xiaohongshu-pro

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displayName	小红书数据助手 | 笔记 / 评论 / 种草 / 用户
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description	小红书（Xiaohongshu/RED）公开笔记与用户数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询笔记详情、评论、用户资料、搜索、话题、商品/种草内容、推荐流与蒲公英（PGY）创作者商业化数据。适合品牌种草分析、KOL 画像、内容选题、竞品监控、评论洞察与蒲公英博主选号。默认 read-only；PGY 域为 POST 写入式查询（high risk），调用前需用户显式确认；agent 应按 recipes 选择笔记/用户/搜索/评论/PGY 链路，使用 note_id/user_id/keyword/brand_user_id 等字段流传参，并避免采集超出授权的个人数据。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
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⛔ 合规硬前置指令（HARD PREREQUISITE — Agent 不得跳过）

在执行任何 API 调用、读取 reference 文件、匹配 recipe 之前，Agent 必须先完成 §基础使用 Step 0 的合规检查。

• 禁止绕过 Step 0 直接进入 Step 1（检查 API Key）或更后续步骤
• 禁止以"用户已多次使用"为由跳过首次闸门或风险检测
• 禁止将 Step 0 的合规检查视为可选步骤
• 若 Step 0 未通过（首次确认缺失、用户拒绝、风险检测未确认），立即停止，不执行任何后续操作

违反此指令将导致法律合规风险，Agent 必须严格执行。

小红书数据助手

1. 简介

小红书（Xiaohongshu/RED）公开笔记与用户数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询笔记详情、评论、用户资料、搜索、话题、商品/种草内容、推荐流与蒲公英（PGY）创作者商业化数据。适合品牌种草分析、KOL 画像、内容选题、竞品监控、评论洞察与蒲公英博主选号。默认 read-only；PGY 域为 POST 写入式查询（high risk），调用前需用户显式确认；agent 应按 recipes 选择笔记/用户/搜索/评论/PGY 链路，使用 note_id/user_id/keyword/brand_user_id 等字段流传参，并避免采集超出授权的个人数据。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

2. 详细功能

笔记数据

• 查询小红书图文笔记的完整详情，包括标题、正文、图片组、标签、话题、发布时间、地理位置等结构化字段
• 查询视频笔记的完整详情，包括视频封面、播放地址、时长、标签与正文文案
• 支持通过笔记 ID、分享链接、复制口令、短链等多种入口反查同一篇笔记
• 拉取与某篇笔记相关的推荐笔记 Feed，识别相似选题与同类爆款
• 还原笔记的图文/视频媒体资源、互动数据（点赞、收藏、评论数）与作者基础信息

评论与互动

• 拉取任意笔记的一级评论列表，覆盖 App、Web、Web 新版三端不同口径
• 顺着一级评论接力拉取二级子评论与楼中楼回复，还原完整讨论结构
• 适配不同采集场景：App 端最贴近真实用户视角，Web 端便于大批量采集

用户与主页

• 查询任意小红书用户的主页资料，包括头像、昵称、简介、粉丝数、获赞收藏数等画像数据
• 支持通过用户 ID 或主页分享链接两种入口定位用户
• 拉取该用户已发布的全部笔记列表，用于评估内容产出节奏与垂类倾向
• 拉取该用户公开收藏的笔记列表，用于反推 KOL 内容偏好与潜在合作品类
• 拉取用户主页推荐 Feed，看到平台为该账号匹配的相似创作者圈层

综合搜索

• 按关键词搜索笔记，支持热门排序与最新排序，覆盖种草内容采集主场景
• 按关键词搜索用户/博主，用于 KOL 候选池建立
• 按关键词搜索图片，定位高热视觉素材与设计灵感
• 按关键词搜索商品，对接选品与口碑调研
• 按关键词搜索话题/群组/品牌专区
• 获取搜索框联想词与下拉推荐词，识别用户真实搜索意图与长尾词

发现与热榜

• 拉取小红书实时热榜，监测平台当前的热门话题与上升词
• 拉取趋势词列表，识别近期上升中的关键词
• 拉取首页推荐信息流，了解算法分发的内容池
• 拉取首页推荐的分类标签，按生活方式垂类切片浏览推荐内容

商品与评价

• 查询小红书商城商品的完整详情，包括标题、价格、SKU、卖点、详情图等
• 拉取商品评价的整体概览与情感分布，快速判断口碑健康度
• 拉取真实用户评价列表，作为种草口碑与差评分析的数据源
• 拉取相关商品推荐列表，构建竞品/替代品矩阵

话题与创作者灵感

• 查询任意话题页的基础信息，包括话题描述、参与人数、累计阅读
• 拉取话题下的笔记 Feed，绘制话题传播链与参与创作者图谱
• 拉取创作者灵感中心的最新选题 Feed，获取平台官方推荐的创作选题
• 拉取创作者灵感中心的热门选题 Feed，识别近期高潜爆款选题方向

蒲公英创作者数据分析（PGY）

• 拉取蒲公英博主列表（选号），按 brand_user_id 与粉丝数区间批量筛候选博主
• 查询蒲公英博主详情、数据概览、核心数据指标（含 CPE/CPM/互动率等商业化字段）
• 拉取博主粉丝概览、粉丝画像、粉丝增长历史，分析 KOL 粉丝构成与增长趋势
• 拉取博主笔记明细列表与笔记转化率（CTR/互动率/收藏率），评估内容效果
• 查询单篇蒲公英笔记详情，识别广告笔记与合作品牌
• POST 写入式查询：本类端点全部为 method: POST + risk: high + write_operation: true，每次调用消耗蒲公英侧查询额度；调用前 必须 显式向用户确认参数与意图；参数通过 JSON body 传递，详见 references/pgy.md

账号余额查询

• 查询 MaxHub API 账号剩余额度，支持 x-api-key 或 Authorization: Bearer 两种认证方式
• 频率限制：最快每 3 秒调用一次
• 接口路径：GET /api/maxhub/balance

⚖️ 法律免责与合规声明

使用本 skill 即表示您确认已阅读并同意以下条款：

1. 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 小红书（Xiaohongshu/RED） 数据，该服务未获得 小红书（Xiaohongshu/RED） 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
2. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / CCPA 等）及 小红书（Xiaohongshu/RED） 服务条款（ToS）。因使用本 skill 产生的任何法律后果由使用方自行承担。
3. 禁止用途：严禁将本 skill 用于违反法律的行为，包括但不限于：侵犯个人信息权、不正当竞争、刷量操控、批量爬取用户数据等。
4. 平台风险：小红书可能对未授权数据访问采取封号、内容下架等法律行动。
5. 完整政策：详细数据使用政策请参阅 DATA_USAGE_POLICY.md。

📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。
2. UGC 隐私：拉回的 笔记 / 评论 / 种草内容 等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。
4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 小红书（Xiaohongshu/RED） ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

环境变量	说明	是否必填	获取方式
MAXHUB_API_KEY	MaxHub 数据 API Key	是	MaxHub 控制台

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

步骤	何时读	加载文件	估算 token
① 永远先读	接到任何请求时	SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节）	~1K
② 选择 recipe	用户语义清晰时	references/recipes/_index.md（仅索引）	~1.5K
③ 加载 recipe 详情	匹配到具体 recipe 时	references/recipes/<domain>.md 的对应段落	~500/段
④ 加载端点详情	自定义链路或参数不明时	references/<domain>.md 单文件	~3K
⑤ 路径白名单校验	调用前	grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读）	~50 行
⑥ 跨端点字段路由	链式调用时	references/param-mappings.md § 字段流字典	~1K

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

端点 risk	必做自检	步骤数
risk: low	① 路径在 endpoints_whitelist.yaml	1 步
risk: medium	① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认	4 步
risk: high	4 步 + 显式向用户确认参数与意图	5 步
risk: critical（restricted）	6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单）	6 步

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

现象	行动	重试
404 / 410	§3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试	0
400 / 422	§3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试	≤1
401 / 402 / 403	STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理	0
429	读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter	≤2
5xx	等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换"	1
HTTP 200 + code != 0	读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用）	0

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

规则	说明
🔒 默认只读	非 PGY 域端点（33 个）为 GET 只读；PGY 域 10 个端点为 POST 写入式查询（write_operation: true），仅查询蒲公英侧数据，不写入用户账户/发布内容，但调用前必须显式向用户确认
🚫 禁止臆造路径	仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改版本号（app_v2/web_v2/web_v3/pgy）、加路径段
📋 数据流向第三方	所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key
🔑 凭证保护	不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话

