md2wechat-skill 在 Claude Code、Codex、OpenCode 里怎么用

md2wechat-skill 用在 Coding Agent 里的好消息是，大部分流程其实是共通的。

坏消息是，很多人还是把这件事弄得过于复杂。

对于 Claude Code、Codex、OpenCode，最稳的顺序几乎完全一样：

先装 CLI
再装 skill
先做 discovery
最后再让 Agent 执行真正的任务

共享安装路径是什么

如果你想走最干净的路径，直接这样：

brew install geekjourneyx/tap/md2wechat
npx skills add https://github.com/geekjourneyx/md2wechat-skill --skill md2wechat
md2wechat version --json
md2wechat capabilities --json

如果你走的是 install.sh，别忘了这一条：

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

否则就会出现一种很迷惑的状态：skill 看起来已经装好了，但当前 shell 仍然找不到 runtime。

每个 Agent 都该先跑的 discovery 命令

在你让 Agent 选主题、选 provider、生成封面之前，先让它证明当前到底支持什么：

md2wechat capabilities --json
md2wechat providers list --json
md2wechat themes list --json
md2wechat prompts list --kind image --json

这是上游文档里最值得保留的一条方法论。

它能防止 Agent 凭空“想象”出当前运行时根本没有的能力。

Claude Code

Claude Code 有两条实际可用入口：

共享的 npx skills add 路径
插件市场路径

插件市场确实方便，但它并不会改变一个核心事实：

CLI 依然必须存在。

所以你完全可能遇到这种情况：插件装好了，看起来很正常，但运行时还是失败，因为 PATH 里没有 md2wechat。

Codex

Codex 在这里并不需要特殊心智模型。

把它当成一个支持 skill 的 Coding Agent 就够了：

安装 CLI
安装 skill
跑 discovery
发一个足够精确的提示词

最常见的错误，是太早退回 Raw API。Raw API 当然有用，但如果当前运行时本来就适合走 skill 路径，那它不应该是第一选择。

OpenCode

OpenCode 的操作逻辑也一样。

真正容易出问题的，往往不是工具链，而是提示词纪律。

好的提示词会明确要求 Agent：

先验证 runtime
明确说出当前用的模式
解释结果到底是预览 HTML、API HTML，还是 AI request

最后这一点尤其重要，因为 AI 模式和直接转换不是一回事。

三条最值得复用的提示词

1. 安装并验证

请先安装 md2wechat CLI，再安装 md2wechat skill，验证 version 和 capabilities，所有命令成功后再结束。

2. 安全的第一次转换

请先运行 md2wechat capabilities --json，再把 article.md 转成公众号 HTML，并给我一个预览版本。

3. 让 Agent 说清 AI 模式

请用 md2wechat 的 AI 模式处理 article.md，主题用 autumn-warm，并说明当前结果是最终 HTML，还是还需要第二步模型继续处理的 AI request。

大家最容易搞错什么

他们以为 skill 会顺手把 runtime 装好

其实不会。

他们跳过了 discovery

然后才发现主题、provider 或 prompt preset 并没有真的可用。

他们忘了 API 模式才是默认值

如果不传 --mode，convert 默认就是 API 模式。

他们把别的环境里的注意事项到处乱套

OpenClaw 有自己独立的路径。 Claudian 主要是 GUI PATH 问题。这些都不该无脑复制到所有运行时。

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