md2wechat-skill

Name: md2wechat-skill
Author: geekjourneyx

Verified

Markdown to WeChat CLI | 一键排版发布到微信公众号：支持 40+ 排版样式和专业主题、AI 配图、批量发布、多账号管理

3,287stars

377forks

Installation

# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/geekjourneyx/md2wechat-skill

Getting Started

Guides for using ai agents skills like md2wechat-skill.

Caveman: Cut Claude Token Use by 65%
How agent-side prompt compression works, when to use it, and when not to.
What is an AI Skills Marketplace?
Definitions, how marketplaces work, and how to choose between them in 2026.
Getting Started with AI Skills

Security ReportVerified

Last scanned: 4/27/2026

{
  "issues": [],
  "status": "PASSED",
  "scannedAt": "2026-04-27T06:27:59.745Z",
  "semgrepRan": false,
  "npmAuditRan": true,
  "pipAuditRan": true
}

README.md

Frequently Asked Questions

What is md2wechat-skill?

md2wechat-skill is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by geekjourneyx. Markdown to WeChat CLI | 一键排版发布到微信公众号：支持 40+ 排版样式和专业主题、AI 配图、批量发布、多账号管理. It has 3,287 GitHub stars.

Is md2wechat-skill safe to use?

Yes. md2wechat-skill passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.

How do I install md2wechat-skill?

Clone the repository with "git clone https://github.com/geekjourneyx/md2wechat-skill" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is md2wechat-skill written in?

md2wechat-skill is primarily written in Go. It is open-source under geekjourneyx on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to md2wechat-skill?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh md2wechat-skill against similar tools.

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面向 AI Agent 的微信公众号创作与发布 CLI

写 Markdown，生成公众号排版，制作封面和文章配图，预览校验后推送草稿箱。

支持 Claude Code、Codex、WorkBuddy、Kimi Work、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 通过 JSON discovery 稳定调用。

快速开始 · 专业 API · Agent 工作流 · 高级排版 · 文档

这个项目解决什么问题

md2wechat 把公众号发布流程拆成一组可验证的 CLI 命令：

场景	md2wechat 提供
Markdown 转微信 HTML	`convert`，支持预览、上传图片、创建草稿
发布前检查	`inspect --json` 输出标题、摘要、图片、cover、draft readiness
稳定排版	API 模式返回确定性 HTML，覆盖 68 个主推高级排版场景条目和 53 个主推 `:::` 语法名
Agent 自动化	`capabilities`、`doctor`、`themes`、`layout`、`providers` 等 discovery 命令
内容生产	`write`、`humanize`、`title suggest`、`generate_cover`、`generate_infographic`
多账号发布	命名公众号账号，本地只读发现，不输出 Secret
微信白名单	高级 API 服务可提供微信接口固定出口能力

快速开始

npm install -g @geekjourneyx/md2wechat
md2wechat config init

确认文章状态：

md2wechat inspect article.md --json
md2wechat preview article.md

转换并创建微信草稿：

md2wechat convert article.md --draft --cover cover.jpg

安装方式、微信凭证和 IP 白名单配置见：

专业 API

API 模式适合需要稳定输出、多人协作、批量发布或 Agent 自动化的场景。

能力	免费 AI 模式	专业 API 模式
输出方式	生成 prompt，由外部 LLM 继续处理	直接返回微信 HTML
主题	3 个基础主题	48 个专业主题
高级排版模块	不支持	53 个推荐 `:::module` 语法
输出一致性	取决于外部 LLM	同样输入得到同样输出
响应速度	取决于外部 LLM	秒级
发布自动化	适合实验	适合团队、客户号、矩阵号

专业能力包括：

48 个微信渲染精调主题：theme-gallery
68 个主推高级排版场景条目，对应 53 个主推 ::: 语法名：docs/LAYOUT.md
3 个兼容模块只用于旧稿迁移；加上 4 个基础增强能力，共计 60 项渲染层语法能力
多公众号账号：docs/CONFIG.md
微信接口固定出口：docs/WECHAT-CREDENTIALS.md
发布前 readiness 检查：docs/DISCOVERY.md

