微信公众号订阅与推送

功能

1. 自动部署 wechat-download-api 服务
2. 获取登录二维码供用户扫码
3. 定时轮询已订阅公众号
4. 检测新文章，调用 API 获取完整内容
5. 总结文章内容，合并推送到飞书

目录结构

/
├── SKILL.md                              ← skill 定义（AI 读取此文件执行）
├── services/
│   └── wechat-download-api/              ← 微信 API 服务
│       ├── app.py                        ← 服务入口
│       └── data/
│           └── rss.db                    ← 文章缓存数据库
├── scripts/
│   └── check_articles.py                 ← 检查新文章脚本
└── data/
    └── pushed_articles.json              ← 已推送文章记录

前置条件

用户必须有微信公众号（订阅号或服务号均可），用于扫码登录获取凭证。

凭证有效期约 4 天，过期后需要重新扫码。

执行流程

步骤 0：首次使用引导

当用户首次使用此 skill 时：

1. 检查服务是否已部署（检查 services/wechat-download-api/app.py 是否存在）
2. 如果未部署，询问用户是否有微信公众号
3. 如果有，自动部署服务
4. 启动服务后，获取登录二维码并发送给用户
5. 等待用户扫码确认
6. 登录成功后，引导用户订阅公众号

步骤 1：检查服务状态

curl -s http://localhost:5000/api/health

如果返回非 200，说明服务未启动，需要启动服务。

步骤 2：检查登录状态

curl -s http://localhost:5000/api/admin/status

如果未登录：

1. 调用 /api/login/session/{sessionid} 创建会话
2. 调用 /api/login/getqrcode 获取二维码
3. 将二维码图片发送给用户（使用 MEDIA: 语法）
4. 轮询 /api/login/check 等待登录成功

步骤 3：管理订阅

添加订阅：

1. 调用 /api/public/searchbiz?query=公众号名称 搜索公众号
2. 获取 fakeid
3. 调用 /api/rss/subscribe 添加订阅

查看订阅：

curl -s http://localhost:5000/api/rss/subscriptions

取消订阅：

curl -X DELETE http://localhost:5000/api/rss/subscribe/{fakeid}

整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    wechat-download-api                      │
│                                                             │
│  RSS Poller（每小时自动）                                    │
│      ↓                                                      │
│  轮询订阅的公众号 → 缓存到 SQLite（含完整内容）               │
│                                                             │
│  数据表：                                                   │
│  - subscriptions：订阅列表                                  │
│  - articles：文章缓存（title, content, publish_time 等）    │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    wechat-watch skill                       │
│                                                             │
│  Cron (10:00 / 18:00)                                       │
│      ↓                                                      │
│  从 SQLite 读取缓存文章                                     │
│      ↓                                                      │
│  按 publish_time 筛选时间段                                 │
│      ↓                                                      │
│  总结 + 推送到飞书                                          │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心设计：利用项目缓存，避免重复请求微信 API

定时任务配置

每天两次检查，按时间段筛选：

时间段筛选逻辑：

文章数据有 publish_time 字段（Unix 时间戳），按以下方式筛选：

import time
from datetime import datetime, timedelta

# 早上10点任务：前一天18点到当天10点
if hour == 10:
    start_time = int((datetime.now() - timedelta(hours=16)).timestamp())  # 昨天18:00
    end_time = int(datetime.now().replace(hour=10, minute=0, second=0).timestamp())

# 晚上18点任务：当天10点到18点
if hour == 18:
    start_time = int(datetime.now().replace(hour=10, minute=0, second=0).timestamp())
    end_time = int(datetime.now().replace(hour=18, minute=0, second=0).timestamp())

# 筛选文章
for article in articles:
    if start_time <= article['publish_time'] <= end_time:
        # 这是新文章，需要推送

步骤 4：检查文章更新（定时任务）

从 SQLite 缓存读取，不请求微信 API：

import sqlite3
from datetime import datetime, timedelta

# 连接数据库（使用相对路径，基于 skill 目录）
import os
skill_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # skill 根目录
db_path = os.path.join(skill_dir, "services", "wechat-download-api", "data", "rss.db")
conn = sqlite3.connect(db_path)
conn.row_factory = sqlite3.Row

# 计算时间段
now = datetime.now()
if now.hour == 10:
    # 早上10点：前一天18点到当天10点
    start_time = int((now - timedelta(hours=16)).timestamp())  # 昨天18:00
    end_time = int(now.replace(hour=10, minute=0, second=0).timestamp())
else:
    # 晚上18点：当天10点到18点
    start_time = int(now.replace(hour=10, minute=0, second=0).timestamp())
    end_time = int(now.replace(hour=18, minute=0, second=0).timestamp())

# 从缓存读取文章
cursor = conn.execute("""
    SELECT a.*, s.nickname
    FROM articles a
    JOIN subscriptions s ON a.fakeid = s.fakeid
    WHERE a.publish_time BETWEEN ? AND ?
    ORDER BY a.publish_time DESC
""", (start_time, end_time))

articles = [dict(row) for row in cursor]
conn.close()

流程：

1. 运行脚本：python /scripts/check_articles.py
2. 脚本输出飞书格式的文章内容
3. 发送给用户：
   • 有飞书环境 → 通过飞书通道发送给用户
   • 无飞书环境 → 直接在对话中展示内容
4. 更新 data/pushed_articles.json
5. 无更新时也要发送："暂无新文章更新"

步骤 5：推送格式

有新文章时：

📰 公众号文章更新（X 篇）
查询时间范围：YYYY-MM-DD HH:00 ~ YYYY-MM-DD HH:00

---

**【公众号名称】**

- **文章标题**：XXX
- **内容总结**：XXX...
- **原文链接**：[链接](URL)

