夜雨聆风这两天折腾了一个小工具，解决了我一直觉得特别烦的一件事。
就是……每次看到一篇排版舒服的公众号文章，脑子里就想学，但真让我一个个参数对着还原，我是不干的，太累了。
所以我想的是——能不能把这个排版能力本身抽离出来，让 AI 去学、去复用？
具体说就是，你把一篇微信文章链接丢进去，它自动帮你把排版样式提取出来。下次写完文章，选中这个样式，一键推到公众号草稿箱。
听起来不复杂对吧？但做起来还真是有点门道。
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先把需求说清楚
其实我找 AI 头脑风暴了几轮，核心需求就这几个：
微信文章链接丢进去，自动把排版样式提取出来 提取完不是黑盒，我要先预览，看到这套样式长什么样，确认满意了再保存 把自己写的 Markdown 丢进去，选中保存的样式，重新排版 排版有不满意的地方，能局部调——标题、正文、引用、代码块，各自改 最后直接推送到公众号草稿箱，不用再手动复制粘贴
流程其实就是三步：
样式采集 → 预览确认入库 → 文章排版 + 局部调整 → 推送草稿箱
技术方案怎么定
原则只有一个：本地跑，数据不上云。
最后选了这套：
Electron 做桌面应用，Node.js + Vue3 SQLite，但用的是 sql.js（纯 JS 版本，不需要装数据库软件，装上就能跑） Puppeteer 渲染微信页面，提取 DOM 的计算样式 marked 解析 Markdown，前端直接渲染预览
选 Electron 没怎么纠结——它能跑 Puppeteer，能做 UI，还能打包成安装包，刚好够用。
样式提取这块是最麻烦的
微信文章的 HTML 结构……怎么说呢，非常野。样式内联、class 名混淆、有时候直接写行内 style，正则匹配基本没戏。
我最后用的办法是：Puppeteer 把页面完整渲染出来，然后逐个节点读 getComputedStyle，拿到真实的计算后样式。
提取的维度大概有十来个：字体、字号、字重、颜色、背景色、行高、上下间距、内边距、边框样式、斜体……
提取出来长这样：
{
"h1": { "fontSize": 24, "fontWeight": 700, "color": "#1a1a1a", "marginTop": 24, "marginBottom": 16 },
"p": { "fontSize": 16, "lineHeight": 1.8, "color": "#333", "marginBottom": 12 },
"blockquote": { "borderLeft": "4px solid #ddd", "paddingLeft": 16, "fontStyle": "italic" }
}
这里有个细节我说一下：提取完不是直接入库的，而是先让你预览。
你想，提取结果不一定完美——颜色可能没读到，间距可能不对——如果直接存进去，下次用的时候才发现不对劲，那就麻烦了。预览一下，不满意就重新提取，这个环节我觉得是整个工具最值的部分。
排版引擎怎么做
排版反而简单了。Markdown 解析成 HTML，然后根据保存的样式模板动态生成 CSS，所有样式直接内联到标签上（这样复制到微信后台才有效）。
局部调整怎么做？
预设了几个组件标签：h1、h2、h3、p、blockquote、code、ul、li。选中哪个，下方浮出一个编辑面板，可以直接改字号、颜色、间距，改完实时预览。不需要懂 CSS，所见即所得。
推送到草稿箱
这里需要微信公众号的授权。我是调用微信的 client_credential 授权流程，获取 access_token 之后，调用草稿箱 API 直接推。
有一个小插曲：access_token 要存在本地。我一开始随便明文存的，后来想想还是加了一层 AES 加密。另外 token 有效期只有 2 小时，工具会自动处理续期。
完整流程跑通是什么感觉
看到一篇喜欢的微信文章 → 复制链接 → 粘贴进去 → 点"提取样式" → 预览确认 → 保存到本地样式库 写完文章（Markdown 格式）→ 粘贴进去 → 选择刚才保存的样式 → 实时预览 → 局部微调 选一个授权过的公众号 → 点"推送到草稿箱" → 去看后台发文章
说实话，从有这个念头到跑通核心流程，大半天就搞定了。主要是 Puppeteer 提取那块调试比较费时间——微信页面的 DOM 结构比想象中更乱，selector 写了删、删了写。
核心功能现在都能跑了，剩下的慢慢迭代：支持更多样式组件、批量处理、图片上传……这些不是不能用，是可以以后再加的。
其实我想说的是另一件事
搭这个工具的过程里，我一直在想一个问题：
我们日常工作中，有多少时间是真正花在"创造价值"上的？又有多少时间，其实花在了那些重复的、机械的、完全可以自动化的操作上？
排版这件事，本质上就是在消耗我的时间和注意力。但它又不是什么有技术含量的事——我只是懒得一个一个参数对着设置而已。
这个问题其实在各行各业都存在。设计师花大量时间在做重复的版式调整，运营每天在机械地复制粘贴发内容，数据分析师在手动整理格式不对的数据……
AI 时代的真正机会，可能不是替代谁，而是把这些"消耗感"强的事情自动化掉，让你把精力真正放到创造性的事情上。
我这半年一直在探索这个方向，从提示词工程、到 agent、再到工作流自动化，每一步都在试图把 AI 真正落地到日常工作中去，而不只是玩票性质的对对话。
下期直播内容征集中
如果你也有那种"做起来很烦，但好像也没什么技术含量"的事情——
不管是工作流自动化、数据处理、内容生产还是别的什么——
评论区留下你的困扰，下期直播我们就用 AI 把它解决掉。
最好的学习方式不是看别人演示，是解决真实的问题。你的困扰，可能也是很多人的困扰。
期待在直播间看到你。👋
