OpenClaw实战｜用ClaudeSkill漫画工厂，实现公众号热门赛道漫画全自动生产

大家好，我是小肥肠。看过我文章的老读者都知道我之前基于Coze和n8n实现了公众号热门领域漫画的生产。

文章指引：

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今天给大家带来的教程是， 教你如何基于 OpenClaw，一句话将热门赛道的漫画自动发送到公众号草稿箱。 我将以小林漫画和育儿漫画为例，带大家一步步实现 OpenClaw 与漫画工厂 Claude Skill 的完美整合。

先看一下实现效果，只需发送指令生成漫画，漫画类型是小林漫画，主题是成年人的体面，数量3张或生成漫画，漫画类型是育儿漫画，主题是当妈三年我学会了精打细算，数量3张 。

等待几分钟， 育儿漫画或 小林漫画就出现在了公众号草稿箱中：

只要调整好对应漫画的文生图提示词和文案，即可向Openclaw发送定时任务指令，实现漫画的全自动生产，你要做的只是每天去草稿箱简单审阅、点击发布和定期查看流量主收益。

1. 前言

肯定有老读者会问： " 前边不是已经手把手教过用 Coze 和 n8n 搭建漫画流水线了吗？怎么今天又开始折腾 OpenClaw 了？ "

一句话来讲，目的就是 "终极效率" 。用过 Coze 和 n8n 的朋友都知道它们做自动化确实香，但当你想做极致的批量化生产时，痛点也就出来了。为了让大家直观感受到这三套方案的区别，我做了一个对比总结：

自动化工具	核心优势	痛点与局限	适用场景
Coze	零门槛，对小白极度友好；节点拖拽直观；可视化 Debug 查错快。	平台规则限制较多，高阶定制化上限受限。	新手入门，快速跑通想法，搭建轻量级工作流。
n8n	自由度极高，无平台限制；同样支持节点拖拽和可视化调试。	本地部署有技术门槛；当流程太长时，满屏"蜘蛛网"连线，维护起来让人头大。	有一定技术基础，追求高度定制化和复杂逻辑的玩家。
OpenClaw + Skill	极简配置，一句话生成；彻底告别拖拽连线，相当于拥有了一个听得懂人话的私人助理。	前期需要一次性写好底层脚本（别慌，本文直接提供全套拆解方案）。	追求极致出图效率、想彻底解放双手批量做号的"无情发稿机器"。

2. 实现思路

openclaw+漫画工厂skill底层实现逻辑如下图所示。整个架构可以理解为 "包工头" + "自动化装配线" 。在这里，OpenClaw 就是听得懂人话的 "包工头" ，而我们用 Python 编写的漫画工厂 Skill 就是高度定制的 "装配线" （Tools）。

整条技术流水线可以分为以下 6 个核心环节：

1. 剧本规划

调用 DeepSeek API接口，根据用户赛道和主题（小林或育儿），自动写出分镜 Prompt（每张漫画图片的文生图提示词）和适配漫画图片的文案。

2. AI 绘画

拿着写好的Prompt调用豆包生图 API，批量产出漫画底图。

3. 将文字添加到图片中

利用 Python 的 Pillow 库，把漫画文案排版并直接印到底图上。

4. Markdown 组装

将处理好的成品图和文章标题、正文结构，自动拼成 Markdown 文档。

5. 合规与素材上传

将图片无损压缩（突破微信封面 64KB 限制），Markdown 转微信兼容 HTML，并自动传到微信永久素材库换取合法 URL。

6. 推送草稿箱

基于凭证（appid和appsecret）将前置节点生成的文章素材推送至草稿箱。

3. Openclaw集成漫画工厂Claude skill

话不多说，正式开始漫画工厂Claude Skill搭建，目录结构设计如下：

bash 复制代码

comic-factory/
├── SKILL.md          # 必填：使用说明 + 元数据
├── scripts/          # 必填：可执行代码
├── config.json       # 必填：配置文件
├── fonts/            # 必填：字体文件目录，漫画上的文字生成是先基于字体库生成文案再叠加到图片上的
└── output/           # 必填：输出漫画图片的目录

选择本地（你自己的电脑）任意目录新建skill项目，建议放到.cluade目录下。

3.1. 编写漫画工厂Claude skill

3.1.1 SKILL.md设计编写

SKILL.md 可以理解为整个Skill的大脑和说明书。

以下为我写skill的思路，你可以参考扩写：

markdown 复制代码

定义角色：漫画工厂
- 支持生产的漫画（小林和育儿）
- 输入参数，类型（小林和育儿）、主题（文章标题）、数量（整数类型）
- 流程
  1. 脚本规划（生成文生图提示词和漫画文案）
  2. 调用生图接口基于文生图提示词生成漫画底图
  3. 将漫画文案叠加到漫画底图上
  4. 组装 Markdown文本
  5. 将Markdown文本转换为html格式
  6. 将html格式数据推送到草稿箱

3.1.2 代码结构说明

光有 SKILL.md 这个总指挥还不行，真正实现功能的是 scripts/ 目录下的 Python 脚本。我把整个漫画生成流程像流水线一样拆解成了多个独立的模块。它们的功能与依赖如下图所示：

