微信公众号 AI Bot 工作流

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

微信公众号服务号 AI Bot 开发部署一站式工作流。从需求分析到代码生成到服务器部署到微信后台配置,一步到位。

一句话选型结论

按资料字段整理

微信公众号 AI Bot 工作流是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_f12a44b7/self-dev-wx-service-bot
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_f12a44b7仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791735725
正文体量21.2 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
微信公众号 AI Bot 工作流当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

21.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

微信公众号 AI Bot 一站式开发部署工作流 Skill(v1 · 鸿爪派实战复盘版)

基于鸿爪派微信公众号 Bot 实战(从0到跑通)复盘提炼。KA idea:
AI 读取需求 → 一次性生成全部代码 → 远程部署到服务器 → 配置微信后台 → 跑通

核心理念:一次搞定,不走多站流水线。


前置条件

环境变量 说明 获取方式
WX_APPID 微信 AppID(必填) 公众号后台 → 设置与开发 → 基本配置
WX_APPSECRET 微信 AppSecret(必填) 公众号后台 → 设置与开发 → 基本配置
WX_TOKEN 服务器配置 Token(必填) 自行设定(建议随机字符串)
WX_ENCODING_AES_KEY EncodingAESKey(必填) 自行设定(43位字符串)
AI_API_KEY AI 服务 API Key(必填) AI 平台注册获取
LEXIANG_ENABLED 是否启用乐享 RAG(可选,默认 false) true/false
LEXIANG_COMPANY_FROM 乐享 Company From(可选) 乐享 MCP Skill 配置后获取
LEXIANG_TOKEN 乐享 MCP Token(可选,lxmcp_xxx 格式) 乐享 MCP Skill 配置后获取
LEXIANG_WRITE_ENABLED 乐享写入是否启用(可选,默认 false) true/false
LEXIANG_WRITE_SPACE_ID 乐享写入目标知识库 ID(可选) RAG 无命中时自动收集未覆盖问题
SERVER_IP 部署服务器 IP(可选) 也可使用 SSH
SERVER_PASSWORD 服务器 SSH 密码(可选) -
SERVER_PATH 部署路径(默认 /opt/bot) -

AI 服务选择

服务 API 格式 文本模型 图片模型 推荐用途
Agnes OpenAI 兼容 agnes-2.0-flash agnes-image-2.1-flash 通用性强,价格低
OpenAI OpenAI 原生 gpt-4o-mini gpt-image-1 标准选择
其他 需确认兼容 需确认 需确认 需确认 OpenAI chat/completions 格式

输入要求

  • Bot 设定需求:Bot 名称、角色定位、说话风格、擅长的内容、绝对禁止的行为
  • 功能清单:文本对话 / 图片生成 / 图片理解 / 语音识别 / 菜单消息 / 位置消息 / 链接分享
  • AI 服务信息:API Base URL / API Key / 模型名称(OpenAI 兼容格式)

完整工作流(8 步,一步到位)

第一步:需求分析 & Bot 设计

提示词模板:

我要为微信公众号「{公众号名}」开发一个 AI Bot。

Bot 名称叫「{Bot名}」,角色定位是{角色定位,如:公司接待经理}。

说话风格:{风格描述,如:像朋友聊天,不用客服腔}。
擅长的内容:{擅长内容}(如:杂七杂八的知识问答、写文案、看图片、画图)
绝对禁止:{禁止事项}(如:提及AI/机器人、用emoji做结构化排版、官腔,回复不超过三段话还没说完重点)

请列出功能清单:
- 文本对话
- 图片生成(用户说"画xxx"触发)
- 图片理解(用户发图片,Bot 识别并回应)
- 语音识别(如支持)
- 菜单消息(帮助菜单)
- 位置消息(如支持)
- 链接分享(如支持)
- 关注/取消关注事件处理
- 自定义菜单(聊天/画图/重来)

AI 服务信息:
{AI服务名},Base URL: {URL},API Key: {key},文本模型: {model},图片模型: {image_model}
消息加解密方式:安全模式(EncodingAESKey: {key})

1.2 架构决策(关键,必须理解)

  1. 异步+客服消息架构:微信被动回复5秒超时 → 必须立即返回 "success",异步处理后再通过客服消息推送回复(48小时窗口有效)
  2. 安全模式加解密:微信公众号安全模式要求所有消息加解密,需要 AES-CBC-256 + SHA1 签名
  3. 对话上下文 TTL:30分钟过期,超过 20 条裁剪,防止 token 爆炸
  4. 内存字典存储:单进程足够用,后续可无缝切换到 Redis

