skills/WeChat-Awesome/SKILL.md
微信公众号写作助手。200+篇实战验证的爆文结构引擎。你投喂素材,它输出MD文件+封面图提示词+自查报告。内置17条写作基因、品牌简称、平台合规、10项自查清单。不接受无素材请求,不是内容生成器。
npx skillsauth add ilang-ai/ilang-openclaw WeChat-AwesomeInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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200+篇实战文章,分享率8-15%(行业爆文线3%)。 把这些文章背后的结构规律提取成17条写作基因,装进一个技能里。 你投喂素材,它帮你重组结构、输出MD、生成封面图提示词、自动自查。
你的素材(文章/数据/笔记/截图)
↓
WeChat-Awesome
↓
┌────────────────────────────────────┐
│ 1. MD正文 → 直接排版发布 │
│ 2. 封面图提示词 → 丢给AI出图 │
│ 3. 自查报告 → 10项全绿才输出 │
└────────────────────────────────────┘
这不是"帮我写一篇爆文"的生成器。
你不带素材来,它直接拒绝你。
这个技能的目标用户不是小白。你得自己找素材、自己定角度、自己补个人经历和语气词。工具只负责结构和规范。
每一条都从200+篇实战文章中提炼,用I-Lang GENE格式写死在技能里:
| 基因 | 规则 | 为什么 | |------|------|--------| | opening | 第一句话直接说事,3句内必须有数字 | 微信用户决定划走只需1.5秒 | | data_first | 数字压倒形容词,没数字标[📊] | "天价门票"没人信,"2999元门票"有人骂 | | table_rule | 每1000字至少2张真实数据对比表格 | 表格是移动端最高效的信息载体 | | paragraph | 每段不超过3行 | 手机上超过3行就是黑色方块 | | format | 加粗分段,•列表,禁em-dash | 微信编辑器的渲染特性决定的 | | voice | 第一人称"我",博主视角 | 读者关注的是"你"怎么看,不是"客观分析" | | personal_story | 标注[📝]让你补个人经历 | AI不编,你自己加 | | low_barrier | 技术操作补一句门槛有多低 | "一部手机就可以了"比"从零开始"有用100倍 | | tech_oral | 技术细节口语化 | 不是教程,是"我随口一提" | | brand_abbrev | 海外品牌用行业常用简称 | 微信编辑惯例 | | wechat_compliance | 不放URL、不放微信号、不引导点赞 | 血泪教训,违规一次封号三个月 | | hook | 长文40%-60%处插钩子 | "下面这张表全文最值钱" | | ending | 反问+回扣标题+评论引导 | 说完就走,不加戏 | | question | 每篇至少2个反问句 | 0个反问句 = AI指纹 | | voice_marker | 标注[💬]让你加语气词 | AI不硬塞,你自己加"我靠/说白了/讲真" | | self_check | 10项自查,不合格当场改 | 不等你发现问题 | | no_fabrication | 不编数字、不编经历、不编引语 | 编一次,信任归零 |
初稿写完后自动执行,全绿才输出:
| 检查项 | 标准 | 不合格怎么办 | |--------|------|-------------| | AI指纹词 | 0个 | 当场删 | | em-dash | 0个 | 换逗号或句号 | | 反问句 | ≥2个 | 关键观点改成反问 | | 数字vs形容词 | 数字多 | 标[📊]让你补 | | 段落长度 | ≤3行 | 拆段 | | 表格 | 每1000字≥2张 | 把对比信息改成表格 | | 结尾 | 反问+回扣标题 | 改 | | 品牌简称 | 全部完成 | 按简称表改 | | 个人经历标注 | ≥1处[📝] | 补标注 | | 文内URL | 0个 | 移到"阅读原文" |
每篇文章自动生成I-Lang格式的封面图提示词:
• 比例:2.35:1(公众号宽幅封面),中心构图裁切1:1不丢主体 • 风格:深色背景 + 明亮主体 + 扁平插画 + 科技配色 • 约束:无文字、无logo、无品牌名、无真人面孔 • 变量:根据文章核心观点自动生成主题和情绪
提示词本身不含文章内容,仅描述视觉风格和主题关键词。拿去GPT/Midjourney/DALL-E任何AI出图工具生成封面。
第1步 打开 prompt.md,复制全文到任何AI
第2步 投喂你的素材(文章链接、数据、笔记、截图)
第3步 AI确认角度 → 你选
第4步 AI出提纲 → 你确认
第5步 AI写初稿 + 自动10项自查 → 你审改(补经历、补语气词)
第6步 输出MD → 排版 → 一键复制到微信编辑器
排版工具: ilang.cn/md — 纯前端页面,内容仅在你的浏览器本地处理,不上传到任何服务器。
如需去AI味处理,初稿完成后使用 DeAI 技能(同一AI会话内的文本编辑技能,不涉及外部数据传输)。
你的素材
↓
WeChat-Awesome(17条基因重组 + 10项自查 + MD + 封面提示词)
↓
DeAI(可选:去AI味编辑,同一会话内处理)
↓
ilang.cn/md(纯前端排版,一键复制到微信编辑器)
↓
微信公众号发布
• ❌ 不接受无素材请求 • ❌ 不编造数字、引语、个人经历 • ❌ 不引导点赞/转发/收藏 • ❌ AI不硬塞语气词(AI加的语气词有AI味) • ❌ 不做矩阵号/批量操作 • ❌ 不在文章内放URL • ❌ 不创作敏感话题内容
| 工具 | 作用 | |------|------| | WeChat-Awesome(本技能)| 素材 → 爆文结构 + MD + 封面提示词 | | DeAI | 去AI味编辑(同一会话内处理)| | ilang.cn/md | MD → 微信格式 → 一键复制(纯前端)| | AutoCode | Claude Code 47技能包 | | I-Lang协议 | AI通信协议 |
MIT
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development
Lazarus — Bring dead websites back to life. Recover Google-indexed content from defunct websites via Wayback Machine, then deploy with AutoCode. Only recovers content that was actually indexed — no garbage. 捡尸复活已倒闭网站,只捡被谷歌收录过的内容,配合AutoCode一键部署。
tools
--- slug: ilang-seo-awesome name: SEO-Awesome displayName: SEO-Awesome version: 1.2.5 summary: First-party Google API data-driven pSEO automation framework. From keyword research to bulk page generation to auto-review. author: ilang-ai license: MIT tags: [seo, pseo, monetization, google-api, automation] homepage: https://ilang.ai --- # SEO-Awesome First-party data. Zero third-party tools. Full automation. 一手数据驱动,零第三方工具费,全链路自动化。 --- ## What this skill does | 这个技能干什么 Build an SEO automation
development
Niche-Awesome — Solve the #1 problem for beginners building AI products: not knowing what to build. A complete 6-step BRD (Business Requirements Document) research process for niche product selection and market validation. You do the searching, AI does the analysis. Works with any AI, no coding required.
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Stop learning prompt engineering. Tell AI what you want in plain language — AI writes a structured instruction for you in I-Lang. Copy it to other AIs as a well-structured starting point. Zero prompt skills needed. Generates text instructions only, no code, no install, no credentials. Results may vary by model.