接下来我将拆解分析核心脚本的逻辑。

1. plan_comics.py

plan_comics.py 的核心功能是根据用户指定的漫画类型和主题，调用 DeepSeek API 生成漫画脚本规划。为每一张漫画生成文生图提示词和适配漫画的文案。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import json
import os
import re
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
from openai import OpenAI
from common import SkillError, ensure_output_dir, get_required_config

def plan_comics(漫画类型, 主题, 图片张数):
    # 1. 构建 prompt（根据漫画类型）
    # 小林：- 场景 scene：简约、写意的水彩简笔画；都市生活、反差感；有留白与意境。（可在这一环节优化画风）
    # 育儿 - 场景 scene：Q版可爱、圆润线条、家庭育儿日常、真实共鸣。（可在这一环节优化画风）
    # 可扩展其他赛道，美食、老纪、职场等，核心都是提示词，可以看看往期文章提示词怎么写的，自行扩展就可以了
    # 2. 调用 DeepSeek API 生成漫画文案脚本(可在这一环节优化文案)
    # 3. 保存为 JSON 文件
    # 4. 输出 PLAN_PATH
    pass

2. generate_comic_images.py

generate_comic_images.py 读取上一步生成的文生图提示词，对接豆包AI生图接口，基于每个文生图提示词生成漫画底图。图片生成后会在本地使用Pillow 库叠加文字。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import glob
import json
import os
import tempfile
import textwrap
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Tuple

def generate_comic_images(plan_path):
    # 1. 读取前置节点生成的文生图提示词
    # 2. 调用豆包 API（Seedream4.5） 生成图片
    # 3. 下载图片到本地
    # 4. 基于前置节点生成的漫画文案使用 Pillow 将文案叠加到漫画的底图上面
    # 5. 保存并输出 MANIFEST_PATH
    pass

3. build_comic_markdown.py

build_comic_markdown.py 会将生成的所有漫画图片组装成一篇 Markdown 格式的文章，自动生成标题和正文结构。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import json
import os
from datetime import datetime
from common import ensure_output_dir

def build_comic_markdown(manifest_path):
    # 1. 读取生成的图片
    # 2. 生成 Markdown 内容
    # 3. 保存为 .md 文件
    # 4. 输出 MD_PATH
    pass

4. compress_image.py

这个脚本极其关键！经常发公众号的朋友肯定被微信图片大小限制折磨过（封面图不能超过 64KB）。为了防止后续上传疯狂报错，这个脚本依托了Pillow 库，把刚刚生成的所有图片在本地进行一波无损裁剪和极致压缩。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import os
from typing import Optional, Tuple
from PIL import Image

def compress_image(input_path, output_path=None, width=900, height=500, quality=70):
    # 1. 打开图片
    # 2. 裁剪到目标比例
    # 3. 缩放并压缩保存
    pass

5. format_article.py

微信公众号后台是不支持直接贴 Markdown 的，format_article.py 的作用是把 Markdown 转成微信兼容的 HTML 格式。它还会把你本地的配图全部传到微信永久素材库里，并替换成合适的微信 URL。不然你直接发出去，文章里的图片会显示不了。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import os
import re
from typing import List, Optional, Tuple
import requests
from common import get_access_token, get_required_config

def md_to_wechat_html(md_content, access_token=None):
    # 1. 解析 Markdown（标题、段落、图片）
    # 2. 转换为微信兼容的 HTML + 内联 CSS
    # 3. 上传图片到微信素材库
    pass

6. publish_draft.py

这个脚本拿着前面搞定的一切（授权 token、封面 media_id、HTML 正文），直接通过微信官方 API 将内容存进你的公众号草稿箱里。核心代码结构如下：

python 复制代码

import argparse
import json
import os
import requests
from common import get_required_config, get_access_token

def get_access_token(appid, appsecret):
    # 获取微信 access_token（带缓存）
    pass
def upload_thumb(access_token, image_path):
    # 上传封面图为永久素材
    pass
def add_draft(access_token, title, html_content, thumb_media_id):
    # 创建草稿，返回 media_id
    pass

3.1.3 config.json填写

在整个流程中，我们需要雇佣 DeepSeek 来代笔写脚本、呼叫豆包 AI 来画图，最后还要让脚本有权限把漫画塞进你自己的公众号草稿箱里。所以，要有一个统一配置API密钥的文件 config.json，在里面填入对应的 API 密钥和账号授权信息，这套流水线才能真正跑起来。

配置文件的格式如下：

json 复制代码

{
  "deepseek_api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
  "deepseek_model": "deepseek-chat",
  "doubao_api_key": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
  "appid": "wx1234567890abcdef",
  "appsecret": "1234567890abcdef1234567890abcdef"
}

配置项 说明：

配置参数	详细说明
deepseek_api_key	DeepSeek API 密钥，充当"AI 大脑"，用于自动生成漫画脚本。
deepseek_model	使用的模型名称，默认为 deepseek-chat。
doubao_api_key	豆包 AI 生图 API 密钥，充当"AI 画师"，用于生成漫画图片。
appid	你的微信公众号 AppID，用于获取微信接口调用权限。
appsecret	你的微信公众号 AppSecret，与 AppID 配合使用以完成授权。

3.2. 漫画工厂Claude skill集成Openclaw

漫画工厂skill集成到 OpenClaw 很简单，只需要将自研 Skill 上传到服务器 /root/.openclaw/skills/ 目录即可。

上传后可以和 OpenClaw 对话二次确认 Skill 已经正确加载。

输入生成指令：生成漫画，漫画类型是小林漫画，主题是 年纪大了，比猪还害怕过年 ，数量3张

等待几分钟，新的草稿就生成在了公众号草稿箱中。

以上就是openclaw集成漫画工厂Claude skill的完整内容，动手能力强的读者可以跟着教程实践一遍。上述skill已经被收录到了小肥共学群中，需要原件可以加入社群直接使用哦。

4. 结语

到这里，基于 OpenClaw 的漫画工厂 Skill 搭建就全盘托出了。从 Coze 到 n8n，再到今天 OpenClaw 的 "一句话出稿" ，我们不断折腾工具，核心目的只有一个------追求极致的生产力释放。

如本次分享对你有帮助，欢迎一键三连支持一下小肥肠，我们下期再见~