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研究检索external-servicegithub未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

xiaohongshu-workflow小红书工作流程

Agent Skill

xiaohongshu-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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

727

周安装

30

GitHub Stars

52

下载量

238
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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-workflow(小红书工作流程)
来源仓库:https://github.com/aaaaqwq/claude-code-skills
仓库路径:skills/xiaohongshu-workflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/aaaaqwq/claude-code-skills --skill xiaohongshu-workflow
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/aaaaqwq/claude-code-skills --skill xiaohongshu-workflow

简介

xiaohongshu-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景快速定位候选结果。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 当前功能描述基于公开资料,实际能力以官方文档为准。

SKILL.md

小红书全流程运营工作流

基于 xiaohongshu-mcp 构建的完整运营工作流。

工作流决策树

用户请求
├── 配置/登录 → 【账号配置】
├── 发布内容 → 【内容发布】
├── 搜索/监控 → 【热点追踪】
├── 互动管理 → 【互动管理】
└── 数据分析 → 【数据分析】

1. 账号配置

1.1 安装 MCP 服务

# 下载 xiaohongshu-mcp(Linux x64)
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-linux-amd64.tar.gz

# 解压到 ~/.local/bin
mkdir -p ~/.local/bin
tar -xzf xiaohongshu-mcp-*.tar.gz -C ~/.local/bin/
tar -xzf xiaohongshu-login-*.tar.gz -C ~/.local/bin/

# 重命名并添加执行权限
cd ~/.local/bin
mv xiaohongshu-mcp-* xiaohongshu-mcp
mv xiaohongshu-login-* xiaohongshu-login
chmod +x xiaohongshu-mcp xiaohongshu-login

1.2 登录获取 Cookies

方式一:本地桌面环境

xiaohongshu-login  # 打开浏览器,用小红书 App 扫码登录

方式二:Linux 服务器(无桌面)

在本地电脑(Windows/Mac)获取 cookies:

# 下载 Windows 版本
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-windows-amd64.zip
unzip xiaohongshu-login-windows-amd64.zip

# 运行登录
.\xiaohongshu-login-windows-amd64.exe
# Cookies 保存在 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Temp\cookies.json

# 复制到服务器
scp /mnt/c/Users/<用户名>/AppData/Local/Temp/cookies.json user@server:~/.xiaohongshu/

1.3 启动 MCP 服务

# 启动服务(headless 模式)
xiaohongshu-mcp

# 检查状态
curl http://localhost:18060/mcp

# 查看日志
tail -f ~/.xiaohongshu/mcp.log

1.4 配置到 OpenClaw

将 skill 目录链接到 OpenClaw workspace:

ln -s /path/to/xiaohongshu-workflow ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu-workflow

2. 内容发布

2.1 发布流程

策划主题 → 收集素材 → 撰写内容 → 生成图片 → 发布 → 监控

2.2 内容规范

项目限制
标题≤20 字符
正文≤1000 字符
图片最多 18 张
视频≤15 分钟
每日发布≤50 条

2.3 发布图文笔记

使用 MCP 工具 publish_content

# 通过脚本调用
./scripts/publish.sh \
  --title "标题" \
  --content "正文内容" \
  --images "/path/to/image1.jpg,/path/to/image2.jpg" \
  --tags "标签1,标签2"

Python 调用示例:

import requests

def publish_note(title, content, images, tags=None):
    """发布小红书图文笔记"""
    payload = {
        "title": title,
        "content": content,
        "images": images,  # 图片路径列表
        "tags": tags or []
    }

    response = requests.post(
        "http://localhost:18060/mcp",
        json={"tool": "publish_content", "params": payload}
    )
    return response.json()

2.4 内容策略

发布主题类型:

  1. 教程类:使用指南、技巧分享
  2. 案例类:实际应用、成功故事
  3. 热点类:行业动态、趋势分析
  4. 互动类:问答、投票、征集

最佳发布时间:

  • 工作日:9:00-11:00, 18:00-20:00
  • 周末:10:00-12:00, 19:00-21:00

内容质量原则:

  • 标题吸引眼球(数字、疑问、感叹)
  • 首图决定点击率
  • 正文简洁有价值
  • 标签精准覆盖

3. 热点追踪

3.1 搜索内容

# 通过脚本搜索
./scripts/search.sh "关键词" --limit 20

# MCP 调用
curl -X POST http://localhost:18060/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool": "search_feeds", "params": {"keyword": "关键词", "limit": 20}}'

3.2 热点报告生成

# 生成热点追踪报告
./scripts/track-topic.sh "话题" --limit 10 --output report.md

报告内容包括:

  • 概览统计(帖子数、点赞数、评论数)
  • 热帖详情(标题、作者、正文、热门评论)
  • 评论区热点关键词
  • 趋势分析

3.3 定时监控

配置 OpenClaw Heartbeat 进行定时监控:

# 在 HEARTBEAT.md 中添加
## 小红书监控

**触发条件:** 每 4-6 小时

- [ ] 检查账号帖子表现
- [ ] 搜索相关话题动态
- [ ] 记录数据变化
- [ ] 发现热点时通知

4. 互动管理

4.1 获取帖子详情

./scripts/post-detail.sh <note_id> <xsec_token>

4.2 发表评论

./scripts/comment.sh <note_id> <xsec_token> "评论内容"

4.3 回复策略

需要回复:

  • 真实提问
  • 技术咨询
  • 功能建议
  • 使用问题

不需要回复:

  • 垃圾广告
  • 纯表情符号
  • 无意义评论
  • 重复评论

回复模板:

👋 感谢关注!

[针对问题简要回答]

📚 更多信息:
- 文档:[链接]
- 社区:[链接]

如有其他问题,欢迎继续交流!

5. 数据分析

5.1 监控指标

指标说明监控频率
点赞数用户认可度每日
收藏数内容价值每日
评论数互动活跃度每日
分享数传播范围每日
粉丝增长账号影响力每周

5.2 数据记录格式

{
  "history": [
    {
      "time": "2026-02-17 21:54:46",
      "post_id": "xxx",
      "title": "帖子标题",
      "liked_count": 0,
      "comment_count": 0,
      "collected_count": 2,
      "shared_count": 0
    }
  ]
}

5.3 报警规则

  • 点赞突增:短时间内 >100
  • 评论突增:短时间内 >50
  • 收藏突增:短时间内 >20
  • 负面评论:检测到负面关键词

6. 记忆导出

将小红书收藏/点赞导出为 AI 可搜索的知识库。

6.1 安装 XHS-Downloader

git clone https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader.git
cd XHS-Downloader
pip install -r requirements.txt

6.2 提取收藏链接

  1. 安装 Tampermonkey 浏览器扩展
  2. 安装用户脚本:XHS-Downloader.js
  3. 打开小红书网页版 → 个人主页 → 收藏/点赞
  4. 点击 Tampermonkey 图标 → 选择提取链接
  5. 粘贴到 links.md 文件

6.3 批量下载导出

# 复制工具脚本到 XHS-Downloader 目录
cp scripts/xhs-downloader/*.py /path/to/XHS-Downloader/

# 批量下载
python batch_download.py links.md

# 导出为 OpenClaw 记忆
python export_to_workspace.py
# 输出到 ~/.openclaw/workspace/xhs-memory/

6.4 配置记忆搜索

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json

{
  "memorySearch": {
    "extraPaths": [
      "~/.openclaw/workspace/xhs-memory"
    ]
  }
}

7. 运营最佳实践

7.1 内容日历

星期内容类型发布时间
周一教程/干货9:00
周三案例分享18:00
周五热点追踪12:00
周日互动/问答10:00

7.2 账号安全

  • 避免多设备同时登录
  • 手机 App 仅用于查看
  • Cookies 有效期约 30 天
  • 定期检查登录状态

7.3 数据驱动优化

  1. 记录每篇帖子的数据
  2. 分析高表现内容特征
  3. 复制成功模式
  4. 持续迭代优化

资源目录

scripts/

脚本用途
install-check.sh检查依赖是否安装
start-mcp.sh启动 MCP 服务
stop-mcp.sh停止 MCP 服务
status.sh检查登录状态
search.sh搜索内容
recommend.sh获取推荐列表
post-detail.sh获取帖子详情
comment.sh发表评论
user-profile.sh获取用户主页
publish.sh发布图文笔记
track-topic.sh热点追踪报告

references/

详细参考文档:

  • api-reference.md - MCP API 完整参考
  • content-strategy.md - 内容策略指南
  • troubleshooting.md - 常见问题解决

assets/

资源文件:

  • templates/ - 内容模板
  • images/ - 示例图片

注意事项

  1. 首次运行会下载 headless 浏览器(约 150MB)
  2. 发布限制:标题≤20字符,正文≤1000字符,每日≤50条
  3. 账号安全:避免多设备同时登录,Cookies 约 30 天过期
  4. 合规使用:遵守小红书平台规则,不发布违规内容

声明

本 skill 基于 xiaohongshu-mcp 构建,仅提供 API 调用封装。请遵守小红书平台使用条款。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

37.37%
按下载量换算89

Claude

28.76%
按下载量换算68

Cursor

17.81%
按下载量换算42

Gemini CLI

9.95%
按下载量换算24

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

未通过

Snyk

未通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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