Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
效率只读clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

rendshot-xiaohongshu渲染小红书

Agent Skill

rendshot-xiaohongshu 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,497

周安装

101

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

784
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:rendshot-xiaohongshu(渲染小红书)
来源仓库:https://github.com/zoohero500/rendshot-xiaohongshu
安装命令:
openclaw skills install rendshot-xiaohongshu
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install rendshot-xiaohongshu

简介

rendshot-xiaohongshu 专为小红书(RED)平台打造封面图像和内容图形,适配本地化审美。

  • 支持种草笔记、教程分享等多种垂直领域视觉表达形式。
  • 使用 openclaw skills install 命令安装,输入关键词和描述即可产出图片。
  • 使用前应考虑目标受众偏好和文化语境差异。
  • 适用于电商推广、生活方式博主和品牌营销活动。

SKILL.md

name
xiaohongshu
description
Create high-performing Xiaohongshu (Little Red Book / RED) cover images and content graphics. Use when the user mentions: '小红书', 'xiaohongshu', 'RED', '种草', '笔记封面', '小红书图片', '小红书卡片', or wants to create content for the Xiaohongshu platform. Combines platform algorithm knowledge, visual design best practices, and Rendshot image generation.

Xiaohongshu Content Image Generator

Create cover images and content graphics optimized for Xiaohongshu's recommendation algorithm and visual aesthetic standards.

Workflow

When a user wants to create Xiaohongshu content images:

Step 1: Understand the Business Context

Ask (if not provided):

  • What product/service/topic? (e.g., coffee, skincare, travel)
  • What type of note? (种草/测评/教程/合集/日常分享)
  • Target audience? (defaults based on category, see references/algorithm.md)

Step 2: Apply Algorithm-Aware Design Decisions

Read references/algorithm.md for:

  • Title formula selection (数字型/疑问型/对比型/紧迫型)
  • Cover design patterns that drive click-through
  • Content type matching to audience expectations
  • Avoid patterns that trigger suppression (敏感词, 过度营销)

Step 3: Apply Visual Style

Read references/design-style.md for:

  • Style selection based on category (杂志风/手写感/干净利落/对比冲击)
  • Color palette by category
  • Typography and layout rules
  • The 3-second rule for cover stopping power

Step 4: Generate with Rendshot

Option A — Use existing template:

list_templates({ platform: "xiaohongshu", q: "<category keyword>" })
get_template({ template_id: "tpl_xxx" })
generate_image({
  template_id: "tpl_xxx",
  variables: { title: "...", ... }
})

Option B — AI generate from prompt:

generate_image({
  prompt: "<detailed design prompt based on Steps 1-3>",
  platform: "xiaohongshu",   // 1080x1440
  locale: "zh"
})

The prompt should encode your design decisions:

generate_image({
  prompt: "手工皂种草笔记封面,温暖大地色调,中央大标题'三步入门冷制皂',副标题'新手也能做出专柜级手工皂',底部产品摆拍留白区域,杂志风排版,衬线标题字体",
  platform: "xiaohongshu",
  locale: "zh"
})

Option C — Wide format:

generate_image({
  prompt: "...",
  platform: "xiaohongshu_wide",  // 1080x810
  locale: "zh"
})

Step 5: Save Good Results

create_template({
  name: "手工皂种草封面",
  html: "<returned html>",
  variables: [...],
  platform: "xiaohongshu",
  category: "lifestyle",
  tags: ["handmade", "soap", "tutorial"]
})

Quick Reference

DimensionStandardWide
Platformxiaohongshuxiaohongshu_wide
Size1080x1440 (3:4)1080x810 (4:3)
Use case种草/测评/教程合集/对比/攻略

Design Prompt Construction

When building prompts for Rendshot AI, always include:

  1. Note type: 种草/测评/教程/合集/日常
  2. Color direction: Based on category (see design-style.md)
  3. Title text: Use algorithm-optimized formula (see algorithm.md)
  4. Layout style: 杂志风/手写感/干净利落/对比冲击
  5. Key visual element: Product photo area, illustration, or pattern
  6. Typography hint: Font style preference

References

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

75.93%
按下载量换算595

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills