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微信文章获取器

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Use when user shares a WeChat public account article link, asks to search/list articles by account name, queries trending articles by keyword, or needs WeChat article content read and summarized.

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微信公众号文章读取器

模式选择

场景用哪个
我有文章链接，想看全文模式一
我有多个文章链接，想对比内容模式一（并行）
我知道公众号名，想查它发了什么模式二
我不知道看什么，想找热门文章模式三
我有文章链接，想查互动数据模式四
我想知道哪些公众号在这个领域表现好模式五
我想深度分析爆款文章的创作技巧模式三（分析）

模式一：单篇文章URL（无需Cookie）

有文章链接时使用，直接抓取正文。

python3 gzh_article.py fetch "<url>"

多文章并行： 多个 URL 之间无依赖，务必并行调用以节省时间。

python3 gzh_article.py fetch "<url1>" &
python3 gzh_article.py fetch "<url2>" &
wait

⚠️ stats 仅对爆款文章（已在三方聚合库中）有效，新发布的深度文章通常查不到。如只需正文内容，直接用 fetch 即可，无需调用 stats。

模式二：按公众号名称搜索文章列表（需要Cookie）

查某个公众号最新N篇文章，支持日期筛选和正文预览。

python3 gzh_article.py list "公众号名称" [文章数] [--preview] [--start-date YYYY-MM-DD] [--end-date YYYY-MM-DD]
  • 不带 --preview：只输出文章列表
  • 带 --preview：列表 + 每篇正文预览（约800字）

⚠️ API 有访问深度限制，历史文章可能不完整。

模式三：爆款文章查询（全网）

按关键词搜全网热门文章，不需要 Cookie。输出文字格式（标题、链接、互动数据、摘要）。

python3 gzh_article.py trends "<关键词>" [--max-items N] [--start-date YYYY-MM-DD]

示例：

python3 gzh_article.py trends "AI" --max-items 5
python3 gzh_article.py trends "职场沟通" --max-items 10
python3 gzh_article.py trends ""                    # 全网热门，默认15条

数据来源：第三方聚合接口，涵盖低粉高阅读 / 10万+阅读 / 原创靠前 / 数据增长。

输出包含：标题、链接、公众号、发布时间、粉丝数、类别、互动数据、文章摘要

5 维度分析（可选）

当用户需要深度分析时，可对文章进行 5 维度解读：

  1. 爆款原因 — 为什么被转发
  2. 内容特点 — 选题角度、结构、风格
  3. 受众匹配 — 打动了谁
  4. 可复制性 — 能借鉴什么
  5. 数据解读 — 互动数据说明什么

触发词：分析、点评、深度解读、5维度

模式四：查询特定文章的互动数据

通过文章 URL 查询该文章的互动数据（点赞/评论/分享/阅读）。

python3 gzh_article.py stats "<url>"

⚠️ 仅对爆款文章有效。刚发布的新文章、深度长文通常不在三方聚合库中，查询会返回"未收录"。此时应直接使用 fetch 获取正文内容进行分析，不必重试 stats。

模式五：多公众号对比

按公众号聚合数据，对比各账号表现（粉丝、平均阅读、平均互动等）。

# 关键词搜索（无需Cookie）
python3 gzh_article.py compare "<关键词>" [数量]

# 指定公众号对比（需要Cookie）
python3 gzh_article.py compare --accounts 量子位,AI科技迷,差评

# 指定链接对比（需要Cookie）
python3 gzh_article.py compare --urls "<url1>","<url2>"

示例输出：

📊 公众号数据对比: AI

公众号              粉丝    文章   平均阅读   平均点赞   平均评论
-----------------------------------------------------------------
量子位              100w      3     8.5万     1,200        89
AI科技迷             50w      2     3.2万       450        32
...
-----------------------------------------------------------------
共 2 个公众号 | 5 篇文章

泛化词治理（重要规则）

核心规则：识别为泛化词时，必须先输出细分词推荐并等待用户选择，禁止直接调用脚本。

泛化词类型示例处理方式
行业大类词职场、情感、育儿、AI先问"拓展/不拓展"
细分词职场沟通、亲子教育、恋爱技巧直接搜索，无需询问

泛化词判断原则：

  • 无场景/属性修饰 = 泛化词（如"职场"）
  • 有具体场景/修饰 = 细分词（如"职场沟通"）

执行流程：

  1. 用户说"职场类爆款" → 识别"职场"为泛化词
  2. 回复细分词列表，询问"拓展/不拓展"
  3. 用户回复后，才调用脚本执行查询

意图识别与筛选

意图类型特征筛选侧重
泛浏览型无明确目标，想看热门全站热门数据
明确需求型有具体目标/场景意图匹配度优先
数据需求型关注数据表现互动数/阅读数优先

推荐理由要求

每条结果需包含 ≥15 字推荐理由，基于：

  • 为什么符合用户意图
  • 为什么数据表现好
  • 内容有什么独特价值

细分引导

展示完爆款数据后，必须主动给出 10 个可继续深挖的细分赛道词，引导下一轮查询。

直接输出文字数据

趋势查询完成后直接输出文字格式（标题、链接、公众号、时间、互动数据），不再生成 HTML 文件。

Cookie 配置（模式二需要）

  1. 登录 https://mp.weixin.qq.com
  2. F12 → Network → 刷新页面 → 点击任一请求 → Headers → 复制 Cookie
  3. 保存到：scripts/skill.env（格式：每个 cookie key=value 单独一行）

Cookie 会过期，失效后重新获取。

局限性

  • 模式二：微信 list_ex API 只返回约 436 篇最新文章，更早的历史无法翻到
  • 模式四：数据来自第三方聚合，非微信官方，可能有少量延迟