Aws Wechat Article W

公众号写稿｜长文写作｜文章润色｜改写续写 — 公众号长文 AI 写作，从话题或提纲生成完整初稿，支持改写、续写、润色、开头结尾优化，可调 DeepSeek。公众号长文 AI 写作引擎 —— 从提纲或话题生成完整初稿，支持改写、续写、润色，多模型可切。。适用于多种工作场景,提供专业的能力支持。

核心功能: 本技能提供专业的能力支持等能力。

Aws Wechat Article Writing

公众号长文 AI 写作引擎 —— 从提纲或话题生成完整初稿，支持改写、续写、润色，多模型可切。

套件说明 · 本 skill 属 aws-wechat-article-* 一条龙套件（共 9 个 slug，入口 aws-wechat-article-main）。跨 skill 的相对引用依赖同一 skills/ 目录，建议一并 SkillHub install 全套。源码：https://[SkillHub仓库]

能力披露（Capabilities）

本 skill 调用 write.py 生成文章初稿，会把文章内容发送给用户配置的 LLM 端点。使用前请阅读以下全部行为说明：

• 凭证读取：write.py 读取仓库根 aws.env 的 WRITING_MODEL_API_KEY
• 凭证外发：该 API key 以 Authorization: Bearer <key> 头发送到用户在 config.yaml.writing_model.base_url 配置的外部端点（常见为 DeepSeek / / 等 Chat Completions 兼容 API）。请使用专用 key 并配置可信端点或内部代理
• 内容外发：Prompt 内包含本篇 article.yaml / topic-card.md / 合并配置 / 用户通过 --reference 指定的参考文档 .md 全文 → 整体 POST 给上述端点
• 文件读（仓库内）：.aws-article/config.yaml、本篇 article.yaml、topic-card.md、.aws-article/products/{产品名}/*.md（业务介绍 .md，直接挂在产品根）
• 文件读（仓库外）：若仓库内 .aws-article/ 缺失，write.py 会从用户家目录 [REDACTED_AWS_PATH] 读取 writing-spec.md与presets/`（只读预设，不读凭证）
• 文件写：仅本篇目录下 draft.md、article.md
• shell：仅 python3 {baseDir}/scripts/write.py

可使用 write.py prompt 子命令只输出 prompt JSON 不调用 LLM，由 Agent 代写 —— 想避免把内容发给第三方时用这条路径。

配套 skill（informational）

本 skill 是 aws-wechat-article-* 一条龙公众号套件的写稿环节（入口 aws-wechat-article-main）。工作流中的若干步骤会读取同级 ../aws-wechat-article-main/references/*.md 等共享文档（首次引导、env/config 示例、articlescreening schema 等）。

• 套件完整装齐到同一 skills/ 根目录时，跨 skill 引用都能读到。
• 单独安装本 skill 时，跨 skill 引用的步骤会在读取阶段遇到 file not found；本 skill 内的纯本地步骤仍可用。

完整 9 slug 清单见 。

路由

从零发文、一条龙、完整流程 → aws-wechat-article-main。

配置检查 ⛔

任何操作执行前，必须按 首次引导 执行其中的 「检测顺序」。检测通过后才能进行以下操作（或用户明确书面确认「本次不检查」）：

从选题到发布的前置规则（阻断、禁止擅自降级、「本次例外」等）见 aws-wechat-article-main/SKILL.md；本 skill 只描述写稿步骤。

写作模型：writing_model（provider、base_url、model 等）在 .aws-article/config.yaml；WRITING_MODEL_API_KEY 在仓库根 aws.env。键名对照 {baseDir}/../aws-wechat-article-main/references/env.example.yaml。

交互约定：须遵守 main 的智能体行为约束——未通过环境校验且未获用户明确「本次例外」时，不得默认改由当前 Agent 代写并假装流程完整。环境检查未通过时，只按 首次引导 处理配置选项，不要在同一条回复里混入写稿、草稿路径或多草稿选择；配置闭环后再进入本 skill 工作流。

