手把手教你创建 OpenClaw Skill：微信自动发送消息实战（TaoToken 统一 Key 接入版）

1. 为什么要在 OpenClaw 里做一个微信自动发消息 Skill

OpenClaw Skill 是一套把「本地能力」封装成 AI 可调用工具的机制，简单说就是让 AI 助手从「只会聊天」变成「能动手干活」。微信自动发送消息这个场景特别典型：你每天可能要重复给同事发日报提醒、给客户发进度同步、给群里发固定格式通知，这些动作机械、重复、容易忘，但偏偏又必须做。把它做成 Skill 之后，你只需要对 OpenClaw 说一句「给小明发消息：今天下午三点开会」，剩下的窗口切换、联系人搜索、内容粘贴、回车发送全部自动完成。

这个 Skill 适合三类人：一是经常需要批量触达微信联系人的运营和销售；二是想把日常重复操作交给 AI 的开发者；三是正在学习 OpenClaw Skill 开发、想找一个完整可跟做案例的同学。它不需要你懂微信协议，也不需要任何第三方登录手段，纯粹基于本地已登录的微信桌面端做 UI 自动化，风险可控、链路透明。

技术上有几个真实的坑必须提前说清楚。微信桌面端在新版本里大量使用 UWP 容器（WeChatAppEx），传统的FindWindow拿不到标准窗口句柄，SendKeys直接发中文还会因为输入法干扰变成乱码。我试过用 VBS 的SendKeys模拟 Win 键组合，结果完全不生效，因为 VBS 的 SendKeys 语法根本不支持 Win 键。最后稳定跑通的方案是：用keybd_event模拟 Win+数字切到任务栏固定位置的微信，用win32clipboard剪贴板粘贴绕过输入法，再用回车完成发送。整套逻辑用 Python + pywin32 + ctypes 实现，封装成 OpenClaw Skill 后由模型决定什么时候调用。

而模型调用的那一环，我用 TaoToken 统一 Key 接入，一个 Key 就能走通对话模型通道，不用在多个平台之间来回切换配置。下面从环境准备开始，一步步把这条链路搭起来。

2. TaoToken 统一 Key 与 OpenClaw 环境前置准备

在写 Skill 之前，先把两件事准备好：模型调用通道和本地 Python 环境。很多人卡在第一步不是因为技术难，而是因为 Key 和 Base URL 配错，导致 Skill 里调用模型时一直 401。

TaoToken 的定位是统一模型接入通道，你可以在它的控制台创建一个 API Key，然后所有兼容 OpenAI 协议的客户端都能用同一个 Key 和同一个 Base URL 去请求不同模型。对 OpenClaw Skill 来说，这意味着你的 Skill 里如果需要模型做意图解析、联系人名称归一化、消息内容润色，都可以直接复用这套通道，不用为每个模型单独维护一套鉴权。

先拿 Key。打开控制台页面：

https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite

登录后在 API Keys 页面创建一个新 Key，复制出来形如sk-xxxxxxxx。这个 Key 只显示一次，建议先存到本地环境变量里，不要硬编码进脚本。

https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite

Base URL 统一用：

https://taotoken.net/api

注意这个地址后面不加 UTM 参数，它是给程序调用的接口地址。模型 ID 按你实际要用的填，比如claude-sonnet-4-5或gpt-4o这类，具体以控制台模型列表为准。

本地环境这边，你需要 Python 3.9 以上，然后装两个包：

pip install pywin32 requests

pywin32提供剪贴板操作，requests用来调 TaoToken 的接口。装完之后验证一下：

python -c "import win32clipboard; print('clipboard ok')"

如果这条命令报ImportError，说明 pywin32 没装好，重装一次并确认 Python 版本匹配。Windows 上有时需要以管理员身份运行一次python Scripts/pywin32_postinstall.py -install来注册 DLL。

环境变量建议这样设，PowerShell 里：

$env:TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key" $env:TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

这样 Skill 脚本里用os.environ.get("TAOTOKEN_API_KEY")读取，既安全又方便切换。前置准备做完，接下来进入 Skill 目录结构和可复制配置。

3. OpenClaw Skill 目录结构与可复制配置

OpenClaw Skill 的本质是一个带SKILL.md的文件夹，SKILL.md里的description字段决定模型在什么场景下触发这个 Skill。目录结构建议这样组织：

wechat-messenger/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── scripts/ │ ├── wechat_send_win9.py │ ├── wechat_send.ps1 │ └── model_client.py └── config/ └── settings.json

