openclaw-plugin-wecom: 企业微信 AI 机器人插件 - Enterprise WeChat (WeCom) AI Bot plugin for OpenClaw

作者 sunnoy · Codex Skill · ★ 704

最后更新: · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次

安全审计结论:安全 · 质量分 65/100

42 条规则都没有命中:没有凭证窃取,没有数据外泄,没有 curl | sh 式安装。按慢雾(SlowMist)agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描,每 8 小时更新一次。 完整审计 →

质量分综合九项启发式检查:完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度,不是代码质量。

ai-botchatbotenterprise-wechatnodejsopenclawpluginstreamingtypescriptwechatwecom

基本信息

Star 数704
Fork 数94
语言JavaScript
分类Codex Skill
许可证ISC
质量分65/100
未关闭的 Issue22
最后更新2026-05-25
创建时间2026-01-29
支持平台node
估计 Token 数~94k

关于 openclaw-plugin-wecom

OpenClaw 企业微信(WeCom)增强插件 是 OpenClaw 企业微信渠道的社区增强插件,基于官方 的 WebSocket 长连接骨架,提供多账号管理、动态 Agent 隔离、Agent API / Webhook 增强出站、企业微信 MCP 文档/智能表格能力、指令白名单、配额感知等企业级特性。 底层 SDK: — 企业微信智能机器人 Node.js SDK。 ⚠️ 从 HTTP 回调迁移到长连接: 2.0 版本完全采用企业微信 AI 机器人 WebSocket 长连接模式。如果你之前使用 HTTP 回调(Token + EncodingAESKey + 回调 URL),需要在企业微信管理后台将机器人切换到长连接模式,然后删除旧的回调配置。切换后只需 和 即可接入。 2.1 新增: 在 WS 长连接之外,2.1 版本新增了企业微信自建应用"接收消息"HTTP...

openclaw-plugin-wecom 的替代品:最接近的 6 个工具

想找 openclaw-plugin-wecom 的替代品?在 Agent Skills Hub 收录的 Codex Skill 里,下面 6 个项目和它最接近,按话题重合度、星数和社区热度排序。

  • RabiRoute 作者 vb2250158 · ⭐ 492

    Self-hosted message gateway for AI agents: Codex, QQ, WeChat/WeCom, Feishu, smart devices and desktop automati

  • openclaw-setup 作者 tuanminhhole · ⭐ 213

    Setup AI Telegram Bot miễn phí bằng OpenClaw + Google Gemini + Docker

  • ClawPanel 作者 zhaoxinyi02 · ⭐ 859

    🐾 ClawPanel — OpenClaw AI 助手可视化管理面板。Go 单二进制部署,支持 20+ 通道统一管理,跨平台,实时日志监控。

  • OpenClaw-Wechat 作者 dingxiang-me · ⭐ 532

    🔥🔥🔥 首个把OpenClaw接入企业微信的插件 / 个人微信互通 / BOT流式输出 长连接模式 / 支持群聊 / 白名单控制 / 文档能力 / 全中文可视化配置

  • golembot 作者 0xranx · ⭐ 325

    Any Agent × Any Provider × Anywhere. Connect Cursor, Claude Code, OpenCode, or Codex to Slack, Telegram, Disco

  • MoltBrain 作者 nhevers · ⭐ 252

    Long-term memory layer for OpenClaw & MoltBook agents that learns and recalls your project context automatical

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这个安全评级是怎么来的

评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描:42 条公开规则,覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描,不是人工审计 — 我们如实说明,不夸大。

问题规模有独立研究佐证:Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现,26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。

信源与负责人:

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