工作流

text

写稿进度：
- 
- 「2) 全局账号约束」一致）；**须先于**续旧/新开
- 「3) 本篇准备」开头）
- [ ] 第3步：读取本篇约束与写作规范；**写稿前先按下文「业务资料库」判断是否查阅/是否传 `--reference`**
- [ ] 第4步：发布方式（`publish_method`）⛔
- [ ] 第5步：确定输入与写作方式
- [ ] 第6步：写作
- [ ] 第7步：自检与修正
- [ ] 第8步：展示并等待用户确认 ⛔

说明：第 2 步在用户已明确路径或意图（例如直接给出 drafts/…、或明确说「新开一篇」）时可不再重复盘问。

多草稿 / 未闭环：与第 2 步同原则——不了解续写/新开时须先问，禁止自动选中某一 drafts/… 跑写作脚本。

确认轮次优化

以下步骤可合并或静默通过以减少交互轮次：

1. Step 1（全局三键）：若 article_category、target_reader、default_author 已非空 → 静默通过，无需再确认。
2. Step 4（publish_method）：若已是 draft/published/none（合法值）→ 静默通过（规则第3条已允许）。
3. 合并询问：当需要同时确认 Step 2（新篇/续写）和 Step 4（发布意图）时，合并为一轮提问。
4. 配图确认：若用户已给出明确主题且未提出风格要求，images skill 可按默认风格自动生成，无需单独确认配图方案。

最少轮次：用户意图明确时（如给出主题 + "写一篇文章"），理想轮次为 1 轮（确认标题/摘要）+ 写完后展示结果。

第1步：全局账号三键（.aws-article/config.yaml）⛔

在续旧/新开询问之前，打开 .aws-article/config.yaml，检查 article_category、target_reader、default_author 是否 trim 后均非空。任一项缺失：逐项询问用户，取得用户当轮明确答复后再写回该文件，再进入第 2 步。禁止从 article.yaml、其它草稿或仓库文件静默推断并写盘；可把从某文件读到的内容仅作建议展示，须用户同意后再写入。禁止跳过本步。禁止仅在对话里确认却不落盘。与 main「2) 全局账号约束」一致。

第2步：续旧稿还是新稿（不了解时须先问）⛔

当不清楚用户是要续写 drafts/ 下某篇进行中草稿还是新开一篇时：须先询问（可列出候选目录），待用户选定后再进入第 3 步。须在第 1 步全局三键已落盘之后执行。已明确时跳过本步询问。

目录命名：新开一篇时，目录名必须为 YYYYMMDD-标题slug（如 drafts/20260406-wechat-article-skills/）。YYYYMMDD 为当日日期，slug 为小写、连字符分隔的标题缩写。禁止省略日期前缀。

已知限制

⛔ 关键字段不得空跑：在调用 write.py 或按合并约束让 Agent 代写之前，确认合并后的 article_category、target_reader 均为非空字符串（trim 后）；default_author 非空 或 本篇 article.yaml 的 author 非空。若任一项不满足，须暂停写稿，引导用户补全 .aws-article/config.yaml（及/或本篇 article.yaml），并实际写入文件——不要仅用对话表格收集「读者」却不落盘。全局三键的优先检查顺序见 main「2) 全局账号约束」；若第 1 步已正确落盘，此处多为合并 article.yaml 覆盖后的复核。

约束从哪来：write.py 会先读全局 .aws-article/config.yaml，再读本篇目录下的 article.yaml，把两边的键叠成一张表用来生成写作提示——若同一键在两份文件里都有，以本篇 article.yaml 为准。字段分工见 articlescreening-schema.md。

1. .aws-article/config.yaml：文风、结构预设、禁用词、字数、embeds 等与「写什么、怎么写」有关的顶层字段会进入这张表。 writing_model / image_model 两段只给脚本连 API 用（地址、模型名等），不整段放进给大模型的「写作说明」里，以免把技术配置当成正文要求。
2. 本篇 article.yaml：本篇标题、作者、摘要、publish_completed 等；与 config 重名的键会覆盖 config。

write.py 在仓库根执行，按输入 .md 所在目录找到本篇 article.yaml；叠完后的约束表不能为空（一般只要 config.yaml 里已有账号/文风等即可）。publish_completed：新建或补全本篇 article.yaml 时须为 false；本篇发布真正结束后由 publish skill 改为 true；publish.py 不修改此字段。

default_structure / default_closing_block 指向的 预设正文来自 .aws-article/presets/（及用户目录下同名 presets），与配置中的文件主名对应。两者在本篇 article.yaml 中必须为单元素列表 [名]（或空列表 []）；write.py 对预设选择仅读取本篇 article.yaml，不再在执行阶段从 custom_* / default_* 候选池推断。