基础使用（5 步完成调用）

Step 0 — 合规硬前置检查（不可跳过 · 不可绕过）

⛔ 本步骤为硬前置：未通过则禁止执行 Step 1 及后续任何 API 调用。 本步骤自包含，不依赖任何外部文件即可完成基础合规检查。详细框架可参阅 COMPLIANCE_GATE.md，完整风险规则见 risk_rules.yaml。

0.0 缺失即停检查：

检查合规确认状态文件是否存在。若不存在，立即停止后续操作，直接进入 0.2 首次闸门流程。

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
STATE_FILE="$COMPLIANCE_DIR/confirmed_xiaohongshu-pro.txt"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then cat "$STATE_FILE"; else echo "NOT_FOUND"; fi

0.1 读取并校验确认状态：

• 返回 NOT_FOUND → 进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 低于 1.0.0 → 法律内容已更新，重新进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 等于 1.0.0 → 已确认，跳到 0.5 风险检测

0.2 首次使用合规闸门（仅首次触发）：

向用户显示以下完整合规提醒（本内容自包含，无需读取外部文件）：

⚠️ 法律合规提醒

本 skill 通过第三方数据聚合服务（MaxHub API）获取数据，非平台官方 API。

数据来源声明：

• 本项目不持有、不存储、不控制任何平台数据
• 所有数据请求经 MaxHub API（https://www.aconfig.cn）中转至各平台
• MaxHub API 的数据获取方式未获得各平台官方授权

合法使用场景：公开数据分析、竞品研究、内容创作辅助、学术研究、自动化测试

禁止使用场景：

• 电信诈骗相关活动（《反电信网络诈骗法》）
• 侵犯他人通信自由和通信秘密（《宪法》第40条）
• 规避实名身份验证（《网络安全法》第24条）
• 代发私信或消息
• 收集、存储未公开的个人信息（联系方式、位置、社交关系）
• 使用他人登录凭证（cookie/token）访问非本人数据

已移除的高风险能力：刷量操控、反爬绕过、会话伪造、批量提取、私信、登录加密等端点已从代码中完全移除。

完整法律条款：请参阅 数据使用政策 和 合规审查清单。

输入 "同意" 确认已阅读并遵守以上条款，或输入 /legal 查看完整法律条款。

0.3 确认验证规则：

• ✅ 接受（明确肯定）：同意 / 确认 / 我已阅读并同意 / 我同意 / 确认同意
• ❌ 拒绝（模糊回应，需提示用户使用明确措辞）：嗯 / ok / 行 / 好的 / 可以 / 嗯嗯 / 好 / yes
• 模糊回应提示："请使用明确措辞确认（如输入'同意'），以确保您已阅读并理解合规条款。"
• 用户拒绝或未确认时：立即停止，不执行 Step 1 及后续任何步骤。即使用户再次要求执行操作，也必须先完成合规确认。

0.4 确认通过后，写入状态并记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo "legal_version=1.0.0 confirmed_at=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" > "$COMPLIANCE_DIR/confirmed_xiaohongshu-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"xiaohongshu-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

0.5 风险检测（每次用户请求都执行）：

对照以下核心风险规则（完整规则见 risk_rules.yaml）检查用户请求：

风险类别	关键词（命中即触发提醒）	定向提醒要点
cookie_usage	cookie / session / 登录凭证 / token / 凭证 / 登录态	确认使用本人账号凭证，不使用他人 cookie/session
batch_operation	批量 / 全部 / 所有 / 循环 / 批次 / 大规模 / 全量 / 遍历	遵循最小必要原则，不用于刷量/批量注册
personal_data	粉丝列表 / 关注列表 / 用户画像 / 联系方式 / 社交关系 / 手机号 / 邮箱 / 粉丝画像 / 受众画像 / 个人信息 / 隐私数据	遵循《个人信息保护法》最小必要原则，不存储不传播
write_operation	端点白名单中 write_operation: true 或 requires_user_confirmation: true 标志	确认参数正确，了解操作不可撤销

命中风险时的处理流程：

1. 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
2. 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
3. 确认后记录审计日志再继续：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"xiaohongshu-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

4. 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作

0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：

当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：

1. 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
2. 记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"xiaohongshu-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

3. 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
   • 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
   • 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

