小红书笔记创作#

1. 简介#

专为小红书内容创作打造的一站式笔记生成工具 -- 基于全网每日持续收录的 2000+ 条爆款笔记数据，根据用户输入关键词精准检索热门爆款笔记，通过 AI 深度复盘爆款内容的结构、开头逻辑、干货密度与互动话术，提炼核心流量密码与创作要点，生成通顺、合规、可直接发布的完整笔记文案。

适用对象：小红书创作者、内容运营、品牌方内容团队、需要高效产出流量内容的个人或团队。

---

2. 功能特性#

核心功能：

• 爆款笔记查询 -- 基于关键词搜索小红书热门笔记，最多获取 50 条数据
• 爆款规律分析 -- 从标题、内容结构、互动引导、标签策略等维度提炼流量密码
• 智能内容生成 -- 生成完整的推荐标题（3-6 个）、正文内容、推荐标签（5-10 个）
• 个人风格融合 -- 支持用户上传个人写作样本，融合其风格到生成的文案中
• 爆款公式溯源 -- 输出参考的爆款规律和核心参考笔记

特色亮点：

• 泛化词拓展策略：对大类词推荐 10 个细分方向
• 数据不足自动扩展时间范围（禁止换词）
• 严格输出格式：推荐标题 + 正文内容 + 推荐标签 + 爆款公式来源
• 输出前自检查机制：确保所有字段完整
• 搜索最新热点补充创作素材

---

3. 一键安装#

鉴权#

获取 API Key

请前往 红狐hub 获取API KEY

配置 API Key

方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中

bash

{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案2: 终端配置：export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

bash

export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装#

无需额外安装，使用 Python 标准库即可运行。

---

4. 使用指南#

基础使用#

触发条件：当用户说 "帮我写一篇关于 XX 的小红书笔记"、"生成 XX 相关的文案内容" 等文案生成类需求时使用。

核心规则：仅在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent。

完整操作流程#

Step 1：查询爆款笔记

1.1 关键词处理：

• 无赛道关键词（如 "最近热门笔记有哪些"）-> 关键词传空字符串 ""，查询全站热门
• 有赛道关键词 -> 提取精确搜索关键词：
  • 细分词 / 垂直赛道 -> 直接搜索
  • 泛化词 / 大类（如 "穿搭"、"美食"）-> 先推荐 10 个细分方向，等待用户选择后再查询

1.2 时间范围：

• 默认最近 7 天（ startDate = 今天 - 7 天）
• 数据不足时自动扩展时间范围（优先扩展时间，禁止换词）：近 1 天 -> 近 3 天 -> 近 7 天 -> 近 30 天

1.3 调用脚本：

bash

python scripts/fetch_xhs_hot_articles.py \
  --keyword "<用户关键词>" \
  --max-items 50 \
  --page-size 50 \
  --start-date "<yyyy-MM-dd>"

参数说明：

• --keyword：搜索关键词，无关键词时传空字符串 ""
• --max-items：固定传 50，获取 50 条数据用于深度分析
• --page-size：固定传 50
• --start-date：开始日期，格式 yyyy-MM-dd

脚本输出（JSON 格式输出到控制台）：

• items：搜索结果列表（noteId、title、desc、createTime、互动数据、评分等）
• latestHotArticles：推荐热门笔记
• relatedSearches：拓展词推荐

详细字段说明见 references/xhs_hot_article_format.md。

执行要求：

• 执行脚本后，直接基于输出数据进行分析
• 禁止将原始爆款数据展示给用户
• 禁止仅发送文件路径或 "已保存" 等简短提示

Step 2：分析爆款规律

基于脚本返回的 50 条数据 进行深度分析：

标题规律：

• 高互动标题的共同特征（数字使用、情绪词、人群标签）
• 标题长度与结构模式

内容规律：

• 热门笔记的主题方向与切入角度
• 内容结构与段落分布特点
• 互动引导方式

标签策略：

• 高频出现的标签类型
• 热门话题标签

数据分析维度：

指标分析要点互动总量高互动内容的核心特征收藏率内容实用价值高低评论量话题性与互动引导效果点赞比情绪共鸣程度评分排名有关键词时参考 totalScore 排序

Step 3：引导用户上传个人风格参考

在生成文案前， 必须 主动询问用户是否提供个人风格参考：

想让我更懂你的风格？发几段平时的笔记、日记或随笔给我就行

• 若用户提供：分析其写作风格（用词习惯、语气特点、表达方式），融合到生成的文案中
• 若用户不提供：直接基于爆款规律生成文案

Step 4：生成文案

必须严格按照爆款规律分析结果进行创作。

创作前的准备：

1. 回顾爆款规律分析结果：提取的高频关键词和热词（必须融入正文）、热门标题模式（必须严格遵循）、爆款内容的结构特征、热门内容风格
2. 搜索最新资讯 / 热点：使用 web_search 工具搜索 小红书 + <选题关键词> + 最新，必须获取至少 1-2 个最新热点或资讯作为创作素材

撰写小红书笔记内容：

1. 标题创作：严格遵循爆款标题模式，优先使用数字型标题、疑问句、感叹句，标题最多不超过 20 字
2. 正文创作：必须融入高频关键词，参考爆款开头 "钩子" 手法，融入最新热点资讯，结构参考分点说明 / 步骤教程 / 对比展示，结尾添加引导互动话术，良好分段并点缀少量 Emoji
3. Tags：结尾添加 5-10 个相关标签（Tags 仅用于笔记正文，不渲染到图片中）