第二步:代码生成

提示词模板:

请为微信公众号 Bot 生成完整项目代码。

项目信息:
- Bot名称:{Bot名}
- Bot定位:{角色定位}
- 说话风格:{风格描述}
- 擅长的内容:{擅长内容}
- 绝对禁止:{禁止事项}

功能清单:
{功能清单}

AI 服务:
{AI服务信息}
微信安全模式:Token={Token}, EncodingAESKey={AESKey}
消息加解密方式:安全模式

配置端口: {PORT}

自定义菜单:{菜单配置}

2.1 生成所有 8 个核心模块

模块 文件 职责
配置 app/config.py 从 .env 加载所有配置
加解密 app/wx_crypto.py 微信安全模式 AES-CBC-256 + SHA1 签名
AI 客户端 app/ai_client.py OpenAI 兼容格式(chat/completions + images/generations)
微信 API app/wx_api.py access_token + 客服消息全类型 + 素材上传 + 菜单管理
对话管理 app/conversation.py 内存字典 + TTL 过期 + 超长裁剪 + System Prompt
消息处理 app/message_handler.py 全类型消息分发 + 指令识别 + 输入状态 + 乐享 RAG
乐享客户端 app/lexiang_client.py MCP StreamableHTTP 协议,语义搜索知识库 + format_rag_context 格式化(可选)
FastAPI app/main.py GET 验签 + POST 消息 + 异步处理
启动 run.py uvicorn 启动

代码生成核心提示词:

请为微信公众号 AI Bot 项目生成以下模块的完整代码:

1. app/config.py — 从 .env 加载配置(WX_APPID, WX_APPSECRET, WX_TOKEN, WX_ENCODING_AES_KEY, AI_API_KEY, AI_BASE_URL, AI_TEXT_MODEL, AI_IMAGE_MODEL, PORT, BOT_NAME)
2. app/wx_crypto.py — 微信安全模式加解密(AES-CBC-256, IV=key[:16], PKCS7 32字节填充, SHA1 4参数签名, verify_url + decrypt_msg + encrypt_msg)
3. app/ai_client.py — AI 客户端(chat + chat_with_image + generate_image, OpenAI 兼容格式, httpx async)
4. app/wx_api.py — 微信 API(access_token 缓存 + 客服消息全类型 + send_miniprogramgrahp + upload_media + typing + create_menu + delete_menu + get_menu + get_user_info)
5. app/conversation.py — 对话管理(SYSTEM_PROMPT + 内存字典 + TTL 30min + 超过20条裁剪 + clear)
6. app/message_handler.py — 消息分发(text/image/voice/video/shortvideo/location/link/event + 指令识别正则:画图/清空/帮助 + _typing + _chat含空内容防护/RAG降级容错/AI超时400友好提示 + _generate_image + 图片理解 + 事件处理)
7. app/main.py — FastAPI 路由(lifespan + GET verify_url + POST receive_message + 异步 asyncio.create_task + health endpoint)
8. run.py — uvicorn 启动(app.main:app, host=0.0.0.0, port=Config.PORT)

SYSTEM_PROMPT 定义:
你叫{Bot名},是{公司名}的{角色定位,如:接待经理}。
说话风格:{风格描述}。绝对禁止:{禁止事项}。用中文回复。

Bot 配置:
- Bot名称: {Bot名}
- 菜单配置: {菜单JSON}
- 指令识别正则:画图/清空/帮助

2.2 生成辅助文件

文件 说明
.env.example 配置模板
requirements.txt Python 依赖
README.md 项目文档
.gitignore Git 忽略规则
app/__init__.py 模块导入
setup_menu.py 菜单创建脚本
systemd_service systemd 服务模板
nginx_conf Nginx 反代配置模板

第三步:服务器部署

提示词模板:

请将以下文件部署到远程服务器 {服务器IP}:

部署路径: {部署路径,默认 /opt/bot}
SSH密码: {密码}

步骤:
1. SSH 连接服务器
2. SFTP 上传项目文件
3. 安装 Python 依赖(pip install)
4. 创建 systemd 服务文件
5. 启动服务

验证:
- /health 返回 ok
- /wx-callback 无签名返回 403(预期行为)

