mindfold-ai/xhs-content

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<div align="center"> <a href="https://github.com/mindfold-ai/Trellis"> <img src=".github/trellis-banner.png" width="600" alt="Trellis"> </a> <p> 本 Skill 基于 <a href="https://github.com/mindfold-ai/Trellis"><b>Trellis</b></a> 构建 — Claude Code、Cursor 与 iFlow 的一体化 AI 框架与工具集。<br> <a href="https://github.com/mindfold-ai/Trellis">查看详情</a> </p> </div> --- # xhs-content [![license](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](./LICENSE) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join-5865F2?logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/tWcCZ3aRHc) [English](./README.en.md) | **中文** 小红书选题调研 + 内容生成 Claude Code Skill。输入一个关键词，自动采集热门笔记、生成分析报告、产出小红书风格草稿。 ## 功能 `/xhs-content [关键词]` 执行三步流水线： ``` 采集 → 分析 → 生成 ``` | 步骤 | 说明 | |------|------| | **采集** | 搜索小红书关键词，获取 Top 帖子的完整正文、标签、互动数据 | | **分析** | 生成选题报告：热度概览、角度分类、Top 笔记摘要、差异化建议 | | **生成** | 产出 1–3 篇符合小红书原生风格的笔记草稿 | 输出：`sources.jsonl` + `report.md` + `drafts.md`，保存到 `./data/<日期>-<关键词>/`。 ## 和 xhs-cli 有什么区别？本 Skill 基于 [xhs-cli](https://github.com/jackwener/xhs-cli) 构建，在此之上增加了 AI 驱动的内容工作流： | | xhs-cli | xhs-content | |---|---------|-------------| | **搜索** | 返回卡片级数据（标题 + 点赞） | 搜索 + 逐条 read 获取完整正文、标签、时间戳、IP 地区 | | **分析** | 无 — 原始 JSON 输出 | 自动生成选题报告：趋势概览、角度聚类、空白机会分析 | | **创作** | 无 | 生成符合小红书原生风格的笔记草稿 | | **存储** | 一次性 stdout | 按关键词+日期结构化存档：JSONL + Markdown | | **工作流** | 手动敲 CLI 命令 | 一个关键词触发整条流水线 | 简单说：**xhs-cli 是扳手，本 Skill 是自动化流水线。** ## 前置依赖 | 依赖 | 用途 | 安装 | |------|------|------| | [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) | 运行环境 | [文档](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) | | [xhs-cli](https://github.com/jackwener/xhs-cli) | 小红书数据采集 | `pipx install xhs-cli` | | Python 3.8+ | 运行采集脚本 | 大多数系统已预装 | ### 首次配置 ```bash # 安装 xhs-cli pipx install xhs-cli # 登录（二维码 / cookie / 自动从 Chrome 提取） xhs login ``` ## 安装 ### 方式 A：一行安装 ```bash git clone https://github.com/mindfold-ai/xhs-content.git ~/.claude/skills/xhs-content ``` ### 方式 B：手动 ```bash # 克隆到任意位置 git clone https://github.com/mindfold-ai/xhs-content.git # 软链接到 skills 目录 ln -s $(pwd)/xhs-content ~/.claude/skills/xhs-content ``` ## 使用 ### 作为 Claude Code Skill（推荐）直接告诉 Claude： ``` > 帮我调研一下小红书上 "AI 桌宠" 的热门内容，然后生成几篇笔记草稿 ``` 或直接触发 Skill： ``` > /xhs-content AI 桌宠 ``` Claude 会自动： 1. 运行采集脚本 2. 读取 JSONL 生成选题报告 3. 生成小红书风格笔记草稿 ### 独立脚本 ```bash # 采集关键词帖子（JSON 输出到 stdout） python3 scripts/xhs-search.py --keyword "AI agents" --limit 30 # 少量采集 python3 scripts/xhs-search.py --keyword "Claude" --limit 10 ``` ## 输出格式每次运行创建目录：`data/<YYYY-MM-DD>-<关键词>/` ``` data/2026-03-11-AI桌宠/ ├── sources.jsonl # 每行一条 JSON，原始采集数据 ├── report.md # 选题报告（Claude 生成） └── drafts.md # 小红书风格笔记草稿（Claude 生成） ``` ### JSONL 字段 ```json { "source_platform": "xhs", "url": "https://www.xiaohongshu.com/explore/...", "title": "把oc做成ai桌宠？", "text": "完整正文...", "author": "用户名", "likes": 9529, "favorites": 3536, "comments": 523, "shares": 902, "posted_at": "2025-12-06 03:58", "tags": ["AI聊天", "oc"], "ip_location": "广东", "keyword_matched": "AI 桌宠" } ``` ## 架构 ``` xhs-content skill │ ├── scripts/xhs-search.py ← Python 封装 │ │ │ ├── xhs search <kw> --json ← 卡片数据（标题、点赞） │ └── xhs read <id> --json ← 完整详情（正文、标签、时间） │ │ │ └── xhs-cli（camoufox 浏览器） │ │ │ └── window.__INITIAL_STATE__ │ ├── references/prompt.md ← 小红书写作风格规则 │ └── Claude（分析 + 生成） │ ├── report.md ← 选题报告 └── drafts.md ← 小红书风格笔记草稿 ``` ## 小红书写作风格生成 prompt 强制执行小红书原生写作规范： **DO：** - emoji + 吸睛短标题（15 字以内） - 第一人称，像和朋友分享经验 - 小红书原生用语：亲测、踩坑、安利、绝绝子 - 干货结构：步骤、清单、对比 - 结尾 3–5 个相关话题标签 **DON'T：** - 不用企业腔：赋能、驱动、赛道、底层逻辑 - 不用「首先…其次…最后」三段式 - 不用破折号（——）做解释 - 不用「总结一下」收尾套话 - 单篇不超过 800 字 ## 注意事项 - xhs-cli 使用 [camoufox](https://github.com/daijro/camoufox)（反指纹 Firefox）— 首次运行需下载 ~300MB 浏览器引擎。 - Cookie 存储在 `~/.xhs-cli/cookies.json`（权限 `0600`）。 - 脚本对互动量 Top 10 帖子获取完整详情，其余帖子仅有卡片级数据（标题 + 点赞，无正文）。 - 小红书持续加强反爬 — 会话可能过期，遇到认证错误时重新运行 `xhs login`。 ## License MIT

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XiaoHongShu (小红书) content creation tool. Collects trending XHS notes by keyword, generates a topic research report, then produces XHS-style note drafts. Use when the user wants to: (1) research what's trending on XiaoHongShu/小红书 for a topic, (2) generate XHS…

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