我用 AI 搭了一个公众号自动发文系统,全程踩坑实录(已跑通)

这不只是教程，是一份完整实录。（实在不会，丢给CC让他帮你安装）

从【以为很简单】到【真的跑通】，每一个报错、每一个坑、每一次修正，我都记下来了。

最终结果：从素材到公众号草稿箱，全链路自动化可用。

🤖 这个系统在做什么？

一句话：给素材 → 自动写文 → 自动排版 → 自动进公众号草稿箱。

我只做三件事：

1. 写选题与要求（task.md)
2. 放原始素材（materials.md)
3. 审稿后点击发布

其余流程由系统自动完成。

这套系统的核心价值在于：把重复劳动交给机器，把创意决策留给人。

🧩 系统组成（最终可用架构）

整个系统由 5 个核心组件构成：

1. Claude Code CLI — 写作引擎

根据 task.md 和 materials.md 生成符合要求的 article.md。这是整个系统的大脑，负责理解需求、提炼素材、生成文章。

2. AGENTS.md — 写作规范

这是稳定输出的关键。AGENTS.md 是一个开放标准，用于指导 AI 编码代理的行为规范。

在内容创作场景中，它定义了写作风格、禁用词汇、排版规则等约束条件，确保 AI 生成的内容始终符合你的品牌调性。

3. KIE API — 图像生成

用于生成文章封面图。KIE.ai 提供了多种 AI 图像生成模型的统一接口，包括 GPT-Image-1、Midjourney、Flux 等，价格比官方更实惠，响应速度快。

4. ImageMagick — 图片处理

负责封面图的裁剪和尺寸处理。微信公众号封面图有特定尺寸要求：大图 900×383px (2.35:1)，小图 383×383px (1:1)。

ImageMagick 可以通过命令行快速完成批量裁剪。

5. @wenyan-md/cli — 发布工具

将 Markdown 转换为微信公众号格式并推送到草稿箱。这个工具支持自动上传图片、应用主题样式、处理代码高亮和公式渲染。

完整流程：

素材(task.md + materials.md)

↓

Claude Code CLI 读取 AGENTS.md 规范

↓

生成 article.md

↓

(可选)KIE API 生成封面图

↓

ImageMagick 裁剪为 900×383px

↓

wenyan publish 推送

↓

公众号草稿箱 ✅

🛠 从零到跑通：完整过程

1）先盘点依赖

当时已完成：

• ✅ Claude Code CLI
• ✅ Node.js / Python3
• ✅ ImageMagick

待完成：

• ❌ 安装 wenyan 发布工具
• ❌ 配置公众号 AppID/AppSecret
• ❌ 配置微信 API IP 白名单
• ❌ 配置 KIE API Key（可选）
• ❌ 端到端发布测试

2）安装 wenyan（第一个坑）

一开始装错包名：

npm install -g wenyan-cli

报错 404（包不存在）。

正确包名是：

npm install -g @wenyan-md/cli

安装成功（1.0.11）。

**💡 经验：**包名容易搞混，遇到 404 先去 npm 官网确认正确的 package name。

3）公众号配置（第二个坑：命令用错）

一开始以为可以这样配：

wenyan config set appId xxx

wenyan config set appSecret xxx

结果报错：too many arguments。

原因：这个版本的 wenyan 不支持这套 config 子命令。

正确方式：用环境变量（示例）:

echo 'export WECHAT\_APP\_ID="你的AppID"' >> ~/.zshrc

echo 'export WECHAT\_APP\_SECRET="你的AppSecret"' >> ~/.zshrc

source ~/.zshrc

KIE 也是同理：

echo 'export KIE\_API\_KEY="你的KIE\_API\_KEY"' >> ~/.zshrc

source ~/.zshrc

**⚠️ 安全提醒：**AppSecret 只展示一次，若泄露请立即重置并更新本地环境变量。

4)IP 白名单（最大的坑）

这是我踩得最深的一个坑。

报错：

40164: invalid ip xxx.xxx.xxx.xxx, not in whitelist

**现象：**每次请求显示的出口 IP 都可能变化。

**根因：**VPN/代理自动切换节点导致出口 IP 不固定。

我最终的解决方案：

① 查询当前出口 IP（通过本地代理）:

curl -s --proxy http://127.0.0.1:7890 https://api.ipify.org

② 把返回 IPv4 加到公众号后台「API IP 白名单」

③ 发布时固定走同一代理出口：

HTTPS\_PROXY=http://127.0.0.1:7890 HTTP\_PROXY=http://127.0.0.1:7890 \

wenyan publish -f "./article.md"

