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xhs-note-creator

小红书内容总入口:生成标题、正文、caption、hashtags,以及 3-9 张图文卡片或短视频分镜,覆盖素材分析、卖点评估、去 AI 味和质检。 当用户说“写/做小红书笔记、小红书图文/种草/文案、出一套卡片、小红书视频”时使用。 整套笔记用本 SKILL;仅渲染卡片用 card-xiaohongshu;其他平台的通用文案用 social-content。

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ソース情報

リポジトリ
ZJU-REAL/Easel
ソースの最終更新活動
2026年9月2日 04:35
検出された SKILL.md の言語
中国語
スター
1,262
フォーク
183

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SKILL.md
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xhs-note-creator
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小红书内容总入口:生成标题、正文、caption、hashtags,以及 3-9 张图文卡片或短视频分镜,覆盖素材分析、卖点评估、去 AI 味和质检。 当用户说“写/做小红书笔记、小红书图文/种草/文案、出一套卡片、小红书视频”时使用。 整套笔记用本 SKILL;仅渲染卡片用 card-xiaohongshu;其他平台的通用文案用 social-content。
layer
produce
# 小红书笔记创作 把一个主题 + 可选素材,生成**图文卡片组**或**短视频分镜脚本**,按规范输出到 `outputs/`。 ## 核心理念 小红书读者看的不是长文,是**卡片组**或**短视频**。长文原稿只是中间产物。 - **图文帖**:3-9 张 3:4 竖版卡片(cover + content × N + ending),每张 ≤80 字 - **视频帖**:15-90 秒竖屏视频分镜 + 封面卡 ### 爆款 5 大原则 1. **真实素材优先**:截图、对比图 > 纯 AI 生图 2. **聚焦核心卖点**:用公式判断优先级(稀缺性 × 实用性 × 可感知) 3. **高级感视觉(走 card-design,别做糙卡)**:卡片视觉**统一走 [card-design](../card-design/SKILL.md) 设计系统**(选风格锁 spec、字大字细、填满画幅、禁大 emoji 廉价感)。文案要口语化、真实感,但**视觉不能糙**——想要「素人 / 手账」质感就选 card-design 的**手账贴纸 / 奶油温柔**风格(仍是高质量 HTML 渲染,不是糙 t2i 大 emoji)。 4. **痛点导向**:"能解决什么问题" > 堆砌功能列表 5. **快速迭代**:V1(60 分) → 用户反馈 → V2(70 分) 详细方法论:`references/xiaohongshu-viral-methodology.md` ## 工作流 按顺序执行,**不要跳步**。 ### Step 0 — Intake(必问,一次问完) 1. **主题 / 目标读者 / 核心观点** 2. **输出形态**:图文 or 视频?(默认图文) 3. **素材**:有无现成文字/图片/视频? 4. **风格**:视觉风格走 **card-design 风格库**(9 种:瑞士极简/杂志编辑/新中式墨韵/奶油温柔/多巴胺 Y2K/高奢黑金/手账贴纸/极客终端/植物清新)——在 Step 5A 出卡时由 card-xiaohongshu 引导选定,这里先不锁死。 5. **卡片数量 / 视频时长**:图文默认 5-7 张;视频默认 30-60 秒 ### Step 0.5 — 卖点/亮点分析(推广/分享/测评类必做) 1. 列出所有功能/特性/亮点 2. 让用户对每个点打分: - 稀缺性(1-5):别人有吗? - 实用性(1-5):解决多大问题? - 可感知(1-5):用户能直接看到吗? 3. 得分 = 稀缺性 × 实用性 × 可感知 4. 选 Top 1-2 作为核心卖点 ### Step 1 — 素材清点(有素材才做) 如果用户提供了素材,先用脚本生成清单: ```bash python3 skills/openclaw/xhs-note-creator/scripts/analyze_material.py <path>... \ --out <work-dir>/reference/materials.json \ --frames-dir <work-dir>/reference/frames ``` 素材价值排序:对比图 > 功能演示 > 数据图表 > 品牌素材 ### Step 2 — 采集外部参考(观点类/资讯类必做) 按 `references/reference-search.md` 执行,核心数据 ≥2 个来源交叉验证。 ### Step 3 — 写长文原稿(2000-4000 字) 从 H2 开始(不写 H1),写完**先给用户确认**再继续。 ### Step 4 — 去 AI 化(强制) 去 AI 感规则统一走 text-polisher 权威源,不在本 SKILL 维护副本: - 中文规则(含小红书素人感/闺蜜语气/emoji 节奏特化)→ `../text-polisher/references/zh-ai-markers.md` - 通用填充短语 → `../text-polisher/references/phrases-to-remove.md` - 公式化结构 → `../text-polisher/references/structures-to-avoid.md` 按其五层原则完整扫描重写,质量评分满分 50。 ### Step 5 — 分发:图文 or 视频 #### 5A. 