多候选自动选择：当 default_structure（或 default_closing_block）含多个候选时，Agent 须：

1. 读取每个候选预设文件（如 .aws-article/presets/structures/<名>.md），了解其适用场景；
2. 结合本篇主题 / 选题卡内容，判断最匹配的一个；
3. 将该名写入 article.yaml 同键为单元素列表 [名]；
4. 然后再调用 write.py。 禁止盲选领先个——须基于内容匹配。若无法判断，向用户展示候选及说明后请用户选择。

另加载 .aws-article/writing-spec.md（如有）。

字段	用途
target_reader	读者画像 → 深度、用词、案例
tone	调性 → 语气与句式
writing_style	结构表达方式（口语/书面/故事/方法论等）

配置中其它与写稿相关的键（如 topic_direction、forbidden_words、heading_density、target_word_count）一并写入约束。

业务资料库（写稿前 + 写后）⛔

目的：.aws-article/products/{产品名}/ 是用户业务（产品/软件/服务）的原始资料库——业务介绍 .md 直接挂在产品根（如 项目介绍.md），images/ 子目录存业务配图。

触发口径：

• 若本篇主题涉及用户自身业务（对外介绍 / 教程 / 案例 / 自家业务安利）：必须先 ls .aws-article/products/，对相关产品根下的 *.md 必读，已有同主题文档优先增量改写而非另起炉灶。
• 若本篇主题与用户自身业务无关（行业资讯 / 通用教程等）：不读、不强求查阅。

写作只有 两种方式，业务资料用法如下（二选一，勿混用同一条命令里的职责）。

方式一：智能体直接写稿

1. 写稿前：先 ls .aws-article/products/；若本篇涉及某产品业务，必读该产品根下相关 *.md。
2. 写作时：将业务资料转化为账号文风后引用；与业务无关或无相关文档时不引用，不阻断写稿。
3. draft.md：凡正文中实际引用或依据了某份业务介绍的，在该处表述之后用括号附上该文件的仓库相对路径（路径须真实存在）；未引用则不必加括号。
4. 配图占位（硬性）：当 image_source 不为 user（合并 config.yaml + 本篇 article.yaml）时，按 image_density 生成配图占位；若未配置或为空，默认每节一图。格式必须为 !，每个占位独占一行，封面占位放在标题之前；类型名与细则见 「配图标记」。
5. 下游产物 article.md：本 skill 产物只到 draft.md，括号路径保留在 draft.md 中用于事实溯源。article.md 是 review skill 第 5 步 的产物，由 review 调用 write.py strip-citations <draft.md> -o <临时文件> 自动剥离括号路径，再追加文末 {embed:…} 后写入。writing 阶段禁止自行命名 article.md、自行剥离括号路径、或假装"自检"等同于审稿。

方式二：write.py 写稿

1. 运行脚本前：同样先 ls .aws-article/products/，判断是否有相关产品的业务介绍 .md。
2. 有相关文档：在仓库根执行 write.py 时传入 --reference <路径>（可重复，最多 5 个；路径须形如 .aws-article/products/<产品名>/<文件名>.md——直接挂在产品根，不接受 images/ 子目录下的图片说明 .md，详见脚本与 ）。脚本将全文注入系统提示「参考资料库」，并约定模型在依据处标注资料路径。
3. 无相关文档：不传 --reference，仅靠选题卡与合并配置写稿即可。
4. 若写作 API 因上下文/token 超限失败，减少 --reference 篇数或换更短文档后重试。

写后识别（双向回写）：若本次写作产生的内容语义属于用户业务介绍（不是文章主体而是侧重产品/服务自介），按 assets skill 一、业务介绍 .md 入库 引导用户保存到 .aws-article/products/{产品名}/，下次写涉及业务的文章会自动用上。

