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description	做小红书（RED）内容时使用——账号数据诊断、改简介/人设、找选题、写文案、生成图文卡片、建草稿或发布，任意一环都算。 当用户提到小红书 / 小红书笔记 / 涨粉 / 低转化 / 爆款 / 选题 / 账号诊断 / 图文卡片 / 主页简介， 建草稿 / 发布 / Chrome，显式确认卡片方向，或想把某个话题（一篇播客、一个技术框架、一篇文章、一个热点消息）做成小红书笔记时，都应主动使用—— 即使只说"帮我发个小红书""我小红书数据不好"而没点名要走完整流程。

小红书内容创作到发布全流程

这是一条被真实跑通过的链路：诊断 → 定位 → 选题 → 文案 → 配图 → 草稿 → 发布。 它把"运营直觉"拆成可复用的动作。核心信念：每一步都用真实数据/真实用户声音说话。

什么时候用哪几步

用户很少一次要走完全程。先判断他卡在哪，只做需要的那几步：

• "我小红书数据不好 / 低转化" → 从 1 诊断 开始，定位漏斗是哪一环漏水，再对症做后续步骤。
• "帮我改简介 / 主页没人关注" → 2 定位。
• "帮我想个选题 / 这个话题怎么写" → 3 选题 + 4 文案，并给出卡片结构。
• "把这篇文章/播客/框架/热点消息做成小红书" → 3→5；若用户要草稿或发布，继续 6→7。
• "帮我做图 / 确认 / 继续 / 生成卡片" → 5 配图，把已确认卡面文案渲染成图，不要停在文字稿。
• "帮我建草稿 / 发布 / 用 Chrome" → 5→7；先确保图片已生成，再进浏览器建草稿或报告明确阻塞点。

症状→环节→归因的完整漏斗表在 references/diagnose.md（单一真源），诊断时读它。

默认推进规则（防止半成品）

• 除非用户明确说"只要正文 / 只写文章 / 不要卡片"，小红书内容交付应包含：标题、正文、标签和一套完整卡片脚本。卡片数量由内容密度决定，通常 5–10 张，不为凑数拆页，也不把多个核心观点硬塞进一页。
• 不要在只产出正文后停止；正文完成后继续给出卡片结构和卡面文案。
• 做知识 / 框架 / 技术概念 / 系统机制类卡片时，先做一次 infographic 触发预检（触发条件与变量表见 5 配图 → references/image-cards.md）：触发就在卡片脚本里预留 1 张"复杂概念总览图"，不触发也在归档里写一句原因。
• 卡面文案尚未确认时，先输出完整的 P1→Pn 卡片脚本并说明总张数与拆分依据，再请求确认；用户说"确认 / 可以 / 继续 / 生成 / 做图"即视为逐字确认。
• 卡面文案已确认后，必须进入 5 图文卡片 生成或渲染图片。P1 封面是点击入口，默认必须用 image2 / 图像模型绘制高冲击视觉封面；中文标题可用 HTML/CSS 叠字保证准确。品牌 / 产品 / 人物新闻封面还必须通过“去标题识别测试”：隐藏标题后，仍能凭官方标识、品牌视觉、产品界面或标志性主体认出主题；只有通用科技感、时钟、箭头等隐喻不算通过。若仓库存在 assets/card-template/，P2 之后的文字密集内容优先用它做确定性渲染，除非用户明确要求全套 AI 出图。
• 用户要求草稿、发布，或显式要求 Chrome/浏览器时，不要只解释原因；先做可做的前置工作（归档、渲染图片、准备正文/标签），再执行浏览器预检和草稿尝试。
• 每次进入下一阶段时更新私有归档：posts/<YYYY-MM-DD>-<slug>/note.md 和 cards/。posts/ 属私人内容，绝不进任何公开仓库（是否提交到你自己的私有仓由你决定）。

