微信消息队列

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

Save incoming WeChat ClawBot messages into a durable cloud-side queue for later local Codex processing. Use this skill whenever a WeChat or ClawBot message arrives and the desired behavior is to store the original message without summarizing, classifying, rewriting, or writing to the user's local knowledge base.

一句话选型结论

按资料字段整理

微信消息队列是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_cb22149b/wechat-message-queue
  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_cb22149b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 1791699479
正文体量3.3 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
微信消息队列当前 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

3.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

WeChat Message Queue

Purpose

This skill is the cloud-side intake layer for WeChat ClawBot messages.

It must only save the original inbound message into a durable queue. It must not analyze, classify, summarize, rewrite, schedule, or update any knowledge-base file.

The user's local laptop and Codex process will later pull pending messages, classify them, rewrite them, and write them into the local Obsidian vault.

Required Behavior

When a WeChat/ClawBot message arrives:

  1. Preserve the original content exactly.
  2. Build a JSON payload with the best available fields.
  3. Run scripts/save_message.py with that JSON payload on stdin.
  4. Reply briefly with the saved message ID and status.

Never infer whether the message is a todo, done work, plan, reminder, or project update. That happens later on the local Codex side.

Queue Fields

Save one JSON object per message with these fields:

  • id: unique message id. Prefer the source message id. If unavailable, the script generates a stable hash.
  • source: usually wechat-clawbot.
  • sender: sender identifier or display name.
  • message_type: text, voice, image, file, or unknown.
  • raw_content: original text or transcript if already provided.
  • voice_url: voice file URL or local path if available.
  • image_url: image URL or local path if available.
  • created_at: source timestamp if available; otherwise current time.
  • status: initially pending.
  • processed_at: initially null.
  • retry_count: initially 0.
  • error: initially null.

Input Payload

Pass the script a JSON object like this:

{
  "message_id": "{{message_id}}",
  "source": "wechat-clawbot",
  "sender": "{{sender}}",
  "message_type": "{{message_type}}",
  "raw_content": "{{content}}",
  "voice_url": "{{voice_url}}",
  "image_url": "{{image_url}}",
  "created_at": "{{created_at}}"
}

If the platform uses different variable names, map the closest available values. At minimum, provide raw_content or a text-like field such as text, content, or message.

Script

Run:

python scripts/save_message.py

Send the JSON payload on stdin. The script returns JSON:

{
  "ok": true,
  "id": "message-id",
  "status": "pending",
  "duplicate": false,
  "queue_file": "/data/openclaw/wechat_queue/messages.ndjson"
}

If duplicate is true, do not save the message again. Reply that it was already recorded.

Storage

The script writes to:

  1. WECHAT_QUEUE_FILE, if that environment variable is set.
  2. Otherwise /data/openclaw/wechat_queue/messages.ndjson.
  3. If that path is not writable, it falls back to ./data/wechat_queue/messages.ndjson.

Use WECHAT_QUEUE_FILE on the server if you want a different persistent disk location.

Reply Style

On successful save:

已记录,等待本地 Codex 处理。
消息ID:<id>

For duplicate messages:

这条消息已记录,无需重复处理。
消息ID:<id>

For errors, report a short failure reason and do not claim that the message was saved.

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
微信消息队列怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_cb22149b/wechat-message-queue。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

微信消息队列支持哪些客户端?

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。

微信消息队列权限高吗,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。

微信消息队列收费吗?

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。

微信消息队列用什么许可证?

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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。