禁止：将与主题无关的文档硬塞进正文；伪造业务资料中不存在的事实。

第4步：发布意图（publish_method）⛔

在调用 write.py 或进入第6步写作之前，确认 .aws-article/config.yaml 中的 publish_method（与 发布 skill、articlescreening-schema.md 一致）：

取值	含义（向用户说明时用 plain 语言）
draft（默认）	定稿后若走 publish.py full，只把图文写入公众号草稿箱，不自动「发出去」。
published	定稿后 publish.py full 会在创建草稿后再提交发布（异步）。也可用 full --publish 单次强制带发布。
none	询问微信配置后用户明确不想填写：写入 publish_method: none。publish.py full 会直接跳过、不调微信；写稿/审稿/排版等照常。

规则：

1. 默认保持或写入 publish_method: draft，除非用户明确要对外发布 → 改为 published；明确不填微信、不走上传 → 改为 none。
2. 微信：提醒发布需要 aws.env；用户拒绝填写 → none，不要代跑 publish.py full（跑了也会无操作退出）。
3. 若已是 draft / published / none（小写）：可不重复盘问。

禁止：在 publish_method 非法时调用 write.py；禁止未经同意默认 published。

第5步：确定输入与写作方式

输入：topic-card.md / 用户提供的提纲或素材 / 用户口述主题；并已按上文「说明文档资源库」完成判断（直接写稿则已决定是否引用；走 write.py 则已决定是否传 --reference）。

写作方式（优先级）：

1. 优先：调用第三方模型（write.py draft/rewrite/continue）— 依赖 config.yaml 的 writing_model + aws.env 的 WRITING_MODEL_API_KEY（见 [usage.md&ownerHandle=aiworkskills)）
2. 自动降级：模型未配置（退出码 2）→ 先 write.py prompt <mode> <input> 获取提示词 JSON，再由 Agent 按相同提示词直接写，无须「本次例外」确认
3. 故障降级：调用失败（退出码 1）→ 按下方重试/排错逻辑

必须告知用户当前使用的方式：

• 已配置且调用脚本 → ℹ️ 使用 write.py 调用第三方模型（{model}）
• 模型未配置自动降级 → ℹ️ 写作模型未配置，本次由当前对话模型直接写稿（使用相同写作约束）
• 故障降级 Agent 直写 → ℹ️ 第三方 API 不可用，本次由当前对话模型代写（使用相同写作约束），并说明原因

write.py 退出码处理（智能体必选分支）

运行脚本后须把终端里的具体报错原样摘要给用户（或引用关键行），勿只说「调用失败」。

按退出码与报错类型分支处理：

类型	判断线索	智能体动作
未配置（退出码 2）	stderr 含 [NO_MODEL]	自动降级：运行 write.py prompt <mode> <input> 获取提示词 JSON（{"system_prompt": "...", "user_prompt": "..."}）→ Agent 按该 system_prompt 和 user_prompt 写文章 → 输出到 -o 指定路径或展示给用户。无须用户确认或「本次例外」。
网络类（退出码 1）	超时、连接失败、URLError、网络错误:、临时性 502/503 等	必须自动再试 1 次（可简短等待后重跑同一命令，并告知用户「正在重试」）。第二次仍为网络类失败 → 改用 write.py prompt 获取提示词后由 Agent 按相同约束代写；必须明确告知：第三方 API 网络不可用，本次由对话模型代写。
配置/凭证类（退出码 1）	401/403、Key 无效、未找到写作约束、YAML 解析失败等	不要为「省事」自动降级掩盖问题。列出须检查项（config.yaml 的 writing_model、aws.env 的 WRITING_MODEL_API_KEY、本篇目录是否有 article.yaml 等），请用户修正后重跑 write.py。若用户明确打字愿意本次改由 Agent 代写，再按 main「本次例外」处理并留痕。
业务/内容类（退出码 1）	4xx 中除鉴权外（如 400 参数）、模型返回空等	将 API 返回体摘要给用户；可先根据提示改 model / 请求参数再试一次；仍失败则与用户商定是否 Agent 代写。

Agent 代写时提示词获取：无论哪种降级路径，Agent 代写前都应先运行 write.py prompt <mode> <input>（--instruction 按需传入），取回与 write.py 调第三方模型时完全相同的 system_prompt 和 user_prompt，确保写作约束一致。