归档约定（建议）

把每篇笔记归档到项目里，形成"发布→复盘→下一篇"闭环——下次诊断（第 1 步）能直接读历史。

• 每次开工先读 posts/PLAYBOOK.md（若存在）：账号级实测打法（流量结构、双引擎、硬规则），优先级高于通用直觉；它是私有的，随 posts/ 一起被 gitignore。
• 在 posts/<YYYY-MM-DD>-<slug>/ 新建目录，写 note.md（字段见 examples/note.template.md：title/slug/date/status/format/series/source/tags/metrics + 正文 + 卡片表），卡片图放 cards/（P1…Pn 命名）。
• 发布后把真实数据回填进 note.md 的 metrics，写一句复盘。
• posts/ 属于使用者的私人内容，默认不进公开仓库（.gitignore 已排除）；本仓库只提供 examples/ 里的模板。

工作流

1. 数据诊断 → references/diagnose.md

登录 creator.xiaohongshu.com，拉近 7 日 / 近 30 日「笔记数据总览」+「笔记管理」逐篇数据， 算出曝光→点击→阅读→互动→涨粉的漏斗，找出最弱的一环。对比表现最好和最差的笔记，找规律 （图文 vs 视频？哪类选题？受众是"点赞型"还是"收藏型"？）。先定位问题，再动手，别一上来就改。 完成判据：给出"你卡在 X 环节，因为 Y"一句话结论 + 2-3 个具体动作。

2. 人设定位 → references/positioning.md

简介三行：人设（你是谁）/ 定位（写什么，点名可被搜索的关键词）/ 关注理由（更新承诺 + 行动引导）。 ⚠️ 简介只能在手机 App 改，网页版没入口——把文案写好让用户去粘贴。 完成判据：产出可直接粘贴的三行简介，每行各司其职、承诺能兑现。

3. 非共识选题 → references/non-consensus.md

别写共识和常识（"各有所长""结论前置"这种全网烂大街的角度没人看）。 全网检索真实用户的争议、吐槽、反直觉数据（Reddit / V2EX / 知乎 / HN），每个观点带具体出处 + 数字。 争议本身能拉互动。 按 references/non-consensus.md 的混合路由选择 Tavily / Codex-WebSearch；关键数字必须双源核验，不能把检索器生成的摘要当出处。 完成判据：至少 3 个非共识点，每个都挂了具体出处 + 数字；每个关键数字至少 2 个独立来源且含 1 个一手来源；纯共识观点一个不留。

4. 结构化文案 → references/copywriting.md

钩子开头（前两行 = 信息流摘要，必须命中痛点）+ 结论前置 + 分步骤 + 系列化 + 关注引导结尾。 标题 ≤20 字。核心杠杆是把单篇变成"追更对象"，并在收藏动作前拦一句关注请求。 完成判据：标题 ≤20 字；正文含钩子开头 + 四个转化机制（系列化/下期预告/评论引导/收藏拦截）中至少 3 个；正文至少设计 1 处接话空间且过"非本领域者一句话能接"门槛护栏（见 references/接话空间.md）；且正文已过 humanizer-zh 去 AI 味、≥40/50（见红线「去 AI 味强制化」）。

