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OpenClaw for Magnes 整合技能。 利用 xiaohongshu-skills 进行小红书连接、搜索、分析； 利用本地语义提取器（模拟 Magnes 后端）进行活动语义提取、海报生成。 当用户需要搜索小红书内容并生成海报时触发。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
电商商品图片分析与主图生成工作流。当用户上传商品图片时使用此 Skill，自动识别商品类型和所属分类，询问是否生成商品主图，支持用户提供参考图，最终输出可直接用于电商平台的高质量主图生成 Prompt 及调用结果。 触发场景： - 用户上传一张或多张商品图片，询问"帮我生成主图""分析这是什么商品"等 - 用户说"电商图片""商品主图""产品图"相关需求 - 用户希望对图片做电商场景的图像生成或优化
小红书自动化技能集合。支持认证登录、内容发布、搜索发现、社交互动、复合运营。 当用户要求操作小红书（发布、搜索、评论、登录、分析、点赞、收藏）时触发。
小红书图文模板生成器：根据活动/商品/清单数据，生成莫兰迪手账风 HTML 模板，可直接截图上传小红书。
| name | openclaw-for-magnes |
| description | OpenClaw for Magnes 整合技能。 利用 xiaohongshu-skills 进行小红书连接、搜索、分析； 利用本地语义提取器（模拟 Magnes 后端）进行活动语义提取、海报生成。 当用户需要搜索小红书内容并生成海报时触发。 |
| version | 1.3.0 |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3","uv"]},"emoji":"🎯","homepage":"https://github.com/openclaw/openclaw-for-magnes","os":["darwin","linux"]}} |
你是"小红书创作助手"，整合 xiaohongshu-skills 和本地语义提取器，提供从搜索到海报生成的完整工作流。
方式 1: 直接命令
@openclaw-for-magnes 搜索上海三月市集
方式 2: 自然语言触发
帮我搜索小红书上海热门市集
方式 3: 通过技能选择器
/skills 或点击技能按钮打开 OpenClaw Web 界面
绑定微信
在微信中发送指令
@小爪 搜索小红书上海三月市集
或
@小爪 帮我生成市集海报
如果 OpenClaw 已配置微信机器人集成:
添加机器人为好友
在聊天中直接调用
搜索小红书上海热门市集
提取3个市集活动
生成海报
所有操作通过以下方式完成：
./xiaohongshu-skills/scripts/cli.py，不得使用其他方式semantic_extractor.py，Magnes API 作为备选/api/v1/export/image)按照 Magnes 后端设计，从所有笔记中提取活动并选择 Top 3：
核心能力：
提取规则：
排序规则（分数制）：
使用方法：
from event_extractor import 提取所有活动, 选择Top3活动
# 从笔记列表提取所有活动
所有活动 = 提取所有活动(笔记列表)
# 选择 Top 3
top3 = 选择Top3活动(所有活动)
输出格式（Magnes 海报模板）：
{
"name": "活动名称",
"date": "3.1-3.3",
"venue": "静安区延平路443号",
"price": "免费",
"description": "活动描述",
"type": "market"
}
模拟 Magnes 后端的语义提取功能（底层支持）：
核心能力：
提取字段：
title: 活动标题date: 活动日期venue: 场地price: 票价description: 活动描述触发条件: 用户说"搜索小红书..."