然后成功拿到 media_id，文章进入草稿箱。

**💡 经验：**如果你在国内服务器运行，直接用 curl -s https://ipinfo.io/ip 查询出口 IP 即可，不需要代理。

5）验收命令（替代 doctor）

wenyan doctor 在该版本不可用。

可以用渲染命令做最小验收：

echo "# 测试" | wenyan render | head -20

能正常输出 HTML 结构说明本地渲染链路没问题。

再用一次 wenyan publish 验证微信接口链路：

wenyan publish -f "./test-article.md"

✅ 最终可复用 SOP（精简版）

经过多次踩坑，我总结出这套可直接复用的标准流程：

Step 1：安装工具

npm i -g @wenyan-md/cli

brew install imagemagick  # macOS

Step 2：配置环境变量

export WECHAT\_APP\_ID="你的AppID"

export WECHAT\_APP\_SECRET="你的AppSecret"

export KIE\_API\_KEY="你的KIE\_API\_KEY"  # 可选

Step 3：公众号后台配置

• 启用 AppSecret
• 添加 API IP 白名单（填实际出口 IPv4）

Step 4：本地渲染测试

echo "# 测试" | wenyan render | head -20

Step 5：发布测试（必要时带代理）

HTTPS\_PROXY=http://127.0.0.1:7890 \

wenyan publish -f "./article.md"

Step 6：到草稿箱确认文章与封面

🕳️ 坑点总表（实战版）

坑

现象

根因

解决方案

包名错误

npm 404

包名写错

用 @wenyan-md/cli

配置命令错误

too many arguments

版本不支持 config set

改用环境变量

IP 白名单反复失败

40164 invalid ip

代理出口 IP 漂移

固定节点+固定代理端口

封面报错

找不到 cover

frontmatter 缺字段/路径无效

补 cover 且路径有效

doctor 命令不存在

not valid command

该版本无此子命令

用 render + publish 验证

图片尺寸不对

封面显示不全

未按 2.35:1 裁剪

用 ImageMagick 裁剪为 900×383px

🎯 关键技术深度解析

AGENTS.md：稳定输出的灵魂

很多人以为 AI 写作就是“丢个 prompt 就行”。

错了。

真正决定质量的，是你的 AGENTS.md。

AGENTS.md 是一个由 Linux 基金会下属的 Agentic AI Foundation 管理的开放标准。它最初是为编码代理设计的，但现在被广泛应用于各种 AI 自动化场景。

它的作用是什么？

把你的部落知识(tribal knowledge）写成机器可读的规范。

就像资深工程师脑子里的那些“潜规则”:

• 这个项目用什么技术栈
• 代码风格是什么样的
• 哪些文件绝对不能碰
• 测试怎么跑

在内容创作场景中，AGENTS.md 定义的是：

• 写作风格：口语化程度、段落长度、是否用 emoji
• 禁用词汇：哪些 AI 味的词绝对不能出现
• 排版规则：标题层级、引用格式、代码块样式
• 质量标准：字数范围、数据引用要求、可读性基准

一个好的 AGENTS.md 应该包含：

1. 可执行命令（Commands first): AI 能直接跑的指令
2. 具体代码示例（Code examples over explanations)：展示什么是好的输出
3. 明确边界（Clear boundaries)：告诉 AI 什么绝对不能做
4. 技术栈细节（Project knowledge)：版本号、文件位置、依赖关系

💡 最佳实践：

• 控制在 ≤150 行，太长会稀释信号
• 用反引号包裹命令，让 AI 能直接复制粘贴
• 把 AGENTS.md 当代码一样做 code review
• 当 AI 犯错时，迭代更新规范

我的 AGENTS.md 里写了什么？

• 禁用“首先、其次、综上所述”等 AI 套话
• 要求 70% 段落必须是单句（<50 字）
• 数据必须加粗，引用必须用 > 格式
• 标题不超过 35 字，必须包含数据+情绪反差

