Proporcionado por TikHub
Artículos de la cuenta de WeChat MP
Artículos de cuentas oficiales de WeChat desde WeChat mediante TikHub. Una solicitud por llamada; TikHub factura la solicitud tanto si se reciben datos como si no, y un contenedor de datos vacío se informa como sin resultados.
Cómo ejecutarlo
Paso 1Configurar
Una vez: pega esto en el chat de tu agente. Skill instala el CLI e inicia sesión por sí solo. Si tu agente no puede usar un shell, conéctalo mediante MCP en su lugar.
set up https://glasser.ai/SKILL.md
Show me how to use the TikHub endpoint /api/v1/wechat_mp/v2/fetch_account_articles on Glasser.glasser run -p tikhub -e '/api/v1/wechat_mp/v2/fetch_account_articles' -i '{"username":"gh_363b924965e9"}' --endpoint-version 2Usa la versión de endpoint 2. Comprueba el precio actual antes de ejecutar. Instala e inicia sesión primero en Comenzar.
Una vez por Run:
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)Ejecútalo y copia este mismo bloque para volver a enviarlo:
curl -X POST https://api.glasser.ai/v1/runs \
-H "Authorization: Bearer gl_..." \
-H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"provider":"tikhub","endpoint":"/api/v1/wechat_mp/v2/fetch_account_articles","input":{"username":"gh_363b924965e9"},"endpoint_version":2}'Reutiliza la misma Idempotency-Key para volver a enviarlo: el segundo envío es una lectura del primer Run. Una clave nueva crea un Run y un Charge nuevos. Usa la versión de endpoint 2; comprueba el precio actual antes de ejecutar.
Paso 2Prueba una tarea de ejemplo específica
Cuando necesites preparar un briefing de investigación, puedes encontrar publicaciones sobre tu tema y utilizarlas como material de referencia.
Copia este prompt en tu agente para encontrar publicaciones relevantes para tu briefing de investigación.
Use tikhub:/api/v1/wechat_mp/v2/fetch_account_articles on Glasser.
Find published content about my topic in the returned posts for a research brief.Estructura del endpoint
{
"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"required": [
"username"
],
"properties": {
"raw": {
"type": "boolean",
"description": "Optional, default True. True=raw; False=simplified parsing."
},
"offset": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1,
"description": "Optional pagination cursor (base64), **leave empty for the first page**; for the next page pass `next_offset` from the previous response. E.g. `CAMQChiS5KfRBiAKOJLkp9EGQABIAVgAYABwAQ==`"
},
"username": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1,
"description": "Official account `gh_username` (`gh_…`). E.g. `gh_363b924965e9`"
},
"page_size": {
"type": "integer",
"description": "Optional, default 20. NOTE: WeChat currently **ignores** this parameter — the count is decided by the account itself (1 and 40 return identically). Paginate with `offset` / `next_offset`."
},
"item_show_type": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1,
"description": "Optional content tab (matches the \"Articles / Videos / Audios\" tabs on the account homepage). Empty / `0`=articles (default), `5`=videos, `7`=audios, `8`=image-text posts. Omitting it = articles, behavior unchanged."
}
},
"additionalProperties": false
}{
"username": "gh_363b924965e9"
}Este endpoint no publica ningún esquema de salida. Recibes el cuerpo de respuesta propio del proveedor de datos, sin cambios — no garantizamos una estructura que no podemos asegurar.
Cómo funcionan los precios
| Datos devueltos o sin coincidencias | El mismo precio con o sin datos coincidentes. | $0.01 |
|---|---|---|
| Error del proveedor de datos | El proveedor de datos no pudo responder. | $0.00 |
| Tiempo de espera agotado | El Run superó su límite de tiempo. | $0.00 |
| Error interno | Un error interno impidió completar la operación. | $0.00 |