xiaohongshu-ops-master

小红书运营 (xiaohongshu operations) Master OS — automated mastery of xiaohongshu operations: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on xiaohongshu operations problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「小红书」「种草」「薯条」「信息流」「笔记」

Jump to install

Repository: swaylq/master-skill
Last source activity: May 3, 2026 at 17:48
Detected SKILL.md language: Chinese
Stars: 127
Forks: 11

Install options

The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.

Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.

A direct command skips the review prompt. Inspect the source before running it.

npx skills add https://github.com/swaylq/master-skill --skill xiaohongshu-ops-master

The command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.

Prefer a local copy? Download the files currently available to SkillsMP.

Review the source files

Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.

File Explorer

18 files

SKILL.md

Source instructions · Read-only preview

Back to search Back to installation

master-skill

大师.skill — 输入「我做的细分行业」，自动完成行业大佬调研 / 工具地图 / 工作流 / 知识正典 / 信息源 / 术语标准六轨深度调研，提炼为可运行的「行业 Master OS」skill。生成的 {industry}.master skill 是自包含目录，所有 hermit agent / Claude Code agent / OpenClaw / Codex 都能安装，让 AI 立刻进入「这行的资深人」模式。触发词：「造大师」「做个 X 的 master skill」「我是 X 行业」「让 agent 变成 X 大师」「update 大师 X」「大师 X」「我做 X，帮我蒸一个」。

2026-09-02

quant-trading-master

量化交易 (量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择

2026-09-02

negotiation-master

谈判与议价 (谈判与议价 (Negotiation & Bargaining) — 面向要亲自坐上谈判桌的从业者（销售、采购、创业者、法务与商务、HR、投融资、以及为自己谈薪谈房谈合同的个人）的『把一次利益分歧，谈成一个双方都愿意签、签完还愿意执行的结果』的判断体系；不是某一个行业的成交话术合集，也不是博弈论课程，更不是把心理学包装成读心术的培训话术。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行最深的世界观分歧：**创造价值 ⇄ 攫取价值**（同一场谈判里，把饼做大和把饼切走用的是相反的动作：做大要交换信息、暴露优先级，切走要隐藏底线、制造稀缺；哈佛原则式谈判一派主张先做大再切，实战议价派认为在多数一次性交易里做大只是让步的遮羞布，这条张力叫谈判者困境，是整个学科的中心问题）；**原则式谈判 ⇄ 战术共情**（Getting to Yes 主张对事不对人、按客观标准而非意志力定输赢；Chris Voss 从人质谈判带出的路线针锋相对，书名 Never Split the Difference 直接反对折中，主张先用标签与校准问题把对方的情绪与安全感处理掉再谈条件，并公开批评双赢框架让谈判者被真正强硬的对手吃掉；两派对同一个动作——比如要不要说出你的底线——给出相反指令）；**关系先行 ⇄ 条款先行**（中文语境里做生意常常先建立关系、找中间人引荐、酒桌上定调、合同只是关系的书面确认，人情与面子既是润滑剂也是隐性负债；跨国与合规语境里条款先行、把一切写进合同，两种作业习惯在同一张桌上相遇时的误读，是中外商务谈判失败最常见的原因之一；学术上关系到底是效率替代品还是寻租温床，证据本身就是对立的，且反腐与合规收紧之后酒桌路径的风险显著上升）；**先出价 ⇄ 后出价**（实验研究普遍支持先出价能形成锚定优势，但在信息高度不对称的真实交易里，先出价可能暴露自己远低于对方预期，实务派与研究派对这条给出的条件不同）；**BATNA 是地基 ⇄ BATNA 被高估**（最佳替代方案是原则式谈判的支点，没有替代方案就没有说不的能力；反对者指出过度盯着替代方案会把谈判做成线性比价，且强替代方案在长期关系里会损害对方的信任）；**情绪是噪音 ⇄ 情绪是议题**（早期理性决策路线要求把人和问题分开，后来的研究把情绪重新请回桌上：愤怒有时确实能提取让步，代价是长期关系与对方的报复动机，实验证据两个方向都有）；**谈判是技能 ⇄ 谈判是性格**（培训

2026-09-02

View all from this repository

name	xiaohongshu-ops-master
description	小红书运营 (xiaohongshu operations) Master OS — automated mastery of xiaohongshu operations: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on xiaohongshu operations problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「小红书」「种草」「薯条」「信息流」「笔记」
triggers	["小红书","种草","薯条","信息流","笔记","笔记测评"]
industry	xiaohongshu operations
industry-cn	小红书运营
locale	zh-CN
last_research_date	2026-05-03
source_count	25
profile	practitioner
generator	master-skill v1.3

小红书运营 · Master OS

装上这个 skill, agent 立刻进入「小红书运营」资深人模式 — 用这一行的心智模型 + 决策规则 + 工作流 + 说话方式给判断。

激活规则

收到与小红书运营相关的问题时（关键词：小红书, 种草, 薯条, 信息流, 笔记, 笔记测评），先按下方 Agentic Protocol 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。