3.1 部署步骤

步骤 操作 内容 注意事项
1 SFTP 传输 12+ 个文件到 /opt/bot/ 确保所有 .py 文件都传输完整,不要漏掉 init.py
2 pip install fastapi, uvicorn, httpx, pycryptodome, python-dotenv 注意版本兼容性
3 创建 systemd bot.service(Restart=always, After=network.target) WorkingDirectory 必须设为项目路径
4 启动服务 systemctl start 查看日志验证
5 验证运行 curl localhost/health, curl localhost/wx-callback 验签返回 403 = 正常

踩坑备忘:

  • pip install 需指定版本(≥最低版本号),避免兼容性问题
  • systemd service 的 WorkingDirectory 必须设为项目路径
  • ExecStart 的 python 路径必须用绝对路径(/usr/bin/python3 或 /usr/local/bin/python3)
  • SFTP 传输文件时要确保 app/ 目录下的所有 .py 文件都传输完整,不要漏掉 __init__.py
  • 服务器防火墙需要放行 8000 端口,或 Nginx 反代已配置
  • systemd 的 After=network.target 确保网络就绪后才启动

第四步:Nginx 反代 + CDN 配置(如果需要)

提示词模板:

请在 Nginx 配置中为域名 {域名} 新增 /wx-callback 反代至 127.0.0.1:8000 和 /health 反代至 127.0.0.1:8000。

原有其他反代保持不变。

服务器IP: {IP}

4.1 Nginx 反代配置要点

操作 说明
在宝塔 Nginx 配置中添加 location 反代规则 /wx-callback → 127.0.0.1:8000, /health → 127.0.0.1:8000
添加后执行 nginx -t && nginx -s reload

⚠️ 注意:
- 宝塔 Nginx 配置文件路径:/www/server/panel/vhost/nginx/{域名}.conf
- nginx -t 检查语法后,nginx -s reload 重载配置
- 如果服务器使用宝塔面板,可以通过 SSH 登录后修改宝塔的 Nginx 配置

踩坑备忘:

  • 修改 Nginx 配置后必须 nginx -t 检查语法,nginx -s reload 重载
  • 宝塔面板的 Nginx 配置文件在 /www/server/panel/vhost/nginx/ 下
  • 反代配置中 proxy_pass 需设为 http://127.0.0.1:8000(不是 socket)
  • 如果域名使用 CDN(如 EdgeOne),需要在 CDN 控制台配置回源规则

第五步:微信后台配置(关键,用户手动操作)

必须理解以下 3 点:

操作 说明
1. IP 白名单 公众号后台 → 设置与开发 → 基本配置 → IP 白名单 → 添加服务器 IP
2. 启用服务器配置 URL: https://{域名}/wx-callback, Token: {Token}, EncodingAESKey: {AESKey}, 消息加密方式: 安全模式
3. CDN 回源规则 如果域名使用 CDN,需配置 /wx-callback 路径直接回源到服务器

踩坑备忘:

  • 微信后台启用服务器配置时,服务必须在线(微信会发 GET 验证请求)
  • IP 白名单必须在启用服务器配置之前添加(否则 access_token 获取会报 40164 错误)
  • CDN 回源规则需在微信后台配置之前配置好(否则请求到不了服务器)
  • 启用服务器配置后,微信后台的「自动回复」功能会被关闭

第六步:验证 & 菜单创建(关键)

操作 说明
1. 端到端消息测试 用微信给公众号发消息,检查 AI 回复是否正常
2. 菜单创建 运行 setup_menu.py 创建自定义菜单
3. 验签 Bug 验证 GET /wx-callback 验签是否正常(3 个常见 Bug)
4. 关注事件 新用户关注是否正常发送欢迎消息

验签 3 大 Bug 及修复(实战踩坑,必须记录)

⚠️ 这些 Bug 都是在鸿爪派 Bot 实战中实际遇到的,必须牢记!

Bug 1:GET 验签 — 参数名错误 (msg_signature vs signature)

  • 问题:GET 验签时微信文档使用 signature 参数,但安全模式实际使用 msg_signature
  • 修复:GET 验签必须用 msg_signature,不能用 signature
  • 原因:微信安全模式下,GET 和 POST 使用不同的签名参数名

Bug 2:GET 验签 — 签名算法不同(3 参数 vs 4 参数 SHA1)

  • 问题:GET 验签的 SHA1 算法是 SHA1(sort(token, timestamp, nonce, echostr))(4 参数)
  • 错误:如果按 POST 的 3 参数签名 SHA1(sort(token, timestamp, nonce, encrypt)) 去算,会验签失败
  • 修复:GET 验签必须用 4 参数签名算法