SKILL.md是核心，它的 frontmatter 必须写清楚触发条件。下面这份可以直接复制，注意description要覆盖用户可能说的各种说法：

--- name: wechat-messenger description: "WeChat auto-messaging skill. Send messages to WeChat contacts via local Windows client. Triggers when user asks to: send WeChat message, message someone on WeChat, chat with a contact, 给某人发微信, 微信发消息. Supports single and batch messages. Uses clipboard paste to bypass IME issues." --- # WeChat Messenger ## Prerequisites - WeChat Windows client running and logged in - WeChat pinned to taskbar position 9 - Python with pywin32: `pip install pywin32` ## Usage Call `scripts/wechat_send.ps1 -Contact "name" -Message "content"`

config/settings.json放模型调用配置，这样 Skill 里调 TaoToken 时不用改代码：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key_env": "TAOTOKEN_API_KEY", "model_id": "claude-sonnet-4-5", "timeout": 30, "retry": 2 }

model_client.py负责读这份配置并调用模型，用于把用户口语化的指令解析成结构化的联系人和消息内容：

import os import json import requests CONFIG_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "config", "settings.json") def load_config(): with open(CONFIG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: return json.load(f) def parse_intent(user_text): cfg = load_config() api_key = os.environ.get(cfg["api_key_env"]) if not api_key: raise RuntimeError("TAOTOKEN_API_KEY not set") headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": cfg["model_id"], "messages": [ {"role": "system", "content": "Extract contact and message from user input. Return JSON: {\"contact\": \"\", \"message\": \"\"}"}, {"role": "user", "content": user_text} ] } resp = requests.post( f"{cfg['base_url']}/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload, timeout=cfg["timeout"] ) resp.raise_for_status() content = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"] return json.loads(content)

这里三件套要记牢：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 从环境变量读，Model ID 写在 settings.json 里。三者缺一，调用就会失败。配置写好后，下一节进入核心的窗口定位与消息注入代码。

4. pywin32 窗口定位与消息注入完整实现

微信桌面端不能用传统FindWindow定位，所以这里走任务栏快捷键方案：把微信固定在任务栏第 9 个位置，用Win+9切过去。这个方案的好处是不依赖窗口标题，也不受微信版本更新影响，只要位置固定就能用。

核心脚本wechat_send_win9.py完整如下，可以直接复制：

import ctypes import time import sys import win32clipboard VK_LWIN = 0x5B VK_CONTROL = 0x11 VK_V = 0x56 VK_F = 0x46 VK_ENTER = 0x0D VK_9 = 0x39 user32 = ctypes.windll.user32 def key_down(vk): user32.keybd_event(vk, 0, 0, 0) def key_up(vk): user32.keybd_event(vk, 0, 2, 0) def press_combo(modifier, key): key_down(modifier) time.sleep(0.05) key_down(key) time.sleep(0.05) key_up(key) key_up(modifier) def set_clipboard(text): win32clipboard.OpenClipboard() win32clipboard.EmptyClipboard() win32clipboard.SetClipboardText(text, win32clipboard.CF_UNICODETEXT) win32clipboard.CloseClipboard() def send_wechat(contact, message): # 1. Win+9 切到微信 key_down(VK_LWIN) time.sleep(0.05) key_down(VK_9) time.sleep(0.05) key_up(VK_9) key_up(VK_LWIN) time.sleep(0.8) # 2. Ctrl+F 打开搜索 press_combo(VK_CONTROL, VK_F) time.sleep(0.8) # 3. 粘贴联系人姓名 set_clipboard(contact) press_combo(VK_CONTROL, VK_V) time.sleep(1.5) # 4. 回车进入聊天 key_down(VK_ENTER) time.sleep(0.05) key_up(VK_ENTER) time.sleep(0.8) # 5. 粘贴消息内容 set_clipboard(message) press_combo(VK_CONTROL, VK_V) time.sleep(0.5) # 6. 回车发送 key_down(VK_ENTER) time.sleep(0.05) key_up(VK_ENTER) print(f"Message sent to {contact}") if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) < 3: print("Usage: python wechat_send_win9.py <contact> <message>") sys.exit(1) send_wechat(sys.argv[1], sys.argv[2])

