| name | fetching-viral-notes |
| description | Fetches viral Xiaohongshu notes with low followers but high engagement using MCP and saves them to Feishu Bitable. Use when the user wants to search for specific keywords, filter high-engagement low-follower content, collect competitor content, or batch scrape trending notes. |
⚠️ 上下文优化指南（重要）
为避免上下文溢出，执行时必须遵循：
- 限制抓取数量：默认最多处理 5 条笔记，用户可指定更多
- 精简输出：处理过程中不要输出完整的笔记内容和作者信息
- 只提取必要字段：从 API 返回中只提取需要保存的字段，忽略其他数据
- 批量汇报：处理完成后一次性汇报结果，格式如下：
✅ 抓取完成！
- 搜索关键词：xxx
- 搜索结果：X 条
- 符合条件：Y 条（粉丝<10000 且 点赞>1000）
- 已保存：Y 条
| 标题 | 点赞 | 粉丝 | 互动比 |
|------|------|------|--------|
| xxx | 5000 | 2000 | 2.5 |
- 遇到 Context low 提示：立即停止抓取，汇报已完成的结果
小红书低粉爆文抓取器
搜索小红书内容，筛选低粉高互动的爆文，保存到飞书多维表格进行分析。
首次使用 - 初始化多维表格
如果是首次使用，需要先初始化飞书多维表格的字段：
cd "/Users/panyuhang/我的项目/编程/脚本/小红书封面生成"
python skills/fetch-viral-notes/init_bitable_fields.py
这会在"低粉爆文抓取"表中创建所需的字段。
执行前检查
1. 检查小红书 MCP 登录状态
详细登录流程见 skills/_shared/xiaohongshu-login.md
调用 mcp__xiaohongshu-mcp__check_login_status
如果未登录，执行扫码登录。
2. 飞书配置
详细配置见 skills/_shared/feishu-config.md
app_token: Qt6Qbzzy6aWBgassGQhcUU5vngc
table_id: tblsfs6oJAbTfgaK # 低粉爆文抓取
核心功能
功能 1: 搜索小红书内容
调用 mcp__xiaohongshu-mcp__search_feeds
参数:
- keyword: "搜索关键词"
- filters: {
"sort_by": "最多点赞", # 综合|最新|最多点赞|最多评论|最多收藏
"note_type": "不限", # 不限|视频|图文
"publish_time": "一周内" # 不限|一天内|一周内|半年内
}
功能 2: 获取笔记详情
调用 mcp__xiaohongshu-mcp__get_feed_detail
参数:
- feed_id: "笔记ID"
- xsec_token: "从搜索结果获取"
返回数据包含：
功能 3: 获取作者信息
调用 mcp__xiaohongshu-mcp__user_profile
参数:
- user_id: "作者ID"
- xsec_token: "从笔记详情获取"
返回数据包含：
功能 4: 保存到飞书多维表格
调用 mcp__lark-mcp__bitable_v1_appTableRecord_create
参数:
- path: {
app_token: "Qt6Qbzzy6aWBgassGQhcUU5vngc",
table_id: "tblsfs6oJAbTfgaK"
}
- data: {
fields: {
"笔记ID": "xxx",
"标题": "xxx",
"内容摘要": "xxx",
"作者昵称": "xxx",
"作者粉丝数": 1234,
"点赞数": 5000,
"收藏数": 3000,
"评论数": 200,
"搜索关键词": "xxx",
"笔记链接": "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx"
}
}
低粉爆文筛选标准
低粉爆文定义：粉丝少但互动高的笔记
建议筛选条件：
| 指标 | 条件 | 说明 |
|---|
| 作者粉丝数 | < 10000 | 低粉账号 |
| 点赞数 | > 1000 | 有一定热度 |
| 互动粉丝比 | > 0.1 | 互动数/粉丝数 > 10% |
互动粉丝比计算公式：
互动粉丝比 = (点赞数 + 收藏数 + 评论数) / 作者粉丝数
比值越高，说明内容质量越好，值得参考。
飞书多维表格字段
| 序号 | 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|
| 1 | 笔记ID | 文本 | 小红书笔记唯一标识 |
| 2 | 标题 | 文本 | 笔记标题 |
| 3 | 内容摘要 | 文本 | 正文前200字 |
| 4 | 作者昵称 | 文本 | 作者名称 |
| 5 | 作者ID | 文本 | 作者唯一标识 |
| 6 | 作者粉丝数 | 数字 | 抓取时的粉丝数 |
| 7 | 点赞数 | 数字 | 笔记点赞数 |
| 8 | 收藏数 | 数字 | 笔记收藏数 |
| 9 | 评论数 | 数字 | 笔记评论数 |
| 10 | 互动粉丝比 | 数字 | 计算值，互动总数/粉丝数 |
| 11 | 笔记类型 | 单选 | 图文/视频 |
| 12 | 笔记链接 | 文本 | 小红书链接 |
| 13 | 封面图 | 文本 | 封面图URL |
| 14 | 搜索关键词 | 文本 | 抓取时使用的关键词 |
| 15 | 抓取时间 | 日期 | 数据抓取时间 |
| 16 | 已分析 | 复选框 | 是否已分析 |
| 17 | 备注 | 文本 | 人工备注 |
完整抓取流程（精简版）
用户: 帮我抓取"星座运势"相关的低粉爆文
Claude 执行（注意：全程保持精简输出）:
1. 检查登录 → 只输出"已登录"或"未登录"
2. 搜索内容 → 只记录搜索到 N 条结果
3. 处理笔记（默认最多5条）:
- 静默获取详情和作者信息
- 只提取: 标题、点赞、收藏、评论、粉丝数
- 静默保存到飞书
- 不要输出每条笔记的完整内容！
4. 最终汇报（一次性输出表格）
关键优化点：
- 搜索结果只记录数量，不输出列表
- 处理过程不输出中间结果
- 只在最后输出汇总表格
使用示例
示例 1: 按关键词抓取
用户: 抓取"穿搭"相关的低粉爆文，要求点赞过千
Claude:
1. 搜索"穿搭"关键词
2. 筛选点赞 > 1000 且粉丝 < 10000 的笔记
3. 保存到飞书表格
示例 2: 批量抓取多个关键词
用户: 抓取这些关键词的爆文：护肤、美妆、穿搭
Claude:
1. 依次搜索每个关键词
2. 筛选符合条件的笔记
3. 批量保存到飞书
4. 标记搜索关键词字段
示例 3: 指定筛选条件
用户: 抓取"旅行"爆文，粉丝5000以下，点赞5000以上
Claude:
1. 搜索"旅行"
2. 筛选粉丝 < 5000 且点赞 > 5000
3. 保存符合条件的笔记
注意事项
- 避免频繁抓取：建议每次抓取间隔 2-3 秒，避免被限流
- 去重处理：保存前检查笔记ID是否已存在
- 数据时效性：互动数据会变化，记录抓取时间
- 登录状态：cookies 有效期约 7 天，过期需重新登录
错误处理
小红书未登录
症状：check_login_status 返回未登录
解决：运行登录工具扫码登录
获取详情失败
症状：get_feed_detail 返回错误
可能原因：
- xsec_token 过期
- 笔记已删除
- 请求过于频繁
解决：跳过该笔记，继续处理下一条
飞书写入失败
症状：record_create 返回错误
可能原因：
- 字段类型不匹配
- 必填字段缺失
解决：检查字段配置，运行 init_bitable_fields.py