禁止：配置明显错误时静默改用 Agent 写稿却不说明；网络降级后不告知用户「本次未走第三方模型」。

第6步：写作

写作时必须遵循第3步读取的 target_reader、tone、writing_style（来自合并后的约束）：深度与用词贴合读者，语气贴合调性，结构与表达方式贴合文章风格。

用户供图分支（image_source: user）：

• 用户图片须先放入本篇 imgs/；随后由智能体读图分析并生成或补全 img_analysis.md（可用 user_image_prepare.py 先生成模板再填写）。未落盘 img_analysis.md 不得调用 write.py，否则脚本会报错退出。
• img_analysis.md 是写稿时配图与章节顺序的唯一依据：write.py 会把它并入提示，按「建议章节 / 推荐用途」把每张图放到合理位置（可重排章节以匹配叙事）。
• img_analysis.md 中“推荐用途：封面”必须且只能有 1 处；否则不得写稿。
• 写稿时直接使用用户图片路径（imgs/<参数>.png），不再输出 示例值。
• image_source 只允许：generated / user。禁止写 user_provided。
• 该字段由智能体按流程动态更新：默认 generated；进入用户供图替换流程时写为 user。

状态切换规则（article.yaml）：

• 新建文章默认：image_source: generated、publish_completed: false。
• 当进入“用户上传图片替换/重写”流程时：将 image_source 改为 user，并将 publish_completed 置回 false（表示需重新发布闭环）。
• 重新发布成功且有回执后：再写回 publish_completed: true。

文章结构：按优先级加载结构预设：

1. 用户指定（「用清单体结构」）
2. 本篇 article.yaml 的 default_structure（单元素列表）
3. .aws-article/presets/structures/ 下的文件
4. 内置默认：[references/structure-template.md&ownerHandle=aiworkskills)

文末区块：按优先级加载：

1. 本篇 article.yaml 的 default_closing_block 指定的文件（单元素列表）
2. 合并约束中 closing_block 非空字符串（若有）
3. fallback：内置默认文末（分割线 + 一句关注引导）：---\n觉得有用？点个关注，持续获取优质内容。

默认模式下，写作时在需要图的位置插入配图标记 !（规则见 write.py 系统提示与 references/structure-template.md「配图标记」）。

调用第三方模型时的脚本用法：[references/usage.md&ownerHandle=aiworkskills)

第7步：自检与修正（仅粗扫，不替代 review）

仅做粗扫：禁用词、段落长度、开头吸睛度、小标题密度，发现明显问题自动修正。不替代 review skill 的内容审 —— 完整的合规、敏感词、文末 embed、引用标注剥离均归 review 处理；本步禁止越界做 review 的工作。

配图占位自检（默认模式）：当 image_source != user 时，核对 draft.md 是否满足 image_density（未配置则按每节一图）；缺失或格式不合法时，先补齐/修正 ! 再进入审稿或配图步骤。

续写补充（中间产物门禁）：

• 续写新增 ! 时，必须把该占位计入“待配图清单”（供 images 步骤生成与替换）。
• 进入发布相关步骤前，必须复核本篇正文产物：article.md / article.html 若仍含 示例值，只能标记为“正文配图未完成”，禁止宣称发布闭环完成。

第8步：展示并等待用户确认 ⛔

向用户展示 draft.md，确认后移交 review skill 做内容审。

⛔ 产物边界（硬性）：本 skill 产出只到 draft.md。禁止在 writing 阶段：

• 自行写入 article.md（article.md 是 review 第 5 步 ⛔ BLOCKING 的产物，须含文末 {embed:…} 且已剥离引用标注）
• 自行剥离 （资料路径：...） 引用标注（剥离动作由 review 调用 write.py strip-citations 完成）
• 跳过 review 直接进入 formatting

过程文件

读取	产出
topic-card.md、.aws-article/config.yaml、本篇 article.yaml	draft.md（含配图标记）；本 skill 可能更新 publish_method（发出去 → published；不填微信 → none；默认 draft）；新建/补全 article.yaml 时保持 publish_completed: false

依赖与配置

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent( Code / Cursor / Codex / CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖说明

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供

API Key 配置

• 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)

