Article Fetcher（文章抓取+Notion/Obsidian知识库存档）

抓取微信公众号、小红书、豆瓣、知乎文章，自动上传 OSS 图片，LLM 智能提取关键词，一键存档到 Obsidian 本地知识库（可选 Notion）

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openclaw skills install @ajayhao/article-fetcher

Article Fetcher v1.3.6

抓取微信公众号、小红书、豆瓣、知乎文章，自动上传 OSS 图床，LLM 智能关键词提取，默认存档到 Obsidian 本地知识库（可选 Notion 双写）。

存档模式

四种场景按需灵活切换，不存档时仅终端输出抓取结果：

场景	Obsidian	Notion	行为
🏠 本地优先	✅	❌	存档到 Obsidian 本地知识库
☁️ 纯云端	❌	✅	存档到 Notion 数据库
🏠+☁️ 双写	✅	✅	Obsidian + Notion 双存档
🔍 预览	❌	❌	仅终端输出，不存档

快速开始

1. 安装依赖

bash

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

skill 通过 $AGENT_HOME/.env 加载配置（自动兼容 Hermes / OpenClaw 等 agent）。设置方式：

bash

# 当前 agent 为 Hermes，只需设置一次：
export AGENT_HOME=$HERMES_HOME

环境变量清单（写入 $AGENT_HOME/.env 或系统环境变量）：

bash

# ========== 必需：OSS 图床 ==========
ALIYUN_OSS_AK=your_ak
ALIYUN_OSS_SK=your_sk
ALIYUN_OSS_BUCKET_ID=your_bucket
ALIYUN_OSS_ENDPOINT=oss-cn-shanghai.aliyuncs.com

# ========== 推荐：Obsidian 本地存档 ==========
# Windows 示例：
OBSIDIAN_VAULT_PATH=D:\GitRepo\AjayObsidianVault
# macOS 示例：
# OBSIDIAN_VAULT_PATH=/Users/yourname/ObsidianVault
# Linux / 云服务器示例：
# OBSIDIAN_VAULT_PATH=/home/yourname/ObsidianVault

# ========== 可选：Notion 云端存档 ==========
NOTION_API_KEY=secret_xxx
NOTION_ARTICLE_DATABASE_ID=database_id

# ========== 可选：LLM 关键词提取（OpenAI 兼容接口，与 video-summarizer 共用配置）==========
LLM_API_KEY=***
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_MODEL=deepseek-v4-pro

# ========== 可选：Cookies（反爬，Netscape 格式）==========
WECHAT_COOKIES_FILE=~/.cookies/wechat_cookies.txt
ZHIHU_COOKIES_FILE=~/.cookies/zhihu_cookies.txt

3. 使用

bash

cd <skill-dir>
python3 main.py "文章 URL" [标签1] [标签2]

支持平台：微信公众号 (mp.weixin.qq.com)、小红书 (xiaohongshu.com / xhslink.com)、豆瓣 (douban.com)、知乎 (zhihu.com)

离线输入（HTML / MHTML）

除 URL 外，支持直接喂入 HTML 文本或 .mhtml 文件（源自 wechat-article-capture 技能的三级策略），由 article-fetcher 负责图片上传 OSS、替换 URL 与归档。解析层已内置三处陷阱修复：微信懒加载 data-src→src 并删除 data-src、MHTML 编码乱码（charset 探测）、data:image/svg+xml 占位符过滤。

bash

# 三级：MHTML 文件
python3 main.py --mhtml page.mhtml --url https://mp.weixin.qq.com/s/xxx 标签1

# 二级：粘贴 HTML（stdin）
cat page.html | python3 main.py --html - --url https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

# 一级 / 原路径（不变）
python3 main.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" 标签1

--platform 默认 wechat（直传 HTML/MHTML 无 URL，无法自动探测平台）
--url 可选：作为图片下载 Referer 与归档 link；不传时回退平台默认 Referer（微信 mp.weixin.qq.com）
解析产出标准 article_data，后半段管线（OSS 上传 → 替换 → 打标 → 字数 → 归档）与 URL 模式完全复用

处理流程

text

URL → 平台识别 → 内容抓取 → 图片上传 OSS → 关键词提取 (LLM → 词频降级)
                                              │
                         ┌────────────────────┴────────────────────┐
                         ▼                                         ▼
                  OBSIDIAN_VAULT_PATH?                     NOTION_API_KEY?
                    ✅ → Obsidian .md                       ✅ → Notion 页面
                    都不配 → 终端输出