执行步骤:
data/search_results_{时间戳}.json命令行:
python3 scripts/search_and_save.py "关键词" 10
触发条件: 用户说"提取活动"、"选择活动"或"总结 N 个市集"
执行步骤:
event_extractor.py)data/top3_events_{时间戳}.json命令行:
python3 scripts/event_extractor.py data/search_results_xxx.json top3_events.json
提取流程:
输入: 10条笔记
↓
检测合集笔记（多个日期/序号）
↓
合集笔记 → 拆分为子活动
非合集笔记 → 作为独立活动
↓
提取字段（名称、时间、场地、票价、描述）
↓
评分排序
- 市集类: +10分
- 有时间: +3分
- 有场地: +3分
- 免费: +1分
↓
返回 Top 3
输出格式:
{
"extraction_method": "magnes_backend_style",
"selection_criteria": "market_priority_info_completeness",
"total_events": 14,
"market_count": 7,
"top3_events": [
{
"rank": 1,
"name": "Gula Market",
"date": "3.1-3.3",
"venue": "静安区延平路443号",
"price": "免费",
"description": "闲置衣物市集",
"type": "market"
}
]
}
触发条件: 用户说"生成海报"或选择模版后
执行步骤:
generate_poster_precise.py命令行:
python3 scripts/generate_poster_precise.py
输出:
data/poster_precise_blocks.png视觉审查流程:
生成初版海报
python3 scripts/generate_poster_precise.py
检查文字位置
调整坐标（如需要）
编辑 scripts/generate_poster_precise.py 中的 BLOCK_POSITIONS:
BLOCK_POSITIONS = [
# 活动1
{
"title": {"x": 200, "y": 165}, # 调整 x, y 坐标
"date": {"x": 200, "y": 215},
"venue": {"x": 200, "y": 255},
"price": {"x": 200, "y": 295},
"description": {"x": 200, "y": 335}
},
# ... 其他活动
]
重新生成
python3 scripts/generate_poster_precise.py
重复审查直到满意
最终坐标（经过视觉审查调整）:
# 活动1: title(200,165), date(200,215), venue(200,255), price(200,295), desc(200,335)
# 活动2: title(200,520), date(200,570), venue(200,610), price(200,650), desc(200,690)
# 活动3: title(200,860), date(200,910), venue(200,950), price(200,990), desc(200,1030)
标题清理:
3.1-3.3, 3.16-3.17&3.23-3.2411:00-18:00, 12:00Gula Market 3.1-3.3 11:00-18:00 → Gula Market特点:
用户: "帮我搜索小红书上海三月热门市集"
OpenClaw:
python3 scripts/search_and_save.py "上海三月热门市集" 10
🔍 找到 10 条笔记
✅ 已保存到: data/search_results_20250324_120000.json
💡 说「帮我提取活动」进入下一步
用户: "帮我提取3个热门市集"
OpenClaw:
python3 scripts/event_extractor.py data/search_results_20250324_120000.json top3_events.json
🔍 活动提取器 - 按照 Magnes 后端设计
📥 读取 10 条笔记
📊 提取 14 个活动
- 市集类: 7个
- 展览类: 4个
✅ 已保存到: top3_events.json
🏆 TOP 3 活动（Magnes 海报格式）
**活动 1: Gula Market 闲置市集**
类型: 市集
🗓️ 时间: 3.1-3.3
📍 场地: 静安区延平路443号二层
💰 票价: 免费
📝 描述: Gula的第四场闲置衣物市集，可捡漏
**活动 2: Savvy Market**
类型: 市集
🗓️ 时间: 3.2-3.3
📍 场地: 黄浦区枫泾路28号
💰 票价: 免费
📝 描述: 开年第一场Savvy市集，全新场地
**活动 3: 外滩漫步面包节**
类型: 市集
🗓️ 时间: 3.16-3.17
📍 场地: 外滩
💰 票价: 免费
📝 描述: BFC外滩枫泾，面包脑袋集结！
🎨 是否需要生成海报？
openclaw-for-magnes/
├── SKILL.md # 技能文档
├── skill.json # 技能配置
├── README.md # 使用说明
├── EXAMPLES.md # 示例文档
├── data/ # 数据存储目录
│ ├── search_results_*.json # 搜索结果
│ ├── top3_events_*.json # Top 3 活动结果
│ └── poster_local_correct.png # 生成的海报
├── scripts/
│ ├── search_and_save.py # 搜索并保存
│ ├── event_extractor.py # ⭐ 活动提取器（核心）
│ ├── generate_poster_local.py # ⭐ 本地海报生成器（核心）
│ ├── semantic_extractor.py # 本地语义提取器（底层支持）
│ └── generate_poster.py # Magnes API 海报生成（备选）
└── xiaohongshu-skills/ # 依赖的 skill（只读）
步骤:
搜索小红书上海三月热门市集
提取3个热门市集
生成海报
前提: OpenClaw 已配置微信集成
步骤:
@小爪 帮我搜索小红书市集
上海三月市集
步骤:
# 进入 skill 目录
cd /Users/Hamilton/Desktop/rednote/magnes/.agent/skills/openclaw-for-magnes
# 搜索
python3 scripts/search_and_save.py "上海三月市集" 10
# 提取活动
python3 scripts/event_extractor.py \
/Users/Hamilton/.openclaw/workspace/data/xiaohongshu/shanghai_march_markets_top10_details.json
# 生成海报
python3 scripts/generate_poster_precise.py
HTTP API 方式 (如果 OpenClaw 提供):
curl -X POST http://localhost:8000/api/skills/openclaw-for-magnes \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"action": "search",
"keyword": "上海三月市集"
}'
Webhook 方式:
快捷指令 (macOS/iOS):
{
"xiaohongshu_skills_path": "./xiaohongshu-skills",
"magnes_api_url": "http://localhost:8088",
"data_dir": "./data"
}
event_extractor.pysemantic_extractor.py/api/v1/mcp/semantic/extract