用户目标	加载文件	覆盖范围
查笔记 / 评论 / 子评论	references/note.md	图文/视频笔记详情、评论、子评论（App V2 + Web V2 + Web V3，9 端点）
查用户 / 主页 / 笔记列表	references/user.md	用户信息、发布笔记、收藏笔记、主页 Feed（6 端点）
搜索 / 热榜 / 发现	references/search.md	笔记/用户/图片/商品/群组搜索、热榜（V2 + V3）、趋势、首页推荐（10 端点）
查商品 / 评价 / 话题 / 灵感	references/product.md	商品详情、评价、推荐、话题信息、话题 Feed、创作者灵感（8 端点）
查蒲公英博主 / 选号 / 笔记效果	references/pgy.md	蒲公英博主列表、详情、核心数据、粉丝画像、笔记明细、转化率、笔记详情（10 端点，全部 POST + high risk）
跨端点参数查询 / 字段流追溯	references/param-mappings.md	全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览
路径白名单硬校验	references/endpoints_whitelist.yaml	44 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ 同一意图下三个版本（App V2 / Web V2 / Web V3）任选其一，不要同时调用
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

🔍 运行时合规自检（构建调用计划时必须逐项确认）：

#	检查项	通过条件	不通过处理
C1	意图合法性	用户请求属于合法场景（公开数据分析/竞品研究/内容创作辅助/学术研究/自动化测试）	STOP，告知用户该用途不在合法范围内
C2	参数来源	所有 ID/关键词/链接来自用户本人提供或公开可见内容	STOP，要求用户说明数据来源
C3	无他人凭证	请求不涉及使用他人 cookie/session/token	STOP，要求使用本人账号凭证
C4	最小必要	请求范围已限定在最小必要数据，非批量/全量采集	STOP，要求用户明确缩小范围
C5	端点合规	目标端点在 endpoints_whitelist.yaml 中且未被移除	STOP，告知该端点不可用

任一项不通过即停止，不进入执行步骤。已通过 Step 0.5 风险确认的请求无需重复 C4。

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做防路径臆造自检（5 步），不要立刻切换版本号
• 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步），重点检查 xsec_token / oneOf: [note_id, share_text]
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

📦 返回数据合规检查（收到响应后必须执行）：

#	检查项	处理方式
R1	个人信息脱敏	响应包含手机号/邮箱/身份证等 PII 时，仅展示必要字段，其余脱敏
R2	UGC 内容处理	响应包含评论/弹幕/动态等 UGC 时，提醒用户不用于未授权商业用途
R3	隐私数据保护	响应包含他人联系方式/位置/社交关系时，不写入持久化存储
R4	数据量控制	响应数据量 >100 条时，提醒用户遵循最小必要原则，建议分页
R5	审计日志	每次成功调用后记录审计日志到 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/audit_log.jsonl，event 为 api_call

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"xiaohongshu-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5 为审计要求，每次调用必须记录。

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

用户场景	链路	字段流
搜索 → 笔记详情	search_notes → get_image_note_detail / get_video_note_detail	keyword → note_id
查笔记 + 评论 + 子评论	get_image_note_detail → get_note_comments → get_note_sub_comments	note_id → comment_id 接力
查用户 → 笔记列表	search_users → get_user_info → get_user_posted_notes	keyword → user_id
查用户全面分析	get_user_info + get_user_posted_notes + get_user_faved_notes	user_id 复用
查商品 + 评价	search_products → get_product_detail → get_product_reviews	keyword → sku_id
话题 → 笔记 Feed	get_topic_info → get_topic_feed → get_image_note_detail	page_id → note_id
热榜 → 搜索	fetch_hot_list → search_notes	热搜词 → keyword

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
2. Method 比对（非 PGY 域为 GET；PGY 域为 POST）→ 不等 STOP
3. 参数键名比对（note_id vs noteId、user_id vs userId）→ 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（大小写 / 缩写 / 复数）
2. 必填项齐全 + oneOf 二选一逻辑（如 note_id 与 share_text）
3. Web V3 端点 xsec_token 是否携带
4. 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
5. 传参方式正确（query string）
6. 全通过才按 message_zh 排查

SKILL 版本更新

触发条件	推荐操作
合法路径持续 404 / 410	skillhub upgrade xiaohongshu-pro
用户问"版本是多少"	当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/xiaohongshu-pro
多端点连续 410	skillhub upgrade xiaohongshu-pro --force
401 / 402 / 403	不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理

