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xiaohongshu-tool小红书工具

Agent Skill

xiaohongshu-tool 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

6,267

周安装

256

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,028
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:xiaohongshu-tool(小红书工具)
来源仓库:https://github.com/um-why/xiaohongshu-tool
安装命令:
openclaw skills install xiaohongshu-tool
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 xiaohongshu-tool

简介

小红书运营全链路数据工具|支持关键词搜索/笔记详情查询/爆款挖掘/竞品分析/KOL筛选/趋势洞察,基于Node.js开发,可获取小红书图文/视频笔记的点赞/评论/收藏数据,用数据驱动小红书流量增长,告别盲目创作

SKILL.md

name
xiaohongshu-tool
description
小红书运营全链路数据工具|支持关键词搜索/笔记详情查询/爆款挖掘/竞品分析/KOL筛选/趋势洞察,基于Node.js开发,可获取小红书图文/视频笔记的点赞/评论/收藏数据,用数据驱动小红书流量增长,告别盲目创作
license
MIT
metadata
openclaw
type
command
runtime
nodejs@16.14.0+
entrypoint
search
src/xiaohongshu/search-cli.js
detail
src/xiaohongshu/detail-cli.js
version
1.0.2
timeout
300
requires
bins
["node"]
env
["GUAIKEI_API_TOKEN"]
env_desc
GUAIKEI_API_TOKEN
小红书数据API访问令牌(必填);默认值仅用于体验,私有TOKEN需联系开发者申请,否则可能触发频率限制/功能降级
category
营销工具/数据挖掘
tags
["小红书", "数据工具", "运营", "Node.js", "API"]
keywords
examples

📊 小红书商业洞察与竞品分析助手

一句话价值主张:告别盲目创作,用数据驱动小红书流量增长。从海量公开数据中提炼可落地的爆款逻辑、竞品策略、KOL价值,覆盖内容创作、品牌营销、市场分析全场景,让小红书运营决策有迹可循。

1. 技能概述

这是一款专注于小红书商业数据挖掘的工具。它能够穿透小红书的公开数据层,为你提供深度的竞品监控趋势预测KOL 筛选服务。无论你是内容创作者、品牌营销人员还是市场分析师,都能通过此工具获取决策支持。

1.1 核心能力矩阵

能力模块核心功能解决痛点
🔍 爆款挖掘热门笔记发现、高互动内容检索找不到选题灵感,不知道什么内容火
🕵️ 竞品分析对标账号监控、笔记表现追踪竞品为什么涨粉快?他们的策略是什么?
👥 KOL 筛选博主粉丝画像、互动率分析找不到合适的投放博主,担心数据造假
📈 趋势监控关键词热度追踪、话题趋势分析错过热点,无法预判市场风向

1.2 适用人群

✅ 小红书内容创作者/运营 | ✅ 品牌营销/市场人员 | ✅ 数据分析师 | ✅ MCN机构/博主经纪人

1.3 核心使用场景

场景具体价值
内容创作选题输入关键词,筛选「最多点赞」笔记,快速找到爆款选题方向
品牌竞品监控输入竞品账号/笔记链接,分析其互动数据、内容风格,制定差异化策略
KOL投放筛选解析KOL笔记的真实互动率(点赞/评论/收藏),避免数据造假的博主
市场趋势分析定时监控关键词「最新排序」,捕捉小红书热点风向,提前布局内容
数据报表生成输出Markdown格式结果,直接嵌入运营周报,减少手动整理成本

2. 快速使用指南

2.1 前置条件

  • 安装Node.js 16.14.0+环境
  • 配置环境变量 GUAIKEI_API_TOKEN(默认TOKEN仅用于体验,私有TOKEN需申请)

2.2 基础语法

2.2.1 小红书关键词搜索

# 基础语法
node src/xiaohongshu/search-cli.js <关键词> [选项]

# 完整选项说明
--keyword -k <关键词>: 搜索关键词(必填,2-50个汉字,避免特殊符号)
--type -t <0/1/2>: 内容类型,0-全部(默认),1-视频,2-图文
--sort -s <0-4>: 排序规则,0-综合(默认),1-最新,2-最多点赞,3-最多评论,4-最多收藏
--limit -l <1-60>: 搜索数量,1-60(默认10)
--output -o <json/markdown>: 输出格式(默认json)
--help -h: 显示帮助信息

# 示例
node src/xiaohongshu/search-cli.js "露营装备" --sort 2 --limit 20
node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword "早春穿搭" --type 2 --output markdown

2.2.2 小红书笔记详情查询

# 基础语法
node src/xiaohongshu/detail-cli.js <笔记链接> [选项]

# 选项说明
--url -u <笔记链接>: 笔记链接(支持https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx 或 http://xhslink.com/m/xxx)
--help -h: 显示帮助信息

# 链接格式要求
1. 完整链接:必须包含 xsec_token 参数(如 https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy)
2. 短链接:https://xhslink.com/m/xxx(自动兼容,无需手动解析)
❌ 错误:链接含空格、无xsec_token的完整链接会直接报错

# 示例
node src/xiaohongshu/detail-cli.js "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy"
node src/xiaohongshu/detail-cli.js --url "http://xhslink.com/m/xxx"

2.3 进阶使用示例

# 爆款挖掘(最多点赞+图文)
node src/xiaohongshu/search-cli.js "春日穿搭" --type 2 --sort 2

# 趋势监控(定时执行最新排序,对比不同时段数据)
node src/xiaohongshu/search-cli.js "露营装备" --sort 1

2.4 快速上手(复制即用)

步骤1:环境准备

# 安装Node.js 16.14.0+
node -v # 验证版本

# 配置环境变量(Linux/Mac)
export GUAIKEI_API_TOKEN="你的令牌"
# 配置环境变量(Windows)
set GUAIKEI_API_TOKEN="你的令牌"

步骤2:一键运行示例

# 爆款笔记挖掘(图文+最多点赞)
node src/xiaohongshu/search-cli.js "露营装备" --type 2 --sort 2 --limit 30 --output markdown

# 竞品笔记详情分析
node src/xiaohongshu/detail-cli.js "https://xhslink.com/m/xxx"

3. 数据合规说明

✅ 仅抓取小红书公开可见内容,无隐私数据泄露风险 ✅ 数据仅用于商业分析参考,需遵守小红书平台使用条款 ✅ 所有输出数据均做脱敏处理,不涉及用户个人信息 ✅ 本工具依赖第三方 API 进行数据获取。数据仅供参考,第三方服务可能存在不稳定或接口变更的情况。请勿用于高频爬虫或侵犯用户隐私的场景 ⚠️ 高频调用(如1分钟>10次)可能触发API频率限制,私有TOKEN可提升限额

4. 技术说明(OpenClaw 适配)

  • 运行环境:Node.js 16.14.0+,需提前配置 GUAIKEI_API_TOKEN 环境变量
  • 数据输出格式:支持JSON/Markdown(按需返回)
  • 触发方式:支持自然语言指令直接触发,无需固定语法,容错率高
  • 异常处理:所有请求均有重试机制

4.1 运行环境兼容说明

  • 系统兼容:Windows/Linux/MacOS(无需额外依赖,仅需Node.js)
  • Node.js版本:推荐16.14.0+
  • 网络要求:需能正常访问网络,国内服务器无需代理
  • 权限要求:无需管理员权限,普通用户即可运行

4.1 重试机制

  • 创建任务(search/detail):最多重试3次,间隔2秒,失败提示【创建任务重试】;
  • 查询任务结果:最多重试60次(约2分钟),间隔2秒,失败提示【查询任务重试】;
  • 所有重试均为自动触发,无需手动干预,超时未返回则抛出错误。

4.2 日志说明

  • 运行时会输出彩色日志:INFO(蓝色)、SUCCESS(绿色)、WARN(黄色)、ERROR(红色);
  • 启动时会打印工具Banner,方便确认是否正确执行;
  • 所有任务结果会自动保存到 logs/ 目录(按时间+关键词/链接命名)。

5. 版本更新日志

v1.0.2

  • 重大重构:代码库结构全面优化,原 lib/ 和 scripts/ 目录统一整合至 src/ 目录
  • 新增模块:新增工具类与校验模块(日志、重试、网络请求、密钥、通用工具等),大幅提升代码模块化与可维护性
  • 入口优化:CLI 执行入口更新为 src/xiaohongshu/search-cli.js 和 src/xiaohongshu/detail-cli.js,使用更清晰直观
  • 文档升级:完善 SKILL.md 文档,丰富功能说明、补充完整使用示例、扩展环境配置与输出格式说明
  • 命令行增强:优化命令行参数,新增参数简写形式,明确必填字段,强化笔记链接合法性校验规则
  • 环境升级:Node.js 最低支持版本提升至 16.14.0 及以上

v1.0.1

  • 新增小红书笔记详情与评论情绪分析功能,支持通过笔记链接获取详细数据。
  • 增强关键词搜索脚本,支持更丰富的查询选项与数据输出格式。
  • 技能名称由“xiaohongshu-search”升级为“xiaohongshu-tool”,能力范围拓展。
  • 入口脚本区分搜索与详情,CLI用法更加清晰。
  • 技能文档全面更新,补充更多用例与参数说明。

v1.0.0

  • 首发上线:实现小红书关键词搜索与数据洞察自动化工具。
  • 支持热门笔记挖掘、竞品分析、KOL筛选和趋势监控等核心商业分析功能。
  • 增加多选项参数(类型、排序、输出格式、搜索数量)灵活定制搜索。
  • 支持JSON与Markdown两种数据输出格式。
  • 提供开放式命令行用法与使用示例,适配 Node.js 16.14.0+ 环境。
  • 明确数据合规说明及环境变量配置要求。

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

74.67%
按下载量换算1,514

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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

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