我一直觉得维护社交媒体账号挺耗人。

不是说发一条微博有多难，而是那一整套杂活很烦：看热点、想角度、组织语言、配图、发出去，再回评论和私信。时间一长，你会发现自己不是在表达，而是在维护一个“互联网值班号”。

最近我用 MediaUse 和几个 AI Agent 测试了一套工作流。现在它可以自己看微博热点、生成草稿、发布内容，也能定时处理评论和私信。说“赛博分身”有点夸张，但它确实已经能替我完成不少重复劳动。

我以前为什么放弃浏览器点击方案

最早我试过 browser-use 这类方案。思路很直白：让 AI 看网页，然后像人一样点按钮、输入文字、滚动页面。

问题也很直白：贵，而且不稳。

这类工具通常要把 DOM、截图或页面结构塞给模型，让模型判断“发布”按钮在哪。发一条微博，本来只是几行文字的事，最后会消耗一大段上下文。页面一弹登录提醒、广告浮层，或者按钮位置变了，Agent 就容易卡住。

你会有一种很荒谬的感觉：我明明是想让它帮我发微博，结果我得在旁边看着它找按钮。

MediaUse 的差别：让 Agent 调命令，而不是猜页面

这次工作流里我用了 MediaUse 的 weibov2 skill。它给微博操作封装了一层命令，不需要 Agent 每次都去猜页面元素。

比如发微博，不再是“找到输入框、点击、输入、点击发布”，而是直接调用发布命令。查通知、搜热搜、回评论、发私信，也都有对应的动作。

这件事听起来不复杂，但用起来差别很明显。

Agent 终于可以把注意力放在内容上：今天聊什么，语气怎么拿捏，哪些评论值得回，哪些可以跳过。至于“怎么点到那个按钮”，就交给工具处理。

我这次用的是 weibov2 skill。它把微博里的常见任务拆成几类：

• 发布：post feed、post repost
• 读取：get feed、get detail、get notif
• 搜索：search text、search user、search hot
• 回复：reply comment、reply sub、reply message
• 互动：engage like、engage follow、engage collect
• 用户操作：user profile、user feed、user followers

也就是说，Agent 不需要再盯着网页猜“哪个按钮是发布”。它只要决定发什么，然后调用：

mediause weibov2 post feed --text "今天的内容" --json

处理评论也类似：

mediause weibov2 reply comment --post-id <id> --text "回复内容" --json

这一下省掉了很多不确定性。网页长什么样、按钮在哪里、弹窗有没有挡住，至少不再是模型每次都要重新解决的问题。

我现在的工作流

我这次主要试了三个环境：

Claude Code 能跑，也适合做一些内容生成和命令调用。

OpenClaw 在执行上也比较稳，拿来试定时任务没什么问题。

Codex 最后是我用下来最顺的。它不只是能调用 MediaUse，还能把“选题、成文、定时发布、后续评论处理”这些事串得更自然。尤其是成文这一块，它可以根据上下文直接写出比较完整的微博内容，不需要我反复补提示词。

Codex 在这类连续任务里表现更像一个能接上下文的助理。它可以先看资料，再写微博；也可以根据之前的发布内容，调整后续回复的语气。定时跑起来以后，它还能按设定周期检查评论和私信，再决定要不要调用 MediaUse 去处理。

MediaUse 负责执行，Codex 负责判断和写作。这个搭配比较舒服。

mediause use account weibov2:main --json
mediause auth health --json

登入自己的账号，检查状态，状态正常以后，再做搜索、发布、回复这些动作。执行完还能用 trace 看结果。

比浏览器自动化省心在哪

最大的变化不是“能发微博”，而是不用每一步都赌页面状态。

以前用点击方案，失败原因经常很无聊：页面没加载完、按钮没找到、弹窗没关、输入框焦点丢了。Agent 看起来很聪明，但一到真实网页环境里就会被这些小事拖住。

MediaUse 这边更像是给 Agent 开了一组微博 API 风格的工具。Agent 负责判断内容，MediaUse 负责执行动作。两边边界清楚之后，整套系统稳定很多。

我自己的体验大概是：

维度	浏览器点击方案	MediaUse 方案
上下文消耗	高，需要看页面	低，主要传指令和结果
失败原因	页面状态、弹窗、布局变化	多数是登录、风控或参数问题
调试方式	看截图、猜步骤	看 JSON 输出和 trace
适合任务	临时网页操作	可重复的账号工作流

这里我不想把话说得太满。微博这种平台一定有风控，自动化也不能乱跑。weibov2 skill 里本身也写了节奏限制：发布不要密集，回复和互动要有间隔，遇到风控提示就停。我的做法也是偏保守的，宁愿少发一点，也不要把账号跑成机器味。

真正有用的是“可控”

这套东西让我最满意的地方，不是它能装得多像真人，而是它可控。

我可以规定它每天最多发几条，只回复哪些类型的评论，哪些话题不要碰，遇到争议内容直接跳过。Agent 生成的内容也不是直接裸奔发布，中间可以加审核，也可以只让它先写草稿。

这样一来，它更像一个执行力很强的助理，而不是一个失控的自动发帖脚本。

如果你也想做一个社交媒体分身，我建议先别从“让 AI 操作浏览器”开始。微博这种高频、重复、动作明确的场景，更适合用语义化命令来做。

让模型负责思考，让工具负责执行。

这句话听起来像废话，但真跑起来以后，差别很大。

Skills 来源

https://github.com/mediause/agent-skills