Obsidian 存档格式

文章存入 {OBSIDIAN_VAULT_PATH}/收件箱/，命名规则 {YYYY-MM-DD}_{title}.md。

💡 本地适配：Vault 去序号后，存档目录从 1-收件箱/ 改为 收件箱/（obsidian_archiver.py 已同步修正）。

文件示例

markdown

---
title: "AI Agent 技术全景解析"
source: wechat
author: "张三"
link: "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx"
tags:
  - AI Agent
  - LLM
  - 技术架构
pub_date: "2026-05-10 14:30:00"
words: 3500
fetched: "2026-06-22 20:15:00"
article_id: "uuid"
---

# AI Agent 技术全景解析

正文内容（HTML → Markdown 转换，OSS 图片已内嵌）...

设计要点

Frontmatter：YAML 格式，Obsidian 原生兼容，tag 列表可直接被 Dataview 查询
文件命名：标题即文件名，非法字符自动替换为 -
HTML→Markdown：通过 markdownify 转换，保留链接、图片、粗斜体等格式
非阻塞：Obsidian 写入失败不影响 Notion 存档（如果配置了双写）

Notion 数据库字段（可选）

配置 NOTION_API_KEY + NOTION_ARTICLE_DATABASE_ID 后启用双写。

字段	类型	说明
Title	title	文章标题（≤200 字符）
Source	rich_text	来源平台
Author	rich_text	作者
Link	url	原文链接
Tags	multi_select	自动提取关键词 + 手动标签
PubDate	date	发布时间
Words	number	字数统计（剔除 HTML）
ts	date	存档时间（东八区）

关键说明

Cookies：知乎/微信反爬需配置（Netscape 格式），小红书/豆瓣无需登录
知乎 / 微信二级回退：HTTP (Cookies) → Playwright 浏览器 → 失败放弃。自动检测反爬页面（环境异常/验证码）并回退
空内容检测：正文为空或含反爬关键词时视为抓取失败，不生成垃圾文件
Playwright：执行 playwright install chromium 后自动生效，未安装时跳过浏览器回退
关键词：LLM 优先（OpenAI 兼容接口），未配置或失败自动降级本地词频
图片：上传失败不阻断，成功多少记录多少
时间：统一 YYYY-MM-DD HH:MM:SS，缺失时留空（不伪造）
模块：main.py 可作 Python 模块调用：from main import fetch_and_archive_article
Obsidian 本地落盘 + 图片 OSS 上传：.md 笔记写入本地磁盘，但文章图片会上传至阿里云 OSS 图床（必需）后再嵌入，并非纯本地；LLM 关键词提取为可选功能，启用时文章文本（前 12000 字符）会发送至配置的 API 端点

安全与隐私

URL 校验：严格白名单匹配 hostname，拒绝路径拼接攻击
Cookie 隔离：Netscape Cookies 按域名过滤，仅附加到匹配的请求
LLM 数据外发：配置 LLM_API_KEY 时，文章内容（前 12000 字符）会发送至配置的 API 端点（仅用于关键词提取）。不配置则不发送
图片下载：自动下载原文图片并上传 OSS，过程中会请求第三方图片服务器，请确保有权抓取目标文章
敏感信息：AK/SK/Key 等仅存储于本地，skill 不会外泄
Obsidian 本地落盘：.md 文件写入本地磁盘；但文章图片需上传阿里云 OSS（必需），因此并非「零网络外发」
权限最小化：OSS Bucket 建议仅授予 PutObject/GetObject；Notion Integration 仅授予目标数据库读写权限
依赖锁定：requirements.txt 使用精确版本号，避免供应链风险

扩展平台

fetchers/ 下创建 xxx_fetcher.py，继承 BaseFetcher 实现 fetch_article()
detector/platform_detector.py 的 ALLOWED_HOSTS 添加平台域名
main.py 的 FETCHER_REGISTRY 注册

Article Fetcher（文章抓取+Notion/Obsidian知识库存档）

Install

Article Fetcher v1.3.6

存档模式

快速开始

1. 安装依赖

2. 配置环境变量

3. 使用

离线输入（HTML / MHTML）

处理流程

Obsidian 存档格式

文件示例

设计要点

Notion 数据库字段（可选）

关键说明

安全与隐私

扩展平台

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