---

**【另一个公众号】**

- **文章标题**：XXX
- **内容总结**：XXX...
- **原文链接**：[链接](URL)

无新文章时：

📰 公众号文章更新
查询时间范围：YYYY-MM-DD HH:00 ~ YYYY-MM-DD HH:00

暂无新文章更新。

API 接口汇总

部署命令

检查环境

# 检查 Docker
docker --version

# 检查 Python
python3 --version

Docker 部署（推荐）

cd /services
git clone https://github.com/tmwgsicp/wechat-download-api.git
cd wechat-download-api
cp env.example .env
docker-compose up -d

Python 部署（无 Docker）

cd /services
git clone https://github.com/tmwgsicp/wechat-download-api.git
cd wechat-download-api
bash start.sh

数据文件

pushed_articles.json

记录已推送的文章 ID 和上次检查时间，避免重复推送：

{
  "pushed_ids": [
    "article_id_1",
    "article_id_2"
  ],
  "last_check": "2026-03-24T18:00:00+08:00",
  "last_time_range": {
    "start": "2026-03-24T10:00:00+08:00",
    "end": "2026-03-24T18:00:00+08:00"
  }
}

### subscriptions.json（可选）

如果用户想用自己的订阅管理而不是服务的：

```json
{
  "accounts": [
    {
      "fakeid": "MzA1MjM1ODk2MA==",
      "nickname": "人民日报",
      "alias": "rmrbwx"
    }
  ]
}

注意事项

1. 登录有效期：约 4 天，过期后需重新扫码
2. 检查频率：每天两次（10:00 和 18:00），按时间段筛选
3. 推送目标：老板私聊，不是群聊
4. 图片发送：二维码使用 MEDIA: 语法发送到飞书
5. 服务端口：默认 5000，确保端口未被占用
6. 数据持久化：项目 data 目录需要持久化，避免重启丢失数据
7. 无更新也推送：每次检查后都要推送结果，无更新则说明"暂无新文章"

风控防护脚本

已封装请求逻辑到脚本，自动处理间隔：

# 运行检查脚本
bash /scripts/check_articles.sh

脚本内置间隔规则：

• 搜索公众号：3 秒
• 获取文章内容：5 秒
• 添加订阅：3 秒

执行时请使用脚本，不要直接调用 API，避免忘记间隔。

⚠️ 风控防护（重要）

微信会检测频繁请求并触发风控，返回"请求过于频繁，请4秒后重试"。

必须遵守以下间隔规则：

示例代码：

# 获取多篇文章内容时，每次请求后 sleep 5
for url in "${urls[@]}"; do
    curl -s -X POST "http://localhost:5000/api/article" 
        -H "Content-Type: application/json" 
        -d "{"url":"$url"}"
    sleep 5  # 必须！
done

如果触发风控：

• 等待 10-30 分钟后重试
• 检查请求间隔是否足够
• 考虑配置代理池（设置 PROXY_URLS 环境变量）

用户交互指令

用户可以说：

• "帮我订阅公众号 XXX" → 搜索并添加订阅
• "查看我的公众号订阅" → 列出已订阅的公众号
• "取消订阅 XXX" → 取消订阅
• "检查公众号更新" → 手动触发一次轮询
• "重新登录微信" → 获取新二维码扫码

定时任务配置（推荐）

建议配置两个定时任务，每天自动检查并推送公众号文章更新。

任务 1：早上 10:00 推送

检查时间段：昨天 18:00 ~ 今天 10:00（16 小时，覆盖晚上 + 早上）

{
  "agentId": "info_collector",
  "name": "公众号文章推送 - 早",
  "schedule": {
    "kind": "cron",
    "expr": "0 10 * * *",
    "tz": "Asia/Shanghai"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "wakeMode": "now",
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "运行公众号文章检查脚本：python3 /scripts/check_articles.pynn脚本会自动从 SQLite 缓存读取指定时间段的文章，输出飞书格式的推送内容。定时任务框架会自动将输出推送到配置的目标用户。"
  },
  "delivery": {
    "mode": "announce",
    "channel": "feishu",
    "to": "user:你的飞书_USER_ID"
  }
}

任务 2：晚上 18:00 推送

检查时间段：今天 10:00 ~ 今天 18:00

{
  "agentId": "info_collector",
  "name": "公众号文章推送 - 晚",
  "schedule": {
    "kind": "cron",
    "expr": "0 18 * * *",
    "tz": "Asia/Shanghai"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "wakeMode": "now",
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "运行公众号文章检查脚本：python3 /scripts/check_articles.pynn脚本会自动从 SQLite 缓存读取指定时间段的文章，输出飞书格式的推送内容。定时任务框架会自动将输出推送到配置的目标用户。"
  },
  "delivery": {
    "mode": "announce",
    "channel": "feishu",
    "to": "user:你的飞书_USER_ID"
  }
}

配置说明

如何获取飞书 user ID

1. 在飞书中打开与 bot 的私聊
2. 发送任意消息
3. 查看 OpenClaw 日志或会话信息，找到 user:ou_xxx 格式的 ID

推送格式

有新文章时：

📰 公众号文章更新（X 篇）
查询时间范围：2026-03-24 10:00 ~ 2026-03-24 18:00

---

**【公众号名称】**

- **文章标题**：XXX
- **内容总结**：XXX...
- **原文链接**：[链接](URL)

无新文章时：

📰 公众号文章更新
查询时间范围：2026-03-24 10:00 ~ 2026-03-24 18:00

暂无新文章更新。

设计说明

• 脚本只负责输出内容：check_articles.py 输出飞书格式的 Markdown 到 stdout
• 推送由框架处理：定时任务的 delivery 配置自动将输出推送到目标用户
• 通用性强：skill 本身不写死 user ID，每个用户只需修改定时任务配置中的 delivery.to