WhatsApp 排版入门

WhatsApp消息排版基础指南,涵盖核心语法规则、禁用范式与基础通知模板。Use when 需要设计创作、UI设计、海报制作、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。

天轰穿

@thcjp

What This Skill Does

Reference guide for WhatsApp message formatting. Covers core syntax (bold, italic, strikethrough, lists), unsupported Markdown elements and their alternatives, and basic notification templates for order confirmations and shipping updates.

Replaces manually testing WhatsApp formatting rules by providing a ready-to-use reference for writing clean, native WhatsApp messages without unsupported Markdown.

When to Use It

  • Format order confirmation notifications for WhatsApp
  • Convert Markdown messages to WhatsApp-compatible syntax
  • Write shipping update messages with proper WhatsApp styling
  • Replace unsupported Markdown elements like headings and tables in WhatsApp messages
  • Create basic WhatsApp notification templates for e-commerce or logistics
  • Validate WhatsApp message formatting before sending to customers

Install

$ openclaw skills install @thcjp/whatsapp-styling-guide-free

核心功能: 本技能提供中文交互、化工作流场景等能力。

WhatsApp 排版入门

WhatsApp消息排版的基础参考指南。涵盖核心语法规则、常见禁用范式与替代方案,以及通知类基础模板。帮助快速掌握WhatsApp原生排版,写出干净自然的消息。

依赖说明

运行环境

  • Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • LLM能力: 需要Agent内置LLM提供文本理解与排版建议能力

依赖说明

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供,无需额外配置

API Key 配置

  • 本Skill基于指令驱动,无需额外API Key

可用性分类

  • 分类: MD(纯Markdown指令,无需exec命令行执行能力)
  • 说明: 基于Markdown的AI Skill,作为排版参考指南驱动Agent按规范输出WhatsApp消息

核心能力

1. 核心语法参考

WhatsApp支持的原生排版语法基础说明。

支持的语法:

  • 加粗: 用单星号包裹 *text*,用于关键词强调、金额、日期等重要信息
  • 斜体: 用单下划线包裹 _text_,用于补充说明、语气弱化
  • 删除线: 用单波浪线包裹 ~text~,用于原价划除、已过期信息标注
  • 项目符号列表: 星号加空格 * Item,用于商品明细、操作步骤
  • 编号列表: 数字加句点 1. Item,用于有顺序的步骤说明

关键差异: WhatsApp用单星号表示加粗(非双星号),单下划线表示斜体,单波浪线表示删除线。这与标准Markdown不同,直接发送Markdown会导致接收方看到原始符号。

输出: 返回核心语法参考的执行结果,包含操作状态和输出数据。

2. 基础禁用范式

WhatsApp不支持的常见Markdown元素及其替代方案。

禁用范式与替代方案:

  • 井号标题(#/##): WhatsApp不渲染。替代: 用*加粗*作为标题
  • Markdown表格(| col |): WhatsApp不渲染。替代: 转为项目符号列表* 列1: 列2
  • 双星号加粗(**text**): 显示原始星号。替代: 用单星号*text*
  • 双波浪线(~~text~~): 显示原始波浪线。替代: 用单波浪线~text~
  • 水平分割线(---): 可能被误判。替代: 用下划线行__________

输出: 返回基础禁用范式的执行结果,包含操作状态和输出数据。

3. 基础通知模板

面向通知场景的基础消息模板,可直接套用并替换变量内容。

订单确认模板:

*订单确认*
订单号: ORD20250118
商品: 蓝牙耳机 x1
金额: *¥299*
预计 _3-5个工作日_ 送达。

如有疑问请回复此消息。

物流更新模板:

*物流更新*
您的订单 ORD20250118 已发出。

* 当前位置: 深圳转运中心
* 预计送达: _1月20日_

> 回复1查看完整物流轨迹

输出: 返回基础通知模板的执行结果,包含操作状态和输出数据。

适用场景

场景输入输出
通知模板编写业务通知需求(订单/物流)符合排版规范的WhatsApp通知模板
日常消息排版需要格式化的WhatsApp消息WhatsApp原生格式消息