规范写得越细，AI 输出越稳定、越像你自己。

wenyan-md：从 Markdown 到公众号的最后一公里

wenyan 是一个开源工具，专门解决“Markdown → 微信公众号”这个痛点。

它做了这些事：

1. 自动转换格式： Markdown 语法 → 微信富文本
2. 图片自动上传：扫描文章中的图片路径，自动上传到微信素材库
3. 主题样式应用：支持多种预设主题，也可以自定义 CSS
4. 代码高亮：自动处理代码块的语法高亮
5. 公式渲染：支持 LaTeX 数学公式
6. 推送草稿箱：调用微信 API，直接创建草稿

关键 API 调用链路：

1. 获取 access\_token

POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token

2. 上传图片素材

POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add\_material

3. 创建草稿

POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/draft/add

citation

wenyan 把这些复杂的 API 调用封装成一个简单的命令：

wenyan publish -f "./article.md"

这就是工程化的力量。

KIE API：多模型图像生成的统一入口

之前生成封面图，我要在不同平台之间切换：

• Midjourney 要去 Discord
• DALL-E 要去 OpenAI 后台
• Stable Diffusion 要自己部署

现在有了 KIE API，一个接口调用所有主流模型。

支持的模型包括：

• GPT-Image-1 / 1.5: OpenAI 最新图像模型，文字渲染准确
• Flux.1 Kontext：开源模型，风格化能力强
• Midjourney：商业插画首选
• Nano Banana Pro: YouMind 自研，速度快

价格优势：

KIE 的定价比官方便宜 20-30%，而且按需付费，不需要订阅。

集成方式：

\# 设置 API Key

export KIE\_API\_KEY="your\_api\_key"

\# 生成图片(伪代码示例)

curl -X POST https://api.kie.ai/v1/images/generate \

-H "Authorization: Bearer $KIE\_API\_KEY" \

-d '{"prompt": "...", "model": "gpt-image-1"}'

生成的图片可以直接用 ImageMagick 裁剪：

magick input.jpg -crop 900x383+0+0 cover.jpg

ImageMagick：命令行图片处理的瑞士军刀

ImageMagick 是一个开源的图像处理工具，支持超过 100 种图片格式。

核心命令：

1. 裁剪图片

\# 从左上角裁剪 900×383 的区域

magick input.jpg -crop 900x383+0+0 output.jpg

\# 居中裁剪

magick input.jpg -gravity center -crop 900x383+0+0 output.jpg

2. 调整尺寸

\# 缩放到 900×383(可能变形)

magick input.jpg -resize 900x383 output.jpg

\# 按比例缩放,宽度固定 900px

magick input.jpg -resize 900x output.jpg

3. 批量处理

\# 批量裁剪当前目录所有 jpg

for img in *.jpg; do

magick "$img" -crop 900x383+0+0 "cropped\_$img"

done

💡 实战技巧：

微信公众号封面有大图（2.35:1）和小图（1:1）两种显示形式。如果想同时兼顾，可以做一张 1283×383px 的图：左边 383×383 是小图区域，右边 900×383 是完整大图。

🔄 完整自动化工作流实战

现在把所有组件串起来，看看一篇文章是怎么从 0 到发布的。

场景：我要写一篇“独立开发者搞钱案例”

Step 1：准备素材

创建 task.md:

\# 任务

将 YouTube 视频转换成公众号文章

\# 要求

- 字数 1500-2000

- 风格:信息猎手+卡兹克

- 必须包含数据和 SOP

创建 materials.md:

\# 素材

- YouTube 视频链接:https://youtube.com/watch?v=xxx

- 视频文字稿:(粘贴完整转录文本)

Step 2: Claude 自动写作

claude code --agents ./AGENTS.md \

"读取 task.md 和 materials.md,生成 article.md"

Claude 会：

1. 读取 AGENTS.md 了解写作规范
2. 分析 materials.md 提取核心信息
3. 按照 task.md 的要求生成文章
4. 输出 article.md

Step 3：生成封面图（可选）

\# 调用 KIE API 生成封面

\# (这里可以用脚本或手动)

\# 裁剪为公众号尺寸

magick cover-raw.jpg -crop 900x383+0+0 cover.jpg

Step 4：发布到草稿箱

wenyan publish -f "./article.md"

