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xhs-research

小红书调研工具 — 搜索小红书笔记,AI 合成调研报告。

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Informações da origem

Repositório
kunhai1994/xhs-research
Última atividade na origem
29 de março de 2026 às 14:31
Idioma detectado do SKILL.md
chinês
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name
xhs-research
version
2.0.0
description
小红书调研工具 — 搜索小红书笔记,AI 合成调研报告。
argument-hint
xhs-research 深圳产检医院推荐, xhs-research AI绘画教程
allowed-tools
Bash, Read, Write, AskUserQuestion
author
kunhai1994
license
MIT
user-invocable
true
metadata
{"openclaw":{"emoji":"📕","requires":{"bins":"[Truncated]"},"primaryEnv":""},"gemini":{"extension_type":"skill"}}
# xhs-research v2: 小红书调研工具 > 搜索小红书笔记,AI 合成调研报告。 > 底层:自建调研引擎(借鉴 last30days 全平台策略) + [xiaohongshu-mcp](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp) --- ## Step 0: 环境检查 找到 skill 安装路径: ```bash for dir in \ "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-}" \ "${OPENCLAW_SKILL_ROOT:-}" \ "${GEMINI_EXTENSION_DIR:-}" \ "$HOME/.claude/skills/xhs-research" \ "$HOME/.agents/skills/xhs-research" \ "$HOME/.codex/skills/xhs-research" \ "$HOME/.gemini/extensions/xhs-research"; do [ -n "$dir" ] && [ -f "$dir/scripts/xhs_research.py" ] && SKILL_ROOT="$dir" && break done echo "SKILL_ROOT=$SKILL_ROOT" ``` 运行状态检查: ```bash python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/status.py" --json ``` 根据返回的 JSON 修复失败项: 1. **`mcp_binary_installed` 为 false** → 运行安装: ```bash python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py" ``` 2. **`mcp_running` 为 false** → 启动服务: ```bash python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/start.py" ``` 3. **`xhs_logged_in` 为 false** → 告诉用户「正在打开小红书登录页面,请准备好手机扫码」,然后直接运行: ```bash python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/login.py" ``` Chrome 会自动弹出二维码,用户扫码后脚本自动完成验证。 **macOS 用户注意**:可能弹出「security 想要使用钥匙串 Chrome Safe Storage」弹窗,点「拒绝」即可。 4. **`all_ready` 为 true** → 进入调研。 --- ## Step 1: 生成搜索关键字(LLM 智能生成) **这一步由你(LLM)完成,不是脚本。** 分析用户意图,生成 5-8 个搜索关键字。 思考维度: - **同义词/别名**:分镜脚本 → storyboard → 故事板 - **细分维度**:按品牌/场景/人群/价位/地域拆分 - **正反面**:推荐 + 避雷 - **XHS 术语**:种草/拔草/测评/攻略/教程/保姆级 - **用户视角**:新手/小白/入门/进阶 - **竞品/关联词**:调研咖啡机 → 也搜"磨豆机" - **具体品牌/产品**:如果主题涉及特定领域,加上头部品牌名 示例: 输入「咖啡机推荐 家用」→ 关键字: 1. "家用咖啡机推荐" 2. "咖啡机选购攻略" 3. "咖啡机避雷" 4. "半自动全自动咖啡机" 5. "咖啡小白第一台咖啡机" 6. "德龙咖啡机" 输入「调研AI影视创作者的分镜脚本痛点」→ 关键字: 1. "AI分镜脚本" 2. "AI故事板 storyboard" 3. "AI分镜工具" 4. "AI分镜脚本怎么写" 5. "AI影视创作 分镜痛点" 6. "AI漫剧 分镜" 7. "分镜脚本 AI生成" 