QinghuAI 微信视频号视频列表

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install qinghu-shipinhao-videos
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 qinghu-shipinhao-videos。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

QinghuAI 微信视频号视频列表是一款 Openclaw Skills 工具，可检索指定微信视频号账号已发布的作品。它通过 qhkit mcp 调用 Qinghu Data 的 fetch_user_videos 工具，支持基于游标的分页，并可返回原始响应或经过简化、适合后续媒体下载与分析的结构。
该技能专注于一项任务：列出账号的视频。你无需在主机环境中查找或配置 MCP 服务器。进行付费请求前，请检查工具的输入架构和当前积分估算，取得用户授权，并清楚说明结果和任何费用。

应用场景

查看竞争对手或参考微信视频号账号近期发布了哪些内容。
获取账号的视频列表，用于研究、报告或内容规划。
使用返回的分页游标继续浏览大型结果集。
获取简化的视频记录，用于后续媒体下载、视频详情或评论分析工作流。
导出或分析较大的结果集，无需将记录逐条复制到聊天中。

工作原理

确认微信视频号账号，并获取格式为 v2_...@finder 的 finder 用户名。如果缺少所需的账号标识，请让用户补充说明；不要猜测。
在本次会话中首次调用工具之前，运行 qhkit mcp describe 检查当前输入架构，并运行 qhkit mcp estimate 查看当前基础积分费用。
告知用户将使用哪个工具、工具的用途以及预计消耗的 Qinghu 积分。进行付费请求前取得授权。
使用用户名及任何适用选项调用 fetch_user_videos。将 raw 设为 false 可获取简化响应；传入上一次响应中的 last_buffer 可获取下一页。
解析单行 JSON 输出。对于大型结果，请读取响应中指定的完整本地 JSON 文件，而不要根据预览推断完整数据集。
优先呈现答案；在适用时标明平台、时间范围和样本量，并将大型数据集放在文件或表格中。如果调用产生了费用，请在最终回复中报告返回的 credits 总额。

配置指南

安装 Node.js 18 或更高版本以及 @iqinghu/qhkit 软件包。mcp 命令需要 qhkit 0.14.0 或更高版本。此技能可独立安装；无需配置主机环境中的 MCP 服务器。
npm i -g @iqinghu/qhkit
qhkit config set --token --env prod
qhkit config show
从 Qinghu 工作台获取 Qinghu API 密钥，然后使用 qhkit config set 或 QHKIT_TOKEN 环境变量进行配置。运行 qhkit config show 确认设置；其输出是经过脱敏的配置检查结果。如果已安装 qhkit，请先运行 qhkit config show 检查。使用以下命令升级过期版本：
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
使用前检查工具及其当前定价：
qhkit mcp describe '{"names":["fetch_user_videos"]}'
qhkit mcp estimate '{"names":["fetch_user_videos"]}'
构造请求时，使用 describe 返回的当前架构。对于复杂参数或包含中文文本、引号的值，请将请求 JSON 保存到文件中，并使用 qhkit mcp call @params.json 调用，以避免 shell 转义错误。
QinghuAI 微信视频号视频列表 数据架构与分类体系
请求参数
参数 必填 类型 用途
username 是 String 微信视频号 finder 用户名，通常采用 v2_...@finder 格式。
last_buffer 否 String or null 上一页返回的 Base64 分页游标；第一页留空。
raw 否 Boolean true 返回原始响应；false 返回经过简化、建议用于后续处理的结构。
请以 qhkit mcp describe 返回的实时 inputSchema 为准；文档中的参数快照可能会发生变化。
输出与文件
标准输出为一行 JSON。成功时包含 ok、stage、name、credits 和 data；失败时包含 ok、stage 和 message。
小型结果会在 data 中返回。大型结果可能包含 large: true、包含完整 JSON 的本地 file 路径、记录数量、字段和预览。
对于大型结果，请使用文件进行筛选、统计或导出；不要将预览视为完整数据集。
对于 10 条或更多记录，如果有合适的文件可用，请提供电子表格或其他适当文件，并附上简洁摘要；聊天中的预览行数不得超过五行。
credits 表示此次调用扣除的 Qinghu 积分。不要将其与源数据中包含的任何积分或点数字段混淆。

高级特性

基于游标的分页通过
last_buffer
支持跨结果页连续获取数据。
raw
参数选择原始输出或简化的解析结构；建议在后续媒体工作流中使用简化输出。
调用前使用
qhkit mcp describe
查看当前工具输入，并使用
qhkit mcp estimate
检查实时定价。
可直接处理大型响应对应的完整本地 JSON 文件，而无需将内容复制到聊天中。
付费调用必须事先获得用户授权；报告实际返回的积分总额。除非用户授权下一轮调用，否则每轮回复中的付费调用不得超过 10 次。
此工具的范围有意限定为微信视频号账号视频列表。更广泛的账号诊断、爆款视频分析、评论分析、直播回顾、其他平台或跨 Qinghu 工具搜索，应转交给相应的配套技能或 QinghuAI 工具。

name: qinghu-shipinhao-videos description: "青虎AI 视频号-账号作品列表：查询视频号账号发布的作品列表，支持游标翻页。当用户说「把这个视频号的作品拉下来」「对标视频号最近发了什么」或提出同类需求时必须触发。关键词：青虎AI、qhkit、青虎数据、视频号、微信视频号、视频号作品、作品列表、对标账号、查账号视频列表。" user-invocable: true
homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit