Skill: ling-qian/wechat-lead-generation (version 0.1.0)

--- name: wechat-lead-generation version: 0.1.0 author: Chace license: MIT description: 微信潜在客户抓取、分析与自动回复营销自动化技能 dependencies: mcp: [] skills: ["wechat-md-publish", "trendradar", "ai-market-research"] plugins: ["agentmemory"] categories: [marketing, automation, lead-generation] homepage: "https://github.com/ling-qian/openclaw-skills/tree/main/wechat-lead-generation" --- # WeChat Lead Generation 技能 > 自动抓取微信联系人/群聊数据，AI 分析潜在客户意向，智能生成个性化回复 ## 核心功能 - **🔍 多渠道抓取** - 支持微信好友、群聊、朋友圈、公众号文章抓取 - **🧠 智能分析** - 基于对话内容识别客户兴趣、购买意向、客户画像 - **🤖 自动回复** - 根据客户画像生成个性化跟进话术 - **💾 线索存储** - 自动存入 agentmemory，支持长期追踪与评分 ## 适用场景 - 销售团队自动跟进潜在客户 - 社群运营自动化互动 - 微商/电商客户转化 - 产品推广线索收集 ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `source` | string | ✅ | 数据来源：`friends`/`groups`/`moments`/`articles` | | `days_back` | int | ⭕ | 抓取最近 N 天数据（默认 7） | | `keywords` | array | ⭕ | 过滤关键词（如 "AI"、"机器人"）| | `analysis_depth` | enum | ⭕ | 分析深度：`basic`/`detailed`/`deep` | | `auto_reply` | bool | ⭕ | 是否自动生成回复（默认 false）| | `reply_template` | string | ⭕ | 回复模板（变量：{name}, {interest}, {product}）| ## 输出产物 - **线索报告** (`leads-report.md`) - 潜在客户列表 + 评分 - **客户画像** (`artifacts/profiles.json`) - 分析结果 JSON - **自动回复** (`artifacts/replies.md`) - 待发送的回复草稿 - **记忆存储** - 客户数据存入向量数据库 ## 工作流 ```mermaid graph LR A[数据源: 微信好友/群聊] --> B[抓取对话/朋友圈] B --> C[AI 分析意图 & 兴趣] C --> D[客户画像 & 线索评分] D --> E{auto_reply?} E -->|是| F[生成个性化回复] E -->|否| G[输出报告供人工审核] F --> H[存入 agentmemory] G --> H ``` ## 使用示例 ### 抓取并分析群聊潜在客户 ```bash # 基础分析（不自动回复） wechat-lead-generation --source groups --days_back 3 --keywords "AI,chatbot" --analysis_depth detailed # 完整流程（自动生成回复） wechat-lead-generation \ --source friends \ --days_back 7 \ --analysis_depth deep \ --auto_reply true \ --reply_template "你好{name}，注意到你对{interest}感兴趣，我们的{product}可能适合你，..." ``` ### 定时任务 每天早上 9:00 自动扫描新线索： ```bash openclaw cron add \ --name "微信线索自动扫描" \ --schedule "0 9 * * *" \ --payload.agentTurn.message "用 wechat-lead-generation 抓取今天群聊中的 AI 相关线索，分析深度 detailed，生成报告但不自动回复" \ --delivery.announce.channel openclaw-weixin ``` ## 配置依赖 ### 必需技能 - `wechat-md-publish` 或 `bb-browser-openclaw` - 微信数据抓取 - `trendradar` - 行业热点关联（可选） - `agentmemory` - 客户画像存储 ### 环境变量 ```bash # 如果使用 wechat-md-publish 需要配置微信 cookie WECHAT_COOKIE="your_wechat_cookie_here" # 如需自动回复（谨慎使用，避免封号） AUTO_REPLY_ENABLED=true ``` ## 风险与合规 ⚠️ **重要提示**： - 微信自动抓取和自动回复可能违反微信用户协议 - 建议使用 **半自动模式**（生成回复草稿供人工审核） - 避免高频操作（建议间隔 > 30 秒） - 仅用于合法合规的客户跟进场景 - 用户需自行承担使用风险 ## 输出结构 ``` output/wechat-lead-generation/ ├── leads-report-20260526.md # 线索汇总报告 ├── artifacts/ │ ├── profiles.json # 客户画像数据 │ ├── high_score_leads.json # 高评分线索（>80分） │ ├── replies.md # 自动回复草稿 │ └── raw_messages.json # 原始抓取数据 ``` ## 评分算法 线索评分（0-100）基于： | 维度 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | **关键词匹配** | 30% | 对话中出现产品相关关键词 | | **互动频率** | 25% | 与你的消息互动次数 | | **兴趣强度** | 25% | 主动询问、表达购买意向 | | **最近联系** | 20% | 时间越近分数越高 | ## Troubleshooting ### 抓取失败 - 检查微信 cookie 是否有效 - 确认 `wechat-md-publish` 已安装并配置 - 降低抓取频率，避免触发风控 ### 生成回复质量低 - 增加 `--analysis_depth deep` - 提供更多上下文数据（更多天历史） - 自定义 `--reply_template` 包含个性化字段 ### 被封号风险 - 启用 `--auto_reply false` 转为人工审核模式 - 设置 cron 任务间隔至少 4 小时一次 - 使用真实微信号（非小号）并保持合理频率 ## License MIT © Chace


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)