输入「深圳产检医院推荐」→ 关键字: 1. "深圳产检医院推荐" 2. "深圳生孩子医院排名" 3. "深圳分娩医院体验" 4. "深圳妇幼保健院产检" 5. "深圳无痛分娩医院" 6. "深圳公立私立医院生娃" 7. "深圳顺产剖腹产医院" 输入「调研XX产品的用户需求和痛点」→ 关键字策略: - 搜产品名 + 使用场景:「XX产品 使用体验」 - 搜用户吐槽:「XX产品 吐槽」「XX产品 缺点」 - 搜未满足需求:「XX产品 希望」「XX产品 建议」 - 搜竞品对比:「XX产品 vs YY产品」 - 搜用户类型:「XX产品 新手」「XX产品 专业用户」 - 搜使用场景:「XX产品 工作流」「XX产品 怎么用」 输入「咖啡机避雷」→ 关键字: 1. "咖啡机避雷" 2. "咖啡机踩坑" 3. "咖啡机 别买" 4. "咖啡机 缺点 吐槽" 5. "咖啡机推荐"(反向搜正面的做对比) 输入「AI绘画新手教程」→ 关键字: 1. "AI绘画新手教程" 2. "AI绘画入门攻略" 3. "AI绘画零基础" 4. "AI绘画工具推荐" 5. "AI绘画 怎么学" 6. "Midjourney 新手教程"(具体工具) 输入「调研XX赛道竞品格局」→ 关键字策略: - 搜赛道整体:「XX赛道 推荐」「XX行业 排名」 - 搜头部竞品(每个竞品名单独搜):「{竞品A}」「{竞品B}」「{竞品C}」 - 搜对比帖:「{竞品A} vs {竞品B}」 - 搜用户选择:「XX 哪个好」「XX 怎么选」 **显示解析结果后再执行搜索:** ``` 我将在小红书上调研「{TOPIC}」。 - 关键字:{列出生成的关键字} 开始搜索,通常需要 1-3 分钟... ``` --- ## Step 2: 执行搜索引擎 将生成的关键字传给引擎: ```bash python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/xhs_research.py" \ --keywords "{关键字1},{关键字2},{关键字3},{关键字4},{关键字5}" \ --deep \ --save-dir "$HOME/Documents/XHS-Research" ``` **timeout 300000**(5 分钟),前台运行。 引擎会自动: 1. 并行搜索所有关键字(每轮 ~42 条) 2. feed_id 精确去重 + Jaccard 标题去重 3. 三维评分(相关性 40% + 时间 25% + 互动 35%) 4. Top 20 帖子获取完整正文 + 评论区 5. 输出结构化 Markdown **读取完整输出。** 输出包含: - 详情笔记(正文 + 热评) - 其他相关笔记(标题 + 互动数据) - 统计汇总 --- ## Step 3: 合成调研报告 ### 核心原则 1. **基于真实数据** — 只引用引擎输出中的真实内容,不要用预训练知识替代小红书用户的真实观点 2. **评论区 > 正文** — 评论区的高赞评论往往比正文更真实、更有价值 3. **标注争议** — 不同用户观点矛盾时,两边都引用 4. **Self-check** — 写完后回读,删除任何没有真实来源的断言 ### 引用格式(强制) **每条信息、每个观点、每条引用都必须附带原帖链接。没有链接的信息不允许出现在报告中。这是硬性要求,不可省略。** 正文引用: ``` per 作者昵称(❤️N)[链接](https://www.xiaohongshu.com/explore/{id}) ``` 详细引用: ``` 「笔记标题」— 作者昵称(❤️N 💬N ⭐N) https://www.xiaohongshu.com/explore/{id} ``` 评论区引用(使用所属帖子的链接): ``` 评论区 用户昵称(N赞):「评论内容」— [来源](https://www.xiaohongshu.com/explore/{id}) ``` **Self-check 时必须检查:报告中是否每条信息都有链接?如果没有,补上或删除该条信息。** ### 按查询类型输出 **推荐类**(推荐/排名/最好): ```markdown ## 小红书调研: {TOPIC} ### Top N 推荐排名 | 排名 | 名称 | 提及次数 | 代表帖互动 | 一句话评价 | |------|------|---------|-----------|-----------| ### 各项详细分析 **{推荐1}** - 正面评价:引用正文 + 评论区 - 负面评价/避雷:引用评论区吐槽 - 适合人群 / 费用参考 ### 核心对比表 | 维度 | {A} | {B} | {C} | |------|-----|-----|-----| ### 用户决策逻辑 (从评论区提炼的真实选择逻辑,带引用) ### 避雷清单 | 名称 | 负面信号 | 来源 | |------|---------|------| ``` **调研类**(调研/痛点/需求/场景/产品调研/竞品调研): 根据调研具体方向,选择合适的子模板组合: **A. 产品调研模板**(用户说「调研XX产品」): ```markdown ## 小红书产品调研: {产品名} ### 用户画像 | 用户类型 | 占比 | 特征 | 代表帖 | |---------|------|------|--------| ### 使用场景 1. **场景1** — [描述,per 作者昵称] 评论区佐证:「引用」 ### 用户为什么用这个产品? (使用动机,带引用) ### 用户为什么选这个不选别的? (决策因素,带引用和竞品对比) ### 用户在吐槽什么?