几个关键点解释一下。keybd_event的第三个参数 0 表示按下，2 表示抬起，这是 Windows API 的约定。set_clipboard里用CF_UNICODETEXT是为了保证中文不乱码，这一点比默认的SetClipboardText更稳。每一步之间的time.sleep不是随便写的，微信 UI 响应有延迟，切窗口后至少等 0.8 秒，搜索后等 1.5 秒让结果列表渲染出来，否则回车可能进错聊天。

PowerShell 封装脚本wechat_send.ps1负责把参数透传给 Python：

param( [Parameter(Mandatory=$true)][string]$Contact, [Parameter(Mandatory=$true)][string]$Message ) $pyScript = Join-Path $PSScriptRoot "wechat_send_win9.py" $python = "python" & $python $pyScript $Contact $Message

如果你用 conda 环境，把$python换成绝对路径，比如D:\anaconda3\python.exe。这样 OpenClaw 调用 Skill 时只需要传联系人和消息两个参数，内部细节全部封装好。

5. 验证请求与常见报错排查

写完代码先别急着接 OpenClaw，单独跑一遍验证链路。先测模型调用是否通：

python -c "from scripts.model_client import parse_intent; print(parse_intent('给小明发消息：今天下午三点开会'))"

正常应该返回类似{'contact': '小明', 'message': '今天下午三点开会'}。如果这里报错，对照下面几个真实错误排查。

报错一：401 Unauthorized

requests.exceptions.HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized for url: https://taotoken.net/api/v1/chat/completions

原因通常是 Key 没读到或者写错了。检查TAOTOKEN_API_KEY环境变量是否在当前终端生效，PowerShell 里用echo $env:TAOTOKEN_API_KEY确认。注意 Key 不要带引号，也不要有多余空格。

报错二：local proxy failed

requests.exceptions.ProxyError: HTTPSConnectionPool ... local proxy failed

这是本地代理配置干扰了请求。检查系统环境变量里有没有HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY，如果有就临时清掉：

Remove-Item Env:HTTP_PROXY -ErrorAction SilentlyContinue Remove-Item Env:HTTPS_PROXY -ErrorAction SilentlyContinue

报错三：reading choices 时 KeyError

KeyError: 'choices'

说明返回体结构不对，多半是 Base URL 写成了带/v1的完整路径又拼了一次，或者模型 ID 不存在。确认 Base URL 是https://taotoken.net/api，代码里拼/v1/chat/completions，模型 ID 从控制台复制。

报错四：微信没反应或发错人

如果脚本跑完没报错但消息没发出去，先确认微信是否固定在任务栏第 9 位。手动按Win+9看能不能切到微信，不能的话调整固定位置或改脚本里的VK_9。如果发错人，多半是搜索后等待时间不够，把time.sleep(1.5)加到 2 秒再试。

报错五：中文乱码

如果消息内容变成问号或方块，检查set_clipboard是否用了CF_UNICODETEXT。用SendKeys直接发中文在搜狗五笔等输入法下必然乱码，剪贴板方案是唯一稳定的绕过方式。

排查完这些，再跑一次完整发送：

.\scripts\wechat_send.ps1 -Contact "文件传输助手" -Message "测试消息"

用文件传输助手测试最安全，不会打扰别人。看到消息出现在聊天窗口，说明整条链路通了。

6. 接入 OpenClaw 与长期使用建议

Skill 本地跑通后，把它放到 OpenClaw 的 skills 目录，重启 Gateway 就能被识别。之后你在 OpenClaw 里说「给小明发消息：今天下午三点开会」，模型会先调parse_intent解析出联系人和内容，再调wechat_send.ps1完成发送。

如果你打算长期用这套东西，建议把模型调用走 Coding Plan 通道，这样日常编码和 Skill 里的模型请求可以共用一套额度，管理起来更省心：

https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite

需要调试模型返回时，可以用模型对话页面直接测 prompt：

https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite

接入文档在这里，遇到协议细节可以对照：

https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite

最后说几个实战经验。第一，任务栏位置不要写死 9，如果你经常变动图标顺序，可以在脚本启动时用pygetwindow扫描一次微信窗口并记录位置，或者干脆固定一个专用任务栏槽位。第二，批量发送时每条之间至少间隔 3 秒，太快会被微信风控盯上。第三，消息内容里如果有换行，剪贴板方案能正常处理，但SendKeys不行，这也是选剪贴板的另一个理由。第四，把发送结果写日志，失败时记录联系人和时间，方便重试。这套 Skill 我跑了一段时间，最实用的场景是每天定时给几个群发固定格式的提醒，省下来的时间比搭它的时间多得多。