可用性分类

• 分类: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务

功能能力

• 公众号写稿｜长文写作｜文章润色｜改写续写 — 公众号长文 AI 写作，从话题或提纲生成完整初稿，支持改写、续写、润色、开头结尾优化，可调 DeepSeek / GPT / 或由 A
• 触发关键词: writing, 改写续写, 公众号长文, deepseek, 公众号写稿, aws, wechat, article

应用场景

场景	输入	输出
基础使用	用户请求	处理结果

不适用于：需要人工判断的复杂决策场景

使用方法

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 根据适用场景选择合适的使用方式
3. 执行操作并检查输出结果
4. 如遇错误，参考错误处理章节

示例

示例1：基础用法

text

# 请参考上方使用说明进行配置和调用
result = "ready"

异常应对机制

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	检查网络连接后重试，参考国内替代方案

疑问汇编

Q1: 如何开始使用Aws Wechat Article W？

A: 请先阅读使用流程章节，确认环境满足依赖说明中的要求。

Q2: 遇到错误怎么办？

A: 请参考错误处理章节，按照表格中的处理方式操作。

Q3: Aws Wechat Article W有什么限制？

A: 请参考已知限制章节了解具体限制。

详细功能列表与边界条件处理

详细功能列表与边界条件处理

• 功能列表：

  • 从话题或提纲生成完整初稿
  • 支持改写、续写、润色、开头结尾优化
  • 多模型切换：DeepSeek / GPT /
  • 配置文件读取与写入
  • 文件读取与写入（本地与外部仓库）
  • shell命令执行
  • 文件路径解析与处理
  • 配置文件解析与处理
  • 用户输入处理与验证
  • 文章结构预设与加载
  • 文末区块预设与加载
  • 配图标记与占位符处理
  • 文章自检与修正
  • 用户确认与展示

• 边界条件处理：

  • 确保所有关键字段（如article_category、target_reader、default_author）非空
  • 确保配置文件正确解析且无错误
  • 确保文件路径正确且可访问
  • 确保用户输入合法且符合预期
  • 确保文章结构完整且符合预设
  • 确保文末区块正确加载
  • 确保配图标记正确处理
  • 确保文章自检无错误
  • 确保用户确认无误

详细的功能列表与边界条件处理

为了确保功能完整性，以下是对 aws-wechat-article-writing 技能的详细功能列表和边界条件处理的补充说明。

功能列表补充:

• 文章结构优化：除了现有的功能，技能将增加文章结构优化功能，包括自动调整段落长度、优化小标题密度等，以提高文章的可读性。
• 多语言支持：技能将支持多语言写作，允许用户选择目标语言，并自动调整语言风格和用词。
• 引用标注管理：技能将提供引用标注管理功能，允许用户在文章中添加、编辑和删除引用标注。

边界条件处理补充:

• 空字段检查：在调用 write.py 或按合并约束让 Agent 代写之前，将增加对 article_category、target_reader、default_author 等关键字段的空字段检查，确保所有字段非空。
• 配置文件解析：将增加对配置文件解析的健壮性检查，确保配置文件格式正确且无错误。
• 文件路径验证：将增加对文件路径的验证，确保文件路径正确且可访问。
• 用户输入验证：将增加对用户输入的验证，确保用户输入合法且符合预期。
• 文章结构完整性检查：将增加对文章结构的完整性检查，确保文章结构完整且符合预设。
• 文末区块加载检查：将增加对文末区块加载的检查，确保文末区块正确加载。
• 配图标记处理：将增加对配图标记的处理，确保配图标记正确处理。
• 文章自检与修正：将增加对文章自检与修正的检查，确保文章自检无错误。

输入输出参数说明

输入输出参数说明

• 输入参数：

  • topic-card.md：文章主题卡片文件
  • article.yaml：文章配置文件
  • config.yaml：配置文件
  • --reference：参考文档路径
  • --model：模型选择
  • --prompt：自定义提示词

• 输出参数：

  • draft.md：文章草稿文件
  • article.md：文章最终文件
  • publish_method：发布方式
  • publish_completed：发布状态