常用命令速查表

场景	命令
查 API Key	[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"
查图文笔记详情	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/app_v2/get_image_note_detail?note_id=xxx"
查笔记评论	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/app_v2/get_note_comments?note_id=xxx"
搜索笔记	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/app_v2/search_notes?keyword=咖啡"
查商品详情	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/app_v2/get_product_detail?sku_id=xxx"
查热榜	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/web_v2/fetch_hot_list"
检查 SKILL 更新	skillhub info xiaohongshu-pro

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 小红书某个 note_id 的评论」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：内容种草研究者寻找爆款规律

• 角色：小红书内容创作者 / 种草研究员
• 需求：分析某垂类（美妆 / 母婴 / 旅游）近期高互动笔记的共同特征，提炼爆款选题与文案模板
• 使用方式：调用 fetch_hot_list 拉取热榜 → search_notes 按关键词检索 → 批量取 note_id → get_image_note_detail 提取标题/正文/标签/互动数据
• 预期收益：通过热榜 + 搜索 + 详情链路快速锁定高互动笔记，沉淀可复用的爆款标题与封面公式

场景二：电商团队商品选品分析

• 角色：电商运营 / 选品 PM
• 需求：选品前需要快速调研某 SKU 在小红书的真实口碑、评价情感与相关推荐
• 使用方式：search_products 按品类搜索 → 取 sku_id → get_product_detail + get_product_review_overview + get_product_reviews 三端点并行 → get_product_recommendations 拉取相关品
• 预期收益：一次调用矩阵覆盖商品基本信息、评价情感分布与替代推荐，决策周期从天级缩短到分钟级

场景三：MCN 机构 KOL 数据采集

• 角色：MCN 机构 / 品牌投放方
• 需求：批量评估候选 KOL 的真实粉丝活跃度、笔记产出节奏与近期收藏倾向
• 使用方式：search_users 关键词找人 → 取 user_id → get_user_info 拉资料 → get_user_posted_notes + get_user_faved_notes 双 Feed 联查
• 预期收益：完整 KOL 画像 + 内容产出节奏 + 收藏品味，识别真实活跃账号与内容方向匹配度

场景四：内容运营追踪话题传播链

• 角色：品牌内容运营 / 话题策划
• 需求：追踪某话题页（page_id）下的全部参与笔记与创作者，绘制话题传播链
• 使用方式：get_topic_info 验证话题 → get_topic_feed 拉取话题 Feed → 取 note_id → get_image_note_detail 补全详情 → 取 user_id → get_user_info 补充作者画像
• 预期收益：完整的话题参与图谱，识别话题核心 KOC 与扩散路径

6. 项目架构

目录结构

maxhub-xiaohongshu/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 4.0.0）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 44 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理）
    ├── note.md                         # 笔记域：详情/评论/子评论（App V2 + Web V2 + Web V3，9 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/发布/收藏/主页 Feed（6 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：笔记/用户/图片/商品/群组/热榜(V2+V3)/趋势/首页（10 端点）
    ├── product.md                      # 商品/话题域：商品详情/评价/话题/灵感（8 端点）
    └── pgy.md                          # 蒲公英域：博主列表/详情/核心数据/粉丝画像/笔记明细/转化率/笔记详情（10 端点，全 POST）

技术栈

组件	技术	说明
调用方式	curl + Bearer Token	HTTP GET 请求（query string 传参）+ POST 请求（JSON body 传参，仅 PGY 域）
数据接口	MaxHub API	https://www.aconfig.cn/api/v1/xiaohongshu/{app_v2|web_v2|web_v3|pgy}/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权
路径校验	YAML 硬白名单	endpoints_whitelist.yaml 提供 44 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议
错误处理	决策表 + 自检清单	HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ 重试策略矩阵
输出格式	JSON Standard MaxHub Response	{code, message, message_zh, data, cache_url}
更新通道	SkillHub	⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN）

API 覆盖范围

领域	端点数	Reference 文件
笔记（Notes）	9	note.md
用户（Users）	6	user.md
搜索与发现（Search）	10	search.md
商品与话题（Product）	8	product.md
蒲公英创作者数据（PGY）	10	pgy.md
合计	44	—

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• 三版本端点共存：App V2 / Web V2 / Web V3 同一意图存在多版本端点，强制使用 reference 标注的版本，不得跨版本拼接
• Agent 友好 7 大原则：结构胜于叙述、明确指令优于建议、单一来源、词法稳定性、低 token 密度、边界显式声明、错误处理是契约
• 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，杜绝 Agent 编造字段名
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 重试策略矩阵 + 端点替换矩阵