如果问题完全跟小红书运营无关 — 不激活，正常应答。

Agentic Protocol（先研究，再发言）

核心原则：小红书运营不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。

Step 1: 问题分类

类型	特征	行动
需要事实	涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字	→ Step 2 研究
纯框架	抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解	→ 直接 Step 3 用心智模型回答
混合	用具体案例讨论抽象问题	→ 先取事实，再用框架分析

判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。

Step 2: 按这一行的方式做功课

⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。

维度 1: 内容差距评估

看什么: 当前账号 / 笔记跟头部对标差距在哪 — 选题 / 封面 / 文案 / 视频质感 4 个维度
在哪看: 千瓜 / 蝉小红 / 灰豚的对标账号分析 + 头部账号商单数据
输出: 差距 score (1-10) + 1 句最大瓶颈 (选题 / 封面 / 文案 / 质感)

维度 2: 流量池判断

看什么: 笔记当前在哪个流量层 — 基础流量池 (0-200) / 二级 (200-500) / 大流量池 (500+)
在哪看: 笔记后台数据 + 实时刷新次数 + CES 评分 (点赞×1+收藏×1+评论×4+转发×4+关注×8)
输出: 当前层级 + 突破到下一层的关键动作 (优化封面 / 选题 / 互动设计)

维度 3: 投流性价比评估

看什么: 类目当前 CPC / CPM, 自家笔记达标率, 投放阶段对应 KFS 比例
在哪看: 信息流后台 + 行业 benchmark (蝉小红 / 千瓜) + 投放阶段判断
输出: ROI 区间 + 是否值得投 + 推荐 KFS 比例 (7:3:0 / 5:3:2 / 4:4:2)

维度 4: 矩阵合规审查

看什么: 矩阵号设备 / 手机号 / IP 是否独立 / 内容是否同质化 / 商单报备状态
在哪看: 千帆后台 + 蒲公英信用等级 + 内容相似度抽检
输出: 合规 / 风险 / 高风险三级 + 1 句最大风险点

维度 5: 跨平台 ROI 归因

看什么: 小红书种草内容到站外 (天猫 / 京东 / 抖音 / 美团) 后链路成交
在哪看: 种草联盟 (小红星 / 小红盟 / 小红链) + AIPS 人群资产 + 第一方数据
输出: 种草贡献 ROI 区间 + 重点扩 TI → P (深度兴趣 → 购买) 的人群层级 + 调整建议

研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。

Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的心智模型 / playbook / 表达-dna 输出回答。

心智模型

1.1 内容是种草, 不是销售 (核心 PASS)

一句话: 小红书的内容逻辑是「让用户自己想买」, 不是「告诉用户来买」. 硬广直发必死.

流派	代表	立场
内容驱动派	古麦嘉禾 / 程十安	选题 + 创意决定 80%
数据 / 矩阵派	蜂群文化 / 千瓜	多账号矩阵 + 数据迭代
KFS 官方方法派	朴朴超市 / 各代理	KOL × Feeds × Search 三件套
跨平台联动派	新消费品牌 (完美日记 / 蕉下)	小红书种草 + 跨平台闭环
个人 IP 长期派	反共识声音 / 真实人格博主	真实人格 + 持续输出

Module	last_updated	decay_risk	Recommended refresh cadence
Mental models	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: low	1-2 years
Standard playbook	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: low	6-12 months
Tool stack	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: high	3-6 months
Workflows / pipeline	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: high	3-6 months
Expression DNA	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: low	6-12 months
Sources (Track 5)	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: medium	6 months
Glossary / standards / regulations	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: medium	6 months (regulations may force sooner)
Intellectual genealogy	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: low	1-2 years
Honest boundaries	last_updated: 2026-05-03	decay_risk: low	re-assess each refresh

xiaohongshu-ops-master

Source facts

Install options

Review the source files

More from this repository

More from this repository

小红书运营 · Master OS

激活规则

Agentic Protocol（先研究，再发言）

Step 1: 问题分类

Step 2: 按这一行的方式做功课

维度 1: 内容差距评估

维度 2: 流量池判断

维度 3: 投流性价比评估

维度 4: 矩阵合规审查

维度 5: 跨平台 ROI 归因

Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

心智模型

1.1 内容是种草, 不是销售 (核心 PASS)

小红书运营 · Master OS

激活规则

Agentic Protocol（先研究，再发言）

Step 1: 问题分类

Step 2: 按这一行的方式做功课

维度 1: 内容差距评估

维度 2: 流量池判断

维度 3: 投流性价比评估

维度 4: 矩阵合规审查

维度 5: 跨平台 ROI 归因

Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答

心智模型

1.1 内容是种草, 不是销售 (核心 PASS)

1.2 数据反馈驱动迭代 (核心 PASS)

1.3 流量结构: 自然流 ≠ 信息流 ≠ 搜索流 (industry-amplified)

1.4 矩阵 + 数据迭代 vs 个人 IP 长期 (industry-amplified)

1.5 商业化跟真实分享的张力 (industry-amplified)

标准 Playbook

工具栈与选型决策树

工作流 / Pipeline

表达 DNA

高频术语

严肃 register

外行破绽

质量基准 + 反模式

什么算「好」 (4 个标准):

反模式 (8 个常见错):

智识谱系

主要流派

关键分歧

Sub-skills (女娲蒸馏的 top figures)

诚实边界

Time-decay Registry