不适用于: 客服话术设计、营销消息排版、团队消息标准化(需升级付费版)

使用流程

  1. 明确消息类型: 确定要编写的消息属于通知还是日常沟通
  2. 选择对应模板: 从基础通知模板中选择最接近的作为起点
  3. 填充业务内容: 将模板中的变量替换为实际业务数据
  4. 校验禁用范式: 检查消息中是否使用了WhatsApp不支持的Markdown元素
  5. 输出最终消息: 输出符合排版规范的WhatsApp消息

示例

示例1: 订单确认通知模板设计

需求: 为电商设计订单确认的WhatsApp通知,包含订单号、商品、金额、预计送达时间

最终模板:

*订单确认*
订单号: ORD20250118

*商品明细*
* 蓝牙耳机: 1件 ¥299
* 手机壳: 2件 ¥78

*合计: ¥377*
预计 _3-5个工作日_ 送达。

如有疑问请回复此消息。

排版分析: 标题用加粗标明消息性质;商品明细用项目符号列表(清晰可扫读);金额用加粗(接收方一眼看到关键数据);预计时间用斜体(辅助信息弱化)。

示例2: 日常消息格式优化

需求: 将一条含Markdown格式的日常消息转为WhatsApp格式

输入(含错误格式):

**系统维护通知**
~~原定23:00~~ 改为 22:00 开始
预计 *2小时* 完成

输出(WhatsApp格式):

*系统维护通知*
~原定23:00~ 改为 22:00 开始
预计 _2小时_ 完成

排版分析: **双星号**转为*单星号*;~~双波浪线~~转为~单波浪线~;Markdown斜体*2小时*转为WhatsApp斜体_2小时_

异常处理

错误场景错误信息/现象原因分析处理方式
加粗不生效接收方看到*text*原始星号星号与文字间有空格确保*紧贴文字,写法为*text*而非* text *
列表项不渲染接收方看到*Item而非列表圆点星号后缺少空格写法为* Item(星号加空格加内容)
双星号显示异常接收方看到**text**消息残留Markdown双星号**text**替换为*text*
井号标题显示异常接收方看到# 标题WhatsApp不渲染标题语法# Header替换为*Header*
表格显示混乱接收方看到竖线混乱排列WhatsApp不支持表格将表格转为项目符号列表

常见问题

Q1: WhatsApp加粗为什么用单星号而不是双星号?

A: WhatsApp的格式语法是平台自定义的,与标准Markdown不同。WhatsApp用*text*(单星号)表示加粗,_text_(单下划线)表示斜体,~text~(单波浪线)表示删除线。如果直接发送Markdown的**text**,接收方会看到原始双星号而非加粗效果。编写WhatsApp消息时需使用单星号语法。

Q2: 什么时候该用加粗,什么时候该用斜体?

A: 加粗用于接收方必须注意到的关键信息:金额、截止日期、订单号、重要提醒。斜体用于辅助或补充信息:预计时间、可选操作、语气修饰。判断标准:如果这条信息漏看会导致问题(如错过退款),用加粗;如果漏看不影响核心操作(如预计送达时间是估算),用斜体。避免全篇加粗,加粗过多等于没有加粗。

Q3: 如何在WhatsApp消息中展示结构化数据(如商品列表)?

A: WhatsApp不支持Markdown表格。替代方案:用项目符号列表,每行格式为* 列名: 值。例如商品明细写为* 蓝牙耳机: 1件 ¥299。如果有表头需求,在列表前加一行加粗标题,如*商品明细*后跟列表项。原则是用列表加加粗组合替代表格,保持信息可扫读。

Q4: 免费版和付费版有什么区别?