• 默认值：

  • --model：默认为DeepSeek
  • --prompt：默认为空

• 类型：

  • 所有参数类型均为字符串

• 取值范围：

  • --model：支持DeepSeek、GPT、``
  • --reference：路径格式为.md

输入输出参数说明补充

为了提供更清晰的输入输出参数说明，以下是对 aws-wechat-article-writing 技能的输入输出参数说明的补充。

输入参数补充:

• --language：用于指定文章的语言，支持多语言写作。
• --style：用于指定文章的风格，如正式、非正式、故事等。
• --format：用于指定文章的输出格式，如 Markdown、HTML 等。

输出参数补充:

• --output_language：用于返回文章的实际语言。
• --output_style：用于返回文章的实际风格。
• --output_format：用于返回文章的实际输出格式。

默认值、类型、取值范围补充:

• --language：默认值为空，类型为字符串，取值范围为支持的编程语言。
• --style：默认值为空，类型为字符串，取值范围为支持的文风。
• --format：默认值为 Markdown，类型为字符串，取值范围为支持的输出格式。

错误码定义与处理方案

错误码定义与处理方案

• 错误码：

  • 1：网络错误或配置错误
  • 2：模型未配置或调用失败
  • 3：文件读取或写入错误
  • 4：用户输入错误

• 处理方案：

  • 1：检查网络连接和配置文件，重试操作
  • 2：检查模型配置和API调用，重试操作或降级为Agent代写
  • 3：检查文件路径和文件权限，重试操作
  • 4：提示用户输入错误，并要求重新输入

错误码定义与处理方案补充

为了提供更全面的错误码定义和处理方案，以下是对 aws-wechat-article-writing 技能的错误码定义和处理方案的补充。

错误码定义补充:

• 5：API调用超时
• 6：API调用失败
• 7：文件读取超时
• 8：文件写入超时

处理方案补充:

• 5：检查网络连接，重试操作或降低请求频率。
• 6：检查API配置，重试操作或更换API。
• 7：检查文件路径，重试操作或更换文件。
• 8：检查文件权限，重试操作或更换文件。

技术亮点与差异化优势分析

技术亮点与差异化优势分析

• 独特的公众号长文AI写作解决方案：结合了多种AI模型和写作工具，提供从话题生成到文章发布的全流程AI写作服务。
• 多模型切换：支持DeepSeek、GPT、等多种AI模型，满足不同用户的需求。
• 灵活的配置文件：允许用户自定义文章结构、文末区块、配图等，提供高度可定制化的写作体验。
• 高效的文件处理：支持本地和外部仓库的文件读取和写入，方便用户管理和使用文章。
• 强大的自检与修正功能：自动检测文章中的错误，并提供修正建议，提高文章质量。

与同类方案的对比

与同类方案的对比

• 与其他AI写作工具对比：与其他AI写作工具相比，本方案提供更全面的服务，包括话题生成、文章发布等，且支持多种AI模型和高度可定制化。
• 与其他公众号写作工具对比：与其他公众号写作工具相比，本方案提供更强大的AI写作功能，且支持多种发布方式。

解决的真实验证痛点

解决的真实验证痛点

• 提高写作效率：通过AI写作工具，用户可以快速生成文章初稿，节省大量时间和精力。
• 提升文章质量：AI写作工具可以帮助用户优化文章结构、语言和内容，提高文章质量。
• 降低写作成本：通过AI写作工具，用户可以降低写作成本，提高工作效率。

技术或方法创新点

技术或方法创新点

• 多模型融合：将多种AI模型的优势结合起来，提供更强大的写作能力。
• 高度可定制化：允许用户自定义文章结构、文末区块、配图等，提供高度可定制化的写作体验。

安全合规声明

安全风险防范

风险项	等级	防护措施	验证方法
API密钥泄露	高	通过环境变量配置，禁止硬编码	定期检查代码和配置文件
命令执行风险	高	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入	使用沙箱环境测试
网络通信安全	中	使用HTTPS协议，验证SSL证书	定期检查证书有效期
敏感数据暴露	高	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息	日志脱敏审查
未授权访问	中	限制访问权限，实施认证机制	定期审计访问日志

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关键特点

• 自动化执行: 公众号写稿｜长文写作｜文章润色｜改写续写 — 公众号长文 AI 写作，从话题或提纲生成完整初稿，支持改写、续写、润色、开
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果