Bug 3:GET 验签 — 返回值错误(返回解密后的明文 vs 加密后的密文)

  • 问题:GET 验签成功后,需要返回解密后的 echostr 明文
  • 错误:如果返回加密后的密文(或返回 echostr 本身),微信后台验证失败
  • 修复:必须调用 _decrypt(echostr) 解密后返回明文
  • 代码:verify_url 方法中,验签成功后 return self._decrypt(echostr) — 不能直接返回 echostr

全类型消息处理提示词模板

以下提示词模板用于让 AI 生成处理各类型微信消息的代码。

文本消息 → 指令识别 + 对话

用户发送文本消息 {content} →
  1. 指令识别:
     - "画:xxx" / "画xxx" / "生成图片xxx" → 图片生成指令
     - "清空" / "重置" / "新对话" → 清空上下文指令
     - "帮助" / "help" / "功能" → 帮助菜单指令
     - 其他 → 普通对话
  2. 对话处理:
     - 记录用户消息到上下文
     - 添加"正在输入中"状态
     - 调用 AI 获取回复
     - 记录 AI 回复到上下文
     - 推送回复给用户

图片生成指令

用户说"画xxx" →
  1. 先告知用户正在生成 + 设置输入状态
  2. 调用 AI 图片生成 API → 获取图片 URL
  3. 下载图片二进制数据
  4. 上传到微信素材库 → 获取 media_id
  5. 发送图片消息给用户
  6. 记录对话上下文(用户:画xxx,AI:[已生成图片xxx])

图片理解(用户发送图片)

用户发送图片 →
  1. 提取 PicUrl(优先)或 MediaId
  2. 如有 PicUrl → 调用 AI vision API 识别图片内容
  3. 如无 PicUrl(只有 MediaId)→ 告知用户暂不支持
  4. 记录对话上下文
  5. 推送回复给用户

语音消息

用户发送语音 →
  1. 检查 Recognition 字段(语音识别文本)
  2. 如有识别文本 → 转文字对话处理
  3. 如无识别文本 → 告知用户需要开启语音识别功能

事件消息

关注事件 → 发送欢迎消息(时段问候 + Bot 介绍 + 功能说明)
菜单点击事件 → 根据 EventKey 分发(HELP/CLEAR/IMAGE/ABOUT)
位置上报事件 → 记录日志,不回复
扫码事件 → 告知用户并发送欢迎消息
取消关注 → 清空上下文

欢迎消息模板

时段问候(早上好/上午好/中午好/下午好/晚上好/夜深了)+ 欢迎来到{公司名}科技。
我是{Bot名},公司的{角色定位},有什么事找我就行。
你可以直接跟我聊天,发图片我也能看懂,说「画:xxx」我还能帮你画图。
说「清空」可以让我忘掉之前聊的,重新开始。
有什么想聊的?

System Prompt 设计指南(关键)

⚠️ 这是 Bot 的灵魂,决定了 Bot 的行为和语气,必须精心设计

核心要素

  1. 身份定义:Bot 名称 + 角色定位 + 公司背景(你是谁)
  2. 说话风格:口语化/正式/幽默/吐槽——决定语气基调
  3. 能力范围:擅长的内容类型(聊天/文案/看图/画图)
  4. 绝对禁止:不能做的事(提AI/emoji/客服腔/长篇大论)
  5. 语言:中文回复

设计原则

  • 去 AI 味:禁止提及 AI/机器人/智能助手/大模型
  • 真人语气:偶尔用口语词(嗯/哈/说实话/这个嘛),有自己的态度
  • 简洁:回复不超过三段话还没说完重点
  • 无结构化排版:不用 emoji 做列表/标题排版(📋📌以下是❌)

鸿爪派实战 System Prompt(参考)

你叫鸿飞,是鸿爪派科技有限公司的接待经理。

你是个活生生的人,不是什么智能助手、AI机器人。你就在公司前台坐着,有人来你就聊两句,有什么问题你就帮着想想办法。平时也爱看点书、刷刷新闻,脑子里的东西还挺杂的。

说话风格:
- 就像朋友之间聊天,不用模板腔,不用"作为AI助手""根据您的需求"这种客服话术
- 偶尔用口语词,比如"嗯""哈""说实话""这个嘛"
- 回复要简洁,别啰嗦,像聊天不像写报告
- 有自己的态度,不是万事都中立——可以说"我觉得不错""说实话我不太推荐这个"
- 可以幽默,可以吐槽,像个真实的朋友
- 用中文回复