申请 API 服务：关注公众号「极客杰尼」，备注「API咨询」。

Agent 工作流

md2wechat 给 Agent 提供可机读接口，减少猜测和误操作。

md2wechat capabilities --json
md2wechat doctor --json
md2wechat inspect article.md --json
md2wechat themes list --json
md2wechat layout list --json
md2wechat title suggest article.md --json
md2wechat title suggest article.md --json --hook-level 2
md2wechat skills list --json
md2wechat skills read md2wechat --json

这些命令适合 Claude Code、Codex、WorkBuddy、Kimi Work、Hermes Agent、OpenClaw 以及其他能调用本地 CLI 的 Agent 使用。

Agent 可以据此判断：

当前 CLI 支持哪些命令
API、草稿、上传是否具备执行条件
某篇文章能不能发草稿
当前主题和排版模块是否可用
标题建议是否应交给宿主 Agent / 外部模型完成
当前二进制内置的 Agent SOP 是什么

Brand Profile 支持把长期风格偏好写入 ~/.config/md2wechat/brand.md，由 Agent 在写作和排版时读取。详见 docs/BRAND-PROFILE.md。

图片生成

md2wechat 支持两条图片路径。

先从当前二进制发现可用 preset，再调用图片 provider：

md2wechat prompts list --kind image --archetype cover --json
md2wechat prompts list --kind image --archetype infographic --json

md2wechat generate_cover --article article.md
md2wechat generate_cover --article article.md --preset cover-semantic-concept
md2wechat generate_infographic --article article.md --preset infographic-claude-warm

完整 preset 清单、用途和默认画幅以 prompts list/show --json 为准，文档只保留代表性示例。

支持 Volcengine、ModelScope、OpenRouter、OpenAI、Gemini 等服务。配置见 docs/IMAGE_PROVISIONERS.md。

使用宿主 Agent 的 Image Gen：

md2wechat generate_cover --article article.md --plan --json
md2wechat generate_infographic --article article.md --plan --json

计划模式返回 IMAGE_PLAN_READY，不请求图片 provider，不要求 IMAGE_API_KEY，也不会上传到微信。适合 Codex、WorkBuddy、Kimi Work、Hermes Agent 等运行时已经暴露 Image Gen 工具的 Agent。详见 docs/AGENT_IMAGE_GEN.md。

高级排版

API 模式支持 :::module 语法，用 Markdown 写结构化公众号排版。

:::hero
eyebrow: 深度观察
title: AI 时代的公众号写作
subtitle: 为什么读者愿意继续读下去
:::

:::callout
高级排版模块只在 API 模式渲染。
:::

查看和验证模块：

md2wechat layout list --json
md2wechat layout show hero --json
md2wechat layout validate --file article.md --json

完整教程见 docs/LAYOUT.md。

这里的计数不是同一维度：68 是上游使用场景条目，一个语法名可以覆盖多个结构变体；53 是 layout list --json 默认返回的推荐语法名。兼容模块默认不混入推荐列表。

常用命令

命令	用途
`inspect`	检查文章元数据和发布 readiness
`advise`	为已有文章推荐可选的最小增强动作
`preview`	本地预览，不上传、不创建草稿
`convert`	Markdown 转微信 HTML，可选创建草稿
`write`	从想法生成文章
`humanize`	重写 AI 文章，支持 `authentic` 强度
`title suggest`	生成公众号标题建议的 AI 请求
`generate_cover`	生成封面图或图片计划
`generate_infographic`	生成信息图或图片计划
`upload_image`	上传图片到微信素材库
`config wechat-accounts`	查看本地多公众号账号配置
`doctor`	本地配置体检

文档

文档	内容
QUICKSTART	新手主路径
USAGE	命令完整说明
DISCOVERY	Agent discovery 契约
ADVISE	已有文章的可选增强建议
LAYOUT	高级排版模块教程与 discovery 用法
HUMANIZE	AI 去痕与 authentic 写作
AGENT_IMAGE_GEN	宿主 Agent Image Gen 工作流
CONFIG	配置字段和环境变量
FAQ	常见问题
TROUBLESHOOTING	故障排查

许可与商业使用

本项目采用 Source Available License。个人使用、学习、评估、非营利使用免费。商业使用、SaaS、客户交付、白标、再分发和训练数据用途需要商业授权。

商业授权和 API 服务：关注公众号「极客杰尼」备注「API咨询」，或联系 skrphper@gmail.com。

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