技能介绍

要解决的问题

微信公众号接入 AI 模型时，开发者通常要面对一条又长又碎的链路：从理解微信的消息加解密规则，到处理异步回复的超时限制，再到服务器部署、Nginx 反代、后台配置和验签调试。任何一个环节出错，Bot 就跑不起来。这个技能把鸿爪派实战复盘的完整流程固化下来，让 AI 能按步骤生成代码、部署上线，并避开那些实际踩过的坑。

技能如何工作

核心架构设计采用异步 + 客服消息模式：微信要求 5 秒内回复，所以服务收到消息后立即返回 success，异步处理后再通过客服消息推送结果，充分利用 48 小时窗口。安全模式加解密使用 AES-CBC-256 + SHA1 签名，确保消息传输合规。对话上下文用内存字典存储，30 分钟 TTL + 最多 20 条裁剪，防止 token 爆炸。

完整工作流分 8 步：

需求分析与架构决策：明确 Bot 设定和功能清单
代码生成：输出 8 个核心模块（配置、加解密、AI 客户端、微信 API、对话管理、消息处理、FastAPI 入口、启动脚本）和辅助文件
服务器部署：SFTP 传输、pip 安装、systemd 服务配置
Nginx 反代：配置 /wx-callback 和 /health 路由
微信后台配置：IP 白名单、启用服务器配置、CDN 回源
端到端验证：消息测试、菜单创建、验签检查

关键实战经验：GET 验签有三个 Bug 必须注意——参数名用 msg_signature 而非 signature，SHA1 用 4 参数而非 3 参数，返回解密后的明文 echostr。配置顺序也有讲究：先部署服务，再配 CDN 回源，再加 IP 白名单，最后启用服务器配置。

适用边界与注意点

需要自备服务器（SSH 可访问）、域名和 HTTPS 证书。微信服务号认证是硬性要求，订阅号不支持客服消息推送。AI 服务需要 OpenAI 兼容接口，可对接 Agnes、OpenAI 等。乐享 RAG 为可选功能，需额外配置 MCP Token。技能生成的代码默认单进程内存存储，高并发场景需自行扩展 Redis。Bot 行为高度依赖 System Prompt 设计，建议投入精力打磨角色设定和语气边界。