據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Wechat Image Generator 累計下載 1,884 次、獲 1 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,509 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 453 位。

累計安裝

194

累計下載

1884

星標

全站排名

#4,509

全站前 89% · 「設計創意」前 89%

平台	累計安裝	累計下載	星標	評論
ClawHub ↗	43	1422	-	-
SkillHub ↗	194	1884	1	—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

產生微信公眾號封面、比較圖和圖表，再經OpenClaw瀏覽器擷取畫面。應審核Python指令碼，僅使用可信的產生HTML與明確輸出路徑，並限制本機服務的存取範圍。

資料釋出於 2026-10-27

可以用來做什麼

範本式文章配圖製作

什麼時候用

需要範本式文章配圖製作時。

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

根據這個標題製作封面草稿，儲存到新的授權輸出路徑。

月度資料趨勢

累計下載1884

星標1

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份	累計下載	環比	星標
2026-09	1884	—	1
2026-08	1549	+11.2%	1
2026-07	1393	+17.5%	1
2026-06	1186	+14.3%	1
2026-05	1038	—	-
2026-03	578	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

1.8 KB · ClawHub v1.0.2

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name: wechat-image-generator
description: Generate beautiful images for WeChat articles (covers, comparisons, charts) with zero token cost. Use when user needs images for social media posts, article covers, data visualization. Triggers include "生成封面图", "对比图", "配图", "公众号图片".
homepage: https://github.com/jingyu525/wechat-image-generator
metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎨", "requires": { "bins": ["python3"] } } }
---

# WeChat Image Generator

Generate beautiful images for WeChat articles with zero token cost and auto-screenshot.

展開全部(共 65 行)


## Quick Start

### 1. Cover Image (封面图)
```bash
python3 scripts/generate.py cover \
  --title "我的第一个开源项目" \
  --subtitle "Token 成本降低 90%" \
  --output output/cover.png
```

### 2. Comparison Image (对比图)
```bash
python3 scripts/generate.py compare \
  --left "# Markdown\n**Bold** text" \
  --right "HTML 渲染结果" \
  --label "1 秒转换" \
  --output output/compare.png
```

### 3. Chart Image (数据图)
```bash
python3 scripts/generate.py chart \
  --data "Token消耗:8000,650|生成耗时:20,1" \
  --labels "AI生成,预制模板" \
  --output output/chart.png
```

## Workflow

1. Run generator script with parameters
2. Script creates HTML with embedded data
3. Opens in browser via OpenClaw browser tool
4. Auto-screenshot and save to output folder

## Design Philosophy

**Zero token cost**: All templates are pre-built HTML/CSS
**Auto-screenshot**: Integrated with OpenClaw browser tool
**Customizable**: Easy to modify templates for different styles

## Token Cost Analysis

Per image generation:
- Read SKILL.md: ~500 tokens (first time only)
- Execute script: ~100 tokens
- Browser screenshot: ~50 tokens

**Total: ~650 tokens** vs DALL-E/Midjourney ~1000-5000 tokens per image.

## Requirements

- Python 3
- OpenClaw browser tool (for auto-screenshot)