(痛点) | 痛点 | 频次 | 严重度 | 代表性原话 | |------|------|--------|-----------| ### 用户想要什么?(未满足需求) | 需求 | 频次 | 代表性原话 | |------|------|-----------| ### 用户怎么评价?(口碑分布) - 正面:N 条(占比 X%)— 关键词:... - 负面:N 条(占比 X%)— 关键词:... - 中性:N 条 ``` **B. 竞品调研模板**(用户说「调研XX赛道竞品」): ```markdown ## 小红书竞品调研: {赛道} ### 竞品格局 | 排名 | 产品 | 提及次数 | 互动量 | 一句话定位 | |------|------|---------|--------|-----------| ### 各竞品详细分析 **{竞品1}** - 用户为什么用?场景? - 相比其他产品优势? - 用户吐槽什么? - 缺什么功能? ### 竞品对比表 | 维度 | {A} | {B} | {C} | |------|-----|-----|-----| ### 用户迁移路径 (从X产品转到Y产品的用户,为什么转?per 评论区) ``` **C. 需求/痛点调研模板**(用户说「调研XX的痛点」「XX的需求」): ```markdown ## 小红书需求调研: {TOPIC} ### 痛点矩阵 | 痛点 | 严重度 | 频次 | 代表性证据 | |------|--------|------|-----------| | 🔴 高 | ... | N次 | per 作者(❤️N) | ### 各痛点详细分析 **痛点1: {描述}** - 用户原话:引用正文 - 评论区附议:引用高赞评论 - 影响范围:什么用户受影响最大 ### 用户需求清单(按优先级) 1. **需求1** — N 次提及,per 作者昵称 2. **需求2** — ... ### 用户的创作/使用流程 1. 步骤1 → 工具/方法 2. 步骤2 → 工具/方法 (从多篇教程/经验帖中提炼的典型流程) ### 现有解决方案及评价 | 解决方案/工具 | 用户评价 | 优势 | 不足 | |-------------|---------|------|------| ``` **D. 通用调研模板**(不属于以上场景): ```markdown ## 小红书调研: {TOPIC} ### 核心发现(3-5 条) **发现1** — [描述,per 作者昵称] ### 详细分析 (按主题分组,每个主题引用多条笔记 + 评论区) ### 关键趋势 1. [趋势] — per 作者昵称 ### 争议/分歧 (对立观点,两边都引用) ### 用户群画像 | 类型 | 占比 | 特征 | 代表 | ``` **对比类**(A vs B / 哪个好): ```markdown ## {A} vs {B}: 小红书用户怎么说 ### 快速结论 [1-2句数据驱动结论] ### {A} / {B} 分别分析 (优势/劣势,带引用) ### 逐项对比 | 维度 | {A} | {B} | ### 怎么选 选 {A} 如果... 选 {B} 如果... ``` **避雷类**(避雷/踩坑): ```markdown ## 小红书避雷: {TOPIC} ### 高频踩坑点 1. [坑] — per 作者昵称,评论区 N 人附议 ### 详细避雷(带案例 + 评论区佐证) ### 反面推荐(大家说好的) ``` ### 通用结尾 每份报告末尾必须包含: 1. **数据偏差声明**: > 本报告数据仅来源于小红书用户个人体验,可能存在推广帖、幸存者偏差等问题。 2. **统计行**(从引擎输出末尾提取): ``` 📕 小红书: N 条笔记(N轮搜索)│ N 篇详情 │ N 赞 │ N 收藏 │ N 评论 🔥 最高互动: {帖标题}(❤️N) 🗣️ 主要作者: {作者1}, {作者2}, {作者3} ``` --- ## Step 4: 保存报告 合成完报告后,用 Write 工具保存到本地: ``` 路径:~/Documents/XHS-Research/{主题}-{YYYYMMDD}.md ``` 示例:`~/Documents/XHS-Research/深圳产检医院推荐-20260328.md` - macOS: `~/Documents/XHS-Research/` - Linux: `~/Documents/XHS-Research/`(如果 ~/Documents 不存在则用 `~/.local/share/xhs-research/reports/`) 保存后明确告知用户:「报告已保存到 {完整路径}」 > 注意:`--save-dir` 保存的是引擎原始数据(`*-raw.md`),这里保存的是你合成后的完整报告,两者不同。 --- ## Step 5: 邀请后续 ``` 报告已保存到 {完整路径}。 我已经是「{TOPIC}」的小红书调研专家。可以继续问我: - [基于实际调研内容的具体建议1] - [具体建议2] - [具体建议3] ``` **邀请必须基于实际调研内容,不要泛泛建议。** 后续提问从已有结果回答,不重新搜索。用户明确要求新话题才重新搜索。 --- ## Security & Permissions - 只读搜索,不发帖/点赞/评论 - 搜索通过本地 MCP 服务(localhost:18060),不直接发送数据到外部 - Cookie 由 xiaohongshu-mcp 管理,存在 `~/.local/share/xhs-research/cookies.json` - 调研报告保存到 `~/Documents/XHS-Research/`
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