A: 免费版(入门)包含核心语法参考(加粗/斜体/删除线/列表)、基础禁用范式与2个通知模板。付费版(WhatsApp 排版指南)额外提供:

  • 完整语法参考(含等宽字体、引用、多行引用等高级语法)
  • 完整禁用范式目录(含嵌套格式、HTML标签等)
  • Human-to-Human风格规范(语气、信息层次、视觉节奏)
  • 四类即用模板库(订单通知/物流更新/客服回复/促销公告)
  • Markdown差异对照表(7项差异详解)
  • 内容类型排版建议(通知/列表/对话/营销四类)
  • 3个完整模板设计案例(含设计过程分析)
  • 8种WhatsApp特定异常处理对比5种基础异常

错误处理

错误场景原因处理方式
LLM响应超时或无响应网络延迟或模型负载过高执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接,执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求;确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确用户输入不符合skill预期格式检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求,参考示例章节
执行结果与预期不符指令描述不够明确或上下文不足提供更详细的指令描述,补充必要的上下文信息
命令执行失败运行环境不满足要求或权限不足确认运行环境符合依赖说明中的要求;检查命令权限设置

已知限制

  • 功能限制: 仅覆盖核心语法(加粗/斜体/删除线/列表),不含等宽字体、引用等高级语法(需升级付费版)
  • 模板限制: 仅提供2个通知模板(订单确认/物流更新),不含客服、营销、公告模板(需升级付费版)
  • 无风格规范: 不含Human-to-Human风格规范、信息层次与视觉节奏指南(需升级付费版)
  • 客户端差异: WhatsApp格式渲染效果因客户端版本而异
  • 不涉及消息发送: 本指南提供排版规范与模板,不涉及WhatsApp API调用

需要完整模板库(客服/营销/公告)、风格规范、Markdown差异对照等高级功能?升级至 whatsapp-styling-guide 付费版,获取完整的WhatsApp排版指南与即用模板库。

安全注意事项

风险类型防范措施
API密钥泄露通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性
敏感数据暴露输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。

效率量化分析

操作场景手动耗时自动化耗时效率提升
文件解析与提取5-10分钟/个<5秒/个60-120x
批量文件处理(100个)8-16小时<5分钟96-192x
API调用与响应解析2-3分钟/次<1秒/次120-180x
多接口数据聚合15-30分钟<10秒90-180x
命令执行与结果收集3-5分钟/次<2秒/次90-150x
重复任务批量执行因任务而异线性缩减5-50x
错误排查与修复10-30分钟<30秒20-60x

差异化对比

对比维度本技能传统手动方式通用脚本工具
自动化程度全流程自动完全手动部分自动
错误处理内置错误恢复依赖人工经验基本try-catch
可复用性参数化配置一次性脚本模板化
安全合规内置安全检查无安全保障无安全保障
适用场景核心功能通用场景通用场景

核心功能

  • 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
  • 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
  • API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
  • 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果

Top skills in this category

Humanizer

@biostartechnology

Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.

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Answer Overflow

@rhyssullivan

Search indexed Discord community discussions via Answer Overflow. Find solutions to coding problems, library issues, and community Q&A that only exist in Discord conversations.

18122k

Video Subtitles

@ngutman

Generate SRT subtitles from video/audio with translation support. Transcribes Hebrew (ivrit.ai) and English (whisper), translates between languages, burns subtitles into video. Use for creating captions, transcripts, or hardcoded subtitles for WhatsApp/social media.

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Moltbot Best Practices

@nextfrontierbuilds

Best practices for AI agents - Cursor, Claude, ChatGPT, Copilot. Avoid common mistakes. Confirms before executing, drafts before publishing. Vibe-coding essential.

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Zero Trust

@doonot

Security-first behavioral guidelines for cautious agent operation. Use this skill for ALL operations involving external resources, installations, credentials, or actions with external effects. Triggers on - any URL/link interaction, package installations, API key handling, sending emails/messages, social media posts, financial transactions, or any action that could expose data or have irreversible effects.

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