Step 5：输出前自检（必须执行）

在输出前逐项检查：

• 推荐标题：是否包含 3-6 个推荐标题？
• 正文内容：是否包含完整可发布的正文？
• 推荐标签：是否包含 5-10 个相关标签？
• 爆款公式来源 - 参考的爆款规律：是否简述提炼的爆款公式？
• 爆款公式来源 - 参考的爆款笔记：是否列出 2-3 篇核心参考笔记（每篇含标题、作品链接、作者名、作者链接、完整互动数据）？

输出格式（必须严格遵守）#

text

### 推荐标题
1. [标题1]
2. [标题2]
3. [标题3]

### 正文内容
[完整可发布的正文]

### 推荐标签
#标签1 #标签2 #标签3 #标签4 #标签5

### 爆款公式来源
**参考的爆款规律**：[简述提炼的爆款公式，如"数字型标题 + 痛点开场 + 分点干货 + 互动收尾"]

**参考的爆款笔记**（列出 2-3 篇核心参考笔记，优先选择互动数据最高的笔记）：
1. [笔记标题](noteLink) - [@作者名](authorLink) - 互动数据：收藏 X / 分享 X / 评论 X / 点赞 X
2. [笔记标题](noteLink) - [@作者名](authorLink) - 互动数据：收藏 X / 分享 X / 评论 X / 点赞 X
3. [笔记标题](noteLink) - [@作者名](authorLink) - 互动数据：收藏 X / 分享 X / 评论 X / 点赞 X

禁止输出：卡片设计或图片、脚本执行命令、文件路径或下载链接、仅展示数据而不生成文案。

高级使用#

数据说明：数据库仅包含昨天至 30 天前的数据。笔记互动数据截止为入库时间，不是实时数据。

常用指令速查#

场景输入示例处理方式细分词直接生成"帮我写一篇关于减脂餐的小红书笔记"直接搜索生成文案泛化词需拓展"帮我写一篇穿搭相关的文案"先推荐 10 个细分方向融合个人风格用户提供笔记样本后分析风格融合到生成文案中

---

5. 使用场景#

1. 新手创作者从零开始：输入选题关键词（如 "减脂餐"），获取基于真实爆款数据分析的可发布完整笔记，直接降低创作门槛。
2. 内容运营批量产出：输入不同细分关键词，批量生成多篇差异化文案，提高团队产出效率。
3. 品牌方深度定制内容：提供品牌产品信息和风格样本，生成符合品牌调性同时踩中爆款规律的小红书种草笔记。
4. 创作者优化已有内容：将已有文案作为风格参考输入，基于最新热点和爆款数据重新生成优化版本，提升内容竞争力。

---

6. 项目架构#

目录结构#

text

xiaohongshu-write/
├── SKILL.md                          # 本文件
├── scripts/
│   └── fetch_xhs_hot_articles.py     # 调用红狐数据API获取热门笔记数据，输出JSON到stdout
└── references/
    └── xhs_hot_article_format.md     # 数据字段格式和输出规范

技术栈#

技术用途Python 标准库HTTP 请求与数据解析红狐 API小红书爆款笔记数据来源WebSearch获取最新热点资讯补充创作素材AI 智能分析爆款规律提炼与文案生成

核心模块说明#

• fetch_xhs_hot_articles.py：接收关键词、max-items、page-size、start-date 参数，调用红狐 API 获取热门笔记数据，输出 JSON 格式到 stdout，包含 items（搜索结果）、latestHotArticles（推荐热门笔记）、relatedSearches（拓展词推荐）。

资源索引#

文件用途scripts/fetch_xhs_hot_articles.py调用红狐数据API获取热门笔记数据，输出JSON到stdoutreferences/xhs_hot_article_format.md了解数据字段格式和输出规范时读取

---

7. 常见问答#

安装#

Q: 需要安装什么依赖？ A: 无需额外安装，使用 Python 标准库即可运行。

Q: 如何配置 API Key？ A: 请前往 红狐hub 获取 API KEY，通过环境变量 REDFOX_API_KEY 配置。

使用#

Q: 为什么不能直接在子 Agent 中执行？ A: 本 Skill 仅限于在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent，以确保输出格式的一致性和爆款公式来源的完整性。

Q: 数据范围是多少？ A: 数据库仅包含昨天至 30 天前的数据，默认时间范围为最近 7 天。

Q: 什么时候会用到 WebSearch？ A: 在创作准备阶段，需要搜索 小红书 + <选题关键词> + 最新 获取至少 1-2 个最新热点作为创作素材。

Q: 输出必须包含哪些部分？ A: 必须包含推荐标题（3-6 个）、正文内容、推荐标签（5-10 个）、爆款公式来源（参考的爆款规律 + 参考的爆款笔记 2-3 篇）。

故障排除#

Q: 生成的文案不符合预期？ A: 提供个人写作样本（平时的笔记、日记或随笔），让系统分析你的风格并融合到生成的文案中。

Q: 数据不足怎么办？ A: 自动按近 1 天 -> 近 3 天 -> 近 7 天 -> 近 30 天的顺序扩展时间范围，禁止换词。