Install
openclaw skills install @bonniegeng-max/emoji-sticker-cn中文平台(微信表情开放平台 / 小红书 / 抖音)合规表情包生成助手。提供平台尺寸硬约束裁切与命名、违禁词校验(实时 API + 离线兜底)、静态贴纸转内容匹配动效 GIF、合规参考数据维护与平台规范规则巡检工作流。
openclaw skills install @bonniegeng-max/emoji-sticker-cn帮你把「一张图 / 一段描述」变成可直接上架或发布的中文平台表情包,重点解决现有表情包 skill 普遍忽略的两件事:
生成模型层不重造——直接复用宿主环境的文生图 / 图生图工具(WorkBuddy 下为 ImageGen,约 5–10 credits/张;OpenClaw 等其他环境用各自可用的生图工具);本 skill 只做「合规流水线」这一增量。
可移植约定:凡提到
ImageGen/multi-wordcheck,指「宿主环境有则用,无则降级」——生图无专用工具时让用户自备图;multi-wordcheck未安装时降级用references/中文平台违禁词合规参考.md校验并提示局限。
| 资产 | 尺寸 | 格式 / 上限 | 背景 |
|---|---|---|---|
| 主图 | 240×240 | PNG/JPG/GIF,≤500KB | 不强制透明(照片型合法;插画型建议透明) |
| 聊天面板图标 | 50×50 | PNG,≤100KB | 须透明底 |
| 封面图 | 240×240 | PNG,≤500KB | 须透明底(正面半身/全身像) |
| 详情页横幅 | 750×400 | PNG/JPG,≤500KB | 禁透明底、禁纯白底、禁文字 |
| 缩略图 | 120×120(专辑)/ 240×240(单品) | PNG,≤200KB | 透明底;与主图一一对应 |
| 赞赏引导图 | 750×560 | PNG/JPG/GIF,≤500KB | 避免透明背景 |
| 致谢图 | 750×750 | PNG/JPG/GIF,≤500KB | 避免透明背景 |
| 特效 | ≤480×480、≤24 帧 | PNG,整体≤5MB | — |
01.png…24.png,主图与缩略图编号一致。multi-wordcheck(公众号/小红书/抖音,若宿主环境已安装);未安装则降级用 scripts/check_compliance.py + references/中文平台违禁词合规参考.md 种子集做离线兜底,并向用户说明这是离线兜底、非实时。校验通过才算完成。完整规范与源 URL 见
references/。执行时以 references 中status = active且「官方核实」的条目为最终依据;pending-verify条目需提示用户复核,deprecated条目一律不得使用。
按目标平台走不同路线(规范见 references/中文平台表情包尺寸规范.md):
路线 A — 微信表情开放平台上架(主目标,有正式规范)
ImageGen)产出表情图(prompt 要点:同一角色 / 统一风格;插画型 background: transparent;照片型可保留原背景;如需角色一致可先出 1 张定稿,再用图生图批量延展)。注意整套差异充分——「整套差异不足」是官方明文的第一大拒因,宁可多出几张挑。python3 scripts/resize_stickers.py ./raw --wechat --out ./wechat_pack --zip --max-kb 500
01.png…24.png,每类独立 ZIP。multi-wordcheck(未装则用 scripts/check_compliance.py 离线兜底并提示局限);不通过则改写后复检。路线 B — 小红书 / 抖音(内联图片,无正式上架平台)
multi-wordcheck;小红书严打私域导流与绝对化词,抖音严查站外引流;离线兜底:check_compliance.py --platform xiaohongshu douyin)。路线 C — 已有图片批量裁切
scripts/resize_stickers.py,指定平台尺寸与背景,输出规范图 + 可选 ZIP;--fit cover 可裁切填满、--max-kb 可校验体积超限。路线 D — 动态 GIF(内容匹配型动画,零积分,优先推荐)
references/动效匹配规则.md 选配方;置信度 low → neutral 兜底(宁可轻微也不生硬);文字型主体 → text;python3 scripts/animate_sticker.py cat.png --recipe happy --out cat_happy.gifhappy(蓄力蹲→弹跳→落地压扁→回弹呼吸+★)/ angry(高频震动+💢)/ sad(慢垂+💧)/ surprised(过冲回弹+!)/ shy(慢摇+💗)/ speechless(近静止+…💧)/ sleepy(呼吸+Zzz)/ neutral(待机呼吸)/ text(整体强调脉冲)。--anim bounce/shake/pulse/wobble 自动映射配方;--list 查看全部配方;--size / --frames / --duration / --max-kb 可覆写。ImageGen 每帧 5–10 credits)再本地合成,需注意帧间一致性;不推荐视频转 GIF 路线(50–100 credits/条 + 逐帧去底闪烁问题)。触发词:「更新表情包规则」「巡检表情包规范」(可由定时自动化发起)。流程:
references/ 两个文件中记录的「源 URL」,提取现行尺寸 / 格式 / 上限 / 成套要求 / 公约版本。status = active 的条目逐项对比(数字、格式、上限、平台开关)。status: deprecated(保留原值、注明日期 / 原因 / 替代值)——退出但不删除,便于回溯;status: active 写入,更新「抓取日期」;multi-wordcheck API,无需巡检;仅当平台发布公约大版本(如小红书 2.0)时,更新参考文件的「平台专属敏感点」节。为什么用 agent 巡检而非写死爬虫脚本:官方规范页多为 JS 渲染、数字嵌在表格 / 文案里,LLM 提取 + 人工确认比正则爬虫稳健,也不用维护脆弱的选择器。
条目生命周期:pending-verify(待复核)→ active(生效,唯一可执行依据)→ deprecated(已退出,禁止使用,保留留痕)。
references/中文平台表情包尺寸规范.md — 各平台尺寸 / 格式 / 上限 / 背景 / 成套要求 + status 生命周期 + 源 URL。references/中文平台违禁词合规参考.md — 违禁词类别、权威来源、平台专属敏感点、通用极限词种子集。实际校验优先复用 multi-wordcheck,本文件仅兜底。references/动效匹配规则.md — 情绪×主体 → 动效配方匹配表 + 粒子符号表 + 兜底规则(路线 D 的 L2 匹配表)。新增配方先在此登记(pending-verify),POC 验证后转 active。--wechat 默认浅灰底)。multi-wordcheck 就调;没有才用 check_compliance.py 兜底并说明局限。active + 官方核实条目;pending-verify 需提示复核;deprecated 一律不用。ImageGen 约 5–10 credits/张),批量生成前确认张数。# 微信七件套:主图/图标/封面/横幅/缩略图/赞赏引导图/致谢图一次生成 + 规范命名 + 打包 + 体积校验
python3 scripts/resize_stickers.py ./raw --wechat --out ./wechat_pack --zip --max-kb 500
# 单尺寸批量(命名 01.png…24.png,主图保持源图透明状态)
python3 scripts/resize_stickers.py ./raw --size 240x240 --format png --out ./out --zip
# 静态贴纸 → 内容匹配动效 GIF(零积分;先看图判情绪,再按 references/动效匹配规则.md 选配方)
python3 scripts/animate_sticker.py cat.png --recipe happy --out cat_happy.gif
python3 scripts/animate_sticker.py --list # 查看全部配方
# 文案离线违禁词校验(兜底;正式发布前仍优先 multi-wordcheck)
python3 scripts/check_compliance.py "全网最低价,加微信详聊" --platform xiaohongshu douyin
路线 A 进阶脚本(
check_assets.py素材机检 /make_submit.py提交清单生成)未随本 skill 发布,如需请反馈补发。