Step 5：人工审核

登录公众号后台，在草稿箱中：

• 检查排版是否正常
• 确认图片是否都上传成功
• 微调细节（如果需要）
• 点击发布

整个流程，除了审核，全部自动化。

从素材到草稿箱，不超过 5 分钟。

💡 进阶优化方向

系统跑通后，我又做了一些优化：

1）多平台发布

wenyan 不仅支持微信，还支持知乎、掘金、CSDN 等平台。

可以写一个脚本，一次生成，多平台分发：

\# 发布到微信

wenyan publish -f "./article.md" --platform wechat

\# 发布到知乎

wenyan publish -f "./article.md" --platform zhihu

2）定时发布

结合 cron 或 GitHub Actions，可以实现定时自动发布：

\# .github/workflows/publish.yml

name: Auto Publish

on:

schedule:

- cron: '0 9 * * *'  # 每天早上9点

jobs:

publish:

runs-on: ubuntu-latest

steps:

- uses: actions/checkout@v2

- run: npm i -g @wenyan-md/cli

- run: wenyan publish -f "./article.md"

env:

WECHAT\_APP\_ID: ${{ secrets.WECHAT\_APP\_ID }}

WECHAT\_APP\_SECRET: ${{ secrets.WECHAT\_APP\_SECRET }}

3）内容质量监控

可以加一个 AI 审核层，在发布前自动检查：

• 是否有敏感词
• 字数是否达标
• 是否有明显的 AI 痕迹
• 数据引用是否准确

如果不通过，自动打回重写。

4）数据分析闭环

发布后，可以用 n8n 或 Zapier 监控文章数据：

• 阅读量
• 点赞数
• 分享数
• 用户评论

然后自动生成数据报告，反馈到下一次的 task.md 中，形成闭环优化。

🤔 这套系统值不值得搭？

如果你是：

• 偶尔写一篇：不必折腾全自动，手动发布更快
• 每周稳定更新：值得投入 1-2 天搭建
• 批量产出内容：必须搞，能节省 80% 时间
• 团队协作：非常值得，统一规范+自动化审核

投入产出比：

• 搭建时间：1-2 天（包括踩坑）
• 单篇文章节省时间：30-60 分钟
• 回本周期：发布 5-10 篇文章后

但工具只是放大器。

真正决定内容质量的，永远是你的 AGENTS.md。

规范写得越细，AI 输出越稳定、越像你自己。

如果你的 AGENTS.md 只有 3 行，那 AI 生成的内容就是 3 行的质量。

如果你的 AGENTS.md 有 150 行细节约束，那 AI 就能生成 150 行质量的内容。

这是一个“垃圾进，垃圾出”(Garbage In, Garbage Out）的系统。

你投入多少，就能收获多少。

🎬 写在最后

这套系统从想法到跑通，我花了整整半天。

踩了很多坑。

但当我第一次看到文章自动出现在草稿箱时，那种成就感是无法替代的。

这不仅仅是一个自动化工具。

它改变了我对内容生产的理解：

从手工作坊 → 流水线工厂。

以前写一篇文章，我要：

• 找素材（30 分钟）
• 写初稿（2 小时）
• 排版（30 分钟）
• 配图（30 分钟）
• 上传发布（10 分钟）

总计：3 小时 40 分钟。

现在：

• 准备素材（10 分钟）
• 运行脚本（2 分钟）
• 审稿微调（20 分钟）

总计：32 分钟。

效率提升了 7 倍。

更重要的是，我的精力被解放了。

我不再纠结【这个词用得对不对】、【这个段落要不要换行】。

我只需要关注：这个选题值不值得写？这个观点够不够深刻？

工具处理执行，人类负责决策。

这才是 AI 时代内容创作的正确姿势。

如果你也想搭建这样一套系统，我的建议是：

别怕踩坑。

每一个报错，都是你对系统理解更深一层的机会。

每一次调试，都是你把“隐性知识”变成“显性规范”的过程。

当你把所有坑都踩完，你就拥有了一套真正属于自己的内容生产流水线。

而这套流水线，会成为你最大的竞争壁垒。

P. S. 如果你在搭建过程中遇到问题，欢迎留言交流。我会持续更新这套系统的优化方案。

此即未来。