5. 图文卡片 → references/image-cards.md

知识 / 框架类内容用图文 carousel（不是视频）——框架类收藏率最高。 卡片结构按内容动态拆分：封面 + 可选痛点/背景 + N 个知识点 + 可选总览图 + 收尾，通常 5–10 张。每张只承担一个清晰任务；信息少就少做，信息多则合理拆页，不得为了固定张数注水或压缩。P1 封面必须用 image2 / 图像模型绘制高冲击视觉，目标是吸引点击进入；中文标题可后期叠加。热点解读、框架拆解、文字密集卡默认用仓库 assets/card-template/ 做 方案 B（HTML/CSS 确定性渲染），保证中文可控；Codex、Claude Code 或其他能编辑文件并运行本地渲染器的 agent 都能执行。P2 之后只有在用户明确要求真实视觉/插画/AI 出图，或该页需要复杂无字母图时，才继续用 方案 A。转载他人内容必标出处。 复杂技术概念必须执行 infographic 触发预检（触发判据、变量与母提示词见 references/image-cards.md 与 references/infographic-diagram-prompt.md）：触发后生成 1 张无正文横向信息图，作为方案 A 的专用分支，不替代 3:4 卡片与 HTML 中文排版。 先决条件：全部卡面文字稿先经用户逐字校验定稿，才开始生成图——别拿没定稿的文案去烧图，改字等于重画。 完成判据：归档里有 infographic 触发判断；若触发，卡片脚本包含总览图页和已填写的 infographic 变量。全套图已落到 posts/<...>/cards/，核对张数、P1→Pn 顺序、1080×1440 尺寸；品牌 / 产品 / 人物新闻封面已通过“去标题识别测试”；并至少抽查封面和文字最多的 1-2 张，修复断行、遮挡、错字或主题识别不足后重新渲染。

6. 建草稿 → references/draft.md

creator.xiaohongshu.com/publish/publish?target=image。图文流程必须先有图才能进编辑器； 没图可用「文字配图」生成占位。填标题 / 正文 / 用 #话题选择器挑高流量标签。存草稿点「暂存离开」。 用户显式要求 Chrome/浏览器/现有登录态时，先使用对应浏览器能力做预检；若不可用，报告具体阻塞点（例如扩展未安装、未启用、选中 profile 不对、未登录），不要静默换后端。 完成判据：草稿箱里出现该笔记，标题/正文/标签齐全；若图片上传失败，明确标记"草稿未完成"，并给用户最短手动补图步骤。

7. 发布 → references/publish.md

上传图片、删占位、核对顺序、发布。⚠️ 浏览器 file_upload 有安全白名单，多数环境下自动上传图片会被拒， 最后一步大概率要用户手动拖图。发布后回复所有评论——是给算法的活跃信号，二次推流。 完成判据：全部卡片按 P1→Pn 在草稿内、占位已删、顺序已核对；发布后回填 note.md 的 metrics。

贯穿全程的红线

• 合规优先（最高优先级）：小红书明令禁止这类内容——展示/交易境外软件与网站、提供境外软件账号、教翻墙/下载境外软件、跨区礼品卡充值教程。这类内容即便会火也别做——真实案例中，有账号因发《订阅教程（美区 + 礼品卡）》被直接下架、不可被他人查看，并被警告"多次违规加重处罚"。同题材要改成合规角度：只讲工具怎么用、怎么选，不教怎么搞到境外账号。选题阶段（第 3 步）就先过这一关。
• 数据说话：诊断结论、选题角度、用法举例，都要有真实依据；不确定的数字（如订阅价格）发布前核实，别被评论区打脸。
• 真实性：文案里的"我的用法""亲测"必须是真的；转载内容标清出处，别包装成原创。这是"真从业者"人设的根基。
• 🔴 去 AI 味强制化（写任何要发布的正文必做，默认执行、不需用户点名、未过不算完成）：正文定稿前必须过一道 humanizer-zh，按 24 项 AI 痕迹改写 + 50 分 rubric 打分，≥40/50 才算完成；仅当它不可用（未安装/报错）才 fallback 到 DeepSeek 母语重写。去味时事实 / 数字 / 出处一律不许改，不许编造第一人称经历（与「真实性」同级）。调用方式（Claude Code 用 /humanizer-zh；Codex 等无斜杠命令的 agent 读并套用 humanizer-zh 的方法）与完整流程见 references/copywriting.md，工具全表见 references/去AI味-工具与提示词.md；跨 agent 治理另见仓库根 AGENTS.md。
• 不绕安全边界：file_upload 传不了就老实交回用户手动，绝不把文件塞进扩展内部目录去骗过校验——那是绕过安全控制，会被拦，也不该做。
• 改已发布的笔记会重新审核，有限流风险，尤其正文含外链 / 礼品卡时。要改就做增量修改（只加头尾），别大动。