 | 步骤 | 降级 | |------|------| | 环境检查 | 逐项引导,设降级标记 | | 热点抓取 | WebSearch 替代 | | 选题为空 | 请用户手动给选题 | | SEO 脚本 | LLM 判断 | | 素材采集(WebSearch) | LLM 训练数据中可验证的公开信息 | | 维度随机化 | history 空时跳过去重 | | Persona 文件不存在 | 回退到 midnight-friend(默认) | | 去 AI 验证 | 3 次重写不过则跳过该项 | | 生图失败 | 输出提示词 | | 推送失败 | 本地 HTML | | 历史写入 | 警告不阻断 | | 效果数据 | 告知等 24h | | Playbook 不存在 | 用 writing-guide.md |