图文帖:拆成 3-9 张卡片 - cover(第 1 张)+ content(中间)+ ending(最后 1 张) - 每张 ≤80 字 - 一张卡只讲一个论点 - 全套配色/字体/风格保持一致(由 card-design 选中的那一套贯穿整组) **卡片视觉一律走 card-design 高质量管线,别用糙 t2i / 大 emoji 素人卡。** 按有无真实照片分两条渲染路径(策略写入 `meta.json`,枚举与 `references/meta-schema.md` 一致): | 策略 | 适用 | 渲染路径 | |------|------|----------| | `html_card` | 纯文字卡 / 概念卡 / 数据卡(**默认、最常用**) | **走 [card-xiaohongshu](../card-xiaohongshu/SKILL.md)**:读 [card-design](../card-design/SKILL.md) 选风格锁 spec → 写 HTML → `render_card.py` 出图 → `card_audit.py` 硬门禁 | | `text_on_photo` | 有真实照片 + 钩子文字(真实素材最佳) | Pillow `scripts/text_on_image.py`(小红书真实素材路径,保留) | | `collage` | 有 2-4 张互补照片 | Pillow `scripts/collage_3x4.py` | > 纯文字/概念/数据卡**不再走用户自备 t2i**——统一由 card-xiaohongshu 渲染,保证视觉质量;只有「真实照片卡」才走 Pillow 路径。 #### 5B. 视频帖:写分镜脚本 - 6-12 个分镜,每镜 2-8 秒 - 每镜含:narration(≤30 字)、on_screen_text(≤15 字)、visual、material_ref - 出一张 cover 卡作为封面 ### Step 6 — caption + hashtags + 标题 **标题**:从公共源 `skills/shared/references/hook-title-formulas.md` 选标题公式(痛点+方案 / 提问式 / 发现式 / 热点词 / 身份共鸣等),产 2-3 个备选。 **caption**:100-300 字,hook 开头 → 关键信息 → CTA,闺蜜语气 + 少量 emoji(点缀节奏,不当图标) **hashtags**:5-8 个,4 核心(热点词 + 核心功能 + 差异化 + 目标人群)+ 4 辅助(场景 + 品类) ### Step 7 — 落盘 ``` outputs/主题名/{YYYY-MM-DD}/{短标题}_{时间戳}/ ├── {完整标题}.md # 长文原稿 ├── meta.json # 元数据(卡片/分镜/caption/hashtags) ├── images/ # 最终卡图 / 封面 └── reference/ # materials.json / 搜索结果 ``` 目录名走脚本标准化:`python3 skills/openclaw/xhs-note-creator/scripts/normalize_slug.py "标题" --with-ts` ### Step 8 — 校验(强制,两道门) **① 文本/结构门**(标题/caption/hashtag/卡片字数与结构): ```bash python3 skills/openclaw/xhs-note-creator/scripts/validate_meta.py outputs/主题名/meta.json ``` **② 视觉门**(仅 `html_card` 路径,渲染后跑;死空白/密度硬门禁): ```bash python skills/openclaw/card-design/scripts/card_audit.py audit -f "outputs/主题名/card_*.png" ``` 任一非 0 退出 → 修改后重跑,直到通过。不交付未校验的产物。 ## 不要做的事 - 不写 H1;标题只放 `meta.json.title` - 不在正文末尾写参考来源 - 不在 `.md` 里留 `【插入图片】` 占位符 - 不跳过 Step 4(去 AI 化)和 Step 8(validate) - 不手算目录名,一律走 `normalize_slug.py` ## Profile 感知 - **有 Profile**:读取赛道、目标受众、内容风格,对齐笔记语气和标签策略 - **无 Profile**:询问基本信息后以通用种草风格输出 ## 工具依赖 - Python 3.8+、Pillow(必需,真实照片卡路径) - playwright + chromium(`html_card` 路径渲染卡片,走 card-xiaohongshu;首次 `pip install playwright && playwright install chromium`) ## 参考资料 - **卡片视觉** → [card-design](../card-design/SKILL.md)(设计系统/风格库,出图前必读)+ [card-xiaohongshu](../card-xiaohongshu/SKILL.md)(HTML→截图渲染管线) - `references/xiaohongshu-viral-methodology.md` — 文案/卖点/标题/情绪方法论(视觉部分已交 card-design) - 去 AI 化 → `../text-polisher/references/zh-ai-markers.md`(权威源,含小红书特化) - 钩子/标题公式 → `skills/shared/references/hook-title-formulas.md`(公共源) - `references/material-intake.md` — 素材处理流程 - `references/image-sourcing.md` — 图片来源处理 - `references/meta-schema.md` — 元数据字段定义 - `references/output-spec.md` — 输出目录规范
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