Ai baoyu wechat summary
AI Skills 是一个按职业和行业组织的 AI 技能平台,提供即用型 AI 技能,覆盖短视频运营、多平台舆情分析、评论洞察、去水印等高频场景,帮助内容创作者、电商卖家和运营人员用 AI 提升 10 倍效率。同时支持Openclaw,hermes,qclaw安装执行。
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What its author says it does
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微信摘要助手适合运营、产品、销售、software在用户提出“微信文章怎么总结”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成结构化摘要、问题/风险清单、可下载或可复制报告。
SKILL.md
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ai-baoyu-wechat-summary 微信摘要助手
概述
微信摘要助手用于回答「微信文章怎么总结」、资料整理、数据清理、行动项,适合运营、产品、销售、software在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合文档、表格或记录、粘贴文档、表格、会议记录、客户反馈、评论文本或待整理资料。等输入,整理关键上下文,并输出结构化摘要、问题/风险清单、可下载或可复制报告,便于继续执行、复盘或交付。 能力定位补充:skills.sh trending 信号显示 baoyu-wechat-summary 有用户需求;平台展示为 docs_office 业务助手目录,输出可复核诊断、建议或生产准备包。
什么时候使用
适用场景
- 用户提出“微信文章怎么总结”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
- 运营、产品、销售、software需要围绕微信摘要助手生成结构化摘要、问题/风险清单、可下载或可复制报告
- 用户已经准备了整理目标(说明希望得到的结构摘要、清理规则、行动项、缺口提醒或交付用途。)、使用对象(说明整理结果要服务的人群、团队、角色或业务场景。)、资料链接(填写公开可访问的文档、表格、页面或资料链接;受限内容请改为上传或粘贴。),希望整理成可执行的分析或优化结果
- 用户需要把微信摘要助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作
调用方式
通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:
命令示例
基础调用
python3 scripts/run.py --params '{}'
带常用参数调用
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"整理目标"}'
参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
goal | string | 否 | - | 说明希望得到的结构摘要、清理规则、行动项、缺口提醒或交付用途 |
audience | string | 否 | - | 说明整理结果要服务的人群、团队、角色或业务场景 |
materialUrl | string | 否 | - | 填写公开可访问的文档、表格、页面或资料链接;受限内容请改为上传或粘贴;需要传可访问的完整 URL |
materialFile | string | 否 | - | 上传文档、表格、会议纪要、客户资料或评论数据文件 |
materialText | string | 否 | - | 粘贴文档、表格、会议记录、客户反馈、评论文本或待整理资料 |
brandRequirements | string | 否 | - | 补充字段口径、时间范围、格式要求、不可改动事实、敏感信息处理或人工复核重点 |
完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json。
参数取值参考
当前技能没有需要额外查表的分类参数。
支持的输入格式
当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。
示例请求
下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py,runner 会把它们发送给 AI Skills API。
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"整理目标"}'
等价的 --params JSON:
{
"goal": "整理目标"
}
返回结果示例
{
"success": true,
"data": {
"message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
},
"meta": {
"executionTime": 842,
"cached": false
}
}
交付内容
- 结构化摘要、问题/风险清单、可下载或可复制报告:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
- 输入材料解读:结合整理目标(说明希望得到的结构摘要、清理规则、行动项、缺口提醒或交付用途。)、使用对象(说明整理结果要服务的人群、团队、角色或业务场景。)、资料链接(填写公开可访问的文档、表格、页面或资料链接;受限内容请改为上传或粘贴。)提炼关键上下文和判断依据。
- 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。
结果使用建议
- 先判断输出是否回答了用户关于「微信摘要助手」的核心问题。
- 再检查结果是否覆盖结构化摘要、问题/风险清单、可下载或可复制报告,以及是否给出明确下一步动作。
- 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。
运行前准备
AISKILLS_BASE_URL:默认https://ai-skills.aiAISKILLS_API_KEY:必填,用于认证调用AISKILLS_TENANT_ID:默认default
Gives 0 of the 12 instructions most note taking skills give in ~1.6k tokens
Counted across 686 of the 876 authors here whose files we hold, read 2026-08-06
- include a visual element on every slidein 44 of 686, across 13 files
- use wikilinks for internal vault linksin 35 of 686, across 11 files
- commit to a single visual motif across every slidein 34 of 686, across 9 files
- read pptxgenjs guide before creating presentations from scratchin 30 of 686, across 6 files
- keep 0.5 inch minimum marginsin 30 of 686, across 7 files
- use subagents to visually inspect rendered slidesin 30 of 686, across 6 files
- re-verify affected slides after every fixin 27 of 686, across 5 files
- run content QA checks before declaring successin 26 of 686, across 3 files
- Use Markdown links for external URLs onlyin 26 of 686, across 10 files
- pick a bold topic specific color palettein 24 of 686, across 2 files
- read editing guide before editing existing presentationsin 23 of 686, across 1 file
- use one dominant color across all slidesin 23 of 686, across 1 file
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.