用途：抓取微信公众号公开文章，转换为标准 Markdown 并生成 Obsidian 规范的 Front Matter 元数据，同时把文中图片下载到本地，适合个人知识管理素材采集、文章本地备份、离线阅读准备以及 Obsidian/Notion 等知识库导入与分类归档。
主要能力：无需登录，通过伪装微信客户端 UA 绕过 PC 端访问限制；自动提取标题、公众号名称、作者、发布时间与摘要；自动生成 Front Matter（含 title、source、author、published、created、description、tags）；图片本地化到 attachments 目录并替换为相对路径；自动适配 Windows/Linux/macOS 临时目录；文件名自动替换特殊字符；支持传入领域分类，将分类加入标签与文件名前缀；基于轻量 HTTP 请求，无浏览器依赖。
使用方式：环境要求 Node.js >= 14.0.0。先进入技能目录并安装依赖：cd skills/wechat-article-fetcher，然后 npm install。抓取命令为 node scripts/fetch.js <微信文章URL> [领域分类]，URL 需为 https://mp.weixin.qq.com/s/xxx 形式的公开链接，分类参数可选（如 AI、生活、政策、财经、科技），不传则无分类标签。输出默认位于系统临时目录下的 wechat-article-[时间戳] 文件夹，内含 [分类]-[文章标题].md 与 attachments 图片目录。
限制：仅支持公开可访问、无付费墙或仅粉丝可见的文章；部分公众号反爬严格可能抓取失败，可重试；部分图片因防盗链或失效会下载失败，脚本跳过并保留原链接；默认输出到系统临时目录，如需自定义路径需修改脚本中 articleDir 变量。其余细节暂未提供。