你擅长的跟人聊的东西:
- 各种杂七杂八的知识和问答
- 写点文案、整理信息
- 看懂用户发来的图片,聊聊图里是什么
- 帮人画图(用户说"画xxx"就行)

绝对禁止:
- 提及AI、机器人、智能助手、大模型——你就是鸿飞,一个人
- 用emoji做结构化排版("📋""📌""以下是"那种)
- 用过于正式、官腔的语气
- 回复超过三段话还没说完重点

用户可以做的事:
- 直接聊天
- 发图片给你看
- 说"画:xxx"生成图片
- 说"清空"重新开始对话
- 说"帮助"看看能聊什么

踩坑备忘(实战踩坑,必须记录)

1. GET 验签 3 个 Bug(最关键,必须牢记)

Bug 1:参数名 msg_signature vs signature

  • 错误:按微信文档用 signature 参数做 GET 验签
  • 正确:安全模式下 GET 验签必须用 msg_signature
  • 原因:微信安全模式下 GET 和 POST 使用不同参数名
  • 代码:request.query_params.get("msg_signature", "") — 不是 signature

Bug 2:4 参数 SHA1 签名算法

  • 错误:用 POST 的 3 参数算法 SHA1(sort(token, timestamp, nonce, encrypt))
  • 正确:GET 验签用 4 参数算法 SHA1(sort(token, timestamp, nonce, echostr))
  • 原因:GET 验签多了一个 echostr 参数
  • 代码:_sign 方法统一处理,但 GET 传入 echostr 而非 encrypt

Bug 3:返回解密后的明文

  • 错误:验签成功后返回 echostr 原值或加密密文
  • 正确:必须返回 _decrypt(echostr) 解密后的明文
  • 原因:微信期望收到明文 echostr 才能验证通过
  • 代码:verify_url 方法中 return self._decrypt(echostr) — 不能直接返回 echostr

2. CDN 回源配置

  • 问题:域名使用 EdgeOne CDN 时,请求直接返回 CDN 418/404,不回源到服务器
  • 解决:在 CDN 控制台配置 /wx-callback 和 /health 路径直接回源到服务器 IP
  • 注意:CDN 配置必须在微信后台配置之前完成

3. Python 字符串中文引号

  • 问题:Python 字符串中使用中文双引号 "" 嵌套在英文双引号字符串里会导致 SyntaxError
  • 解决:用 「」 替代中文双引号,或用单引号字符串包裹
  • 踩坑次数:2 次(欢迎语和帮助菜单提示),需牢记

4. 微信后台配置顺序

  • 问题:先启用服务器配置,但 CDN 还没配置回源规则 → 请求到不了服务器
  • 正确顺序:1) 服务器部署 + 启动 → 2) CDN 回源配置 → 3) IP 白名单 → 4) 启用服务器配置
  • 原因:启用服务器配置时微信会立即发 GET 验证请求

5. 客服消息 48 小时窗口

  • 问题:客服消息只能在用户发送消息后 48 小时内推送
  • 解决:立即返回 "success" 不阻塞,异步处理 + 客服消息推送
  • 注意:超时窗口后无法主动联系用户

6. access_token 缓存

  • 问题:频繁调用 access_token API 导致请求失败(errcode 40164 = IP不在白名单)
  • 解决:get_access_token 带缓存(提前 5 分钟刷新)+ asyncio.Lock 防并发
  • 注意:IP 白名单必须在启用服务器配置之前添加

7. 对话上下文 TTL

  • 问题:对话上下文无限增长导致 token 爆炸
  • 解决:30 分钟 TTL + 最大 20 条消息裁剪
  • 注意:ConversationManager 的 _cleanup 方法在每次操作时自动执行

自定义菜单提示词模板

请为微信公众号 Bot 生成 setup_menu.py 脚本:

菜单配置:
{菜单JSON配置}

功能:
- 创建自定义菜单(聊天/画图/重来)
- 传入 --delete 参数可删除菜单
- 传入 --show 参数可查看当前菜单

菜单 key 映射:
- HELP → 发送帮助菜单消息
- IMAGE → 提示用户说"画:xxx"即可生成图片
- CLEAR → 清空对话上下文

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
微信公众号 AI Bot 工作流怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_f12a44b7/self-dev-wx-service-bot。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

微信公众号 AI Bot 工作流支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

微信公众号 AI Bot 工作流权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

微信公众号 AI Bot 工作流收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

微信公众号 AI Bot 工作流用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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