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analyzer
从对标账号的笔记内容中提取「风格 DNA」—— 视觉风格(色调/材质/构图/光线)+ 文案风格(语气/句式/关键词/Hashtag)
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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从对标账号的笔记内容中提取「风格 DNA」—— 视觉风格(色调/材质/构图/光线)+ 文案风格(语气/句式/关键词/Hashtag)
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Use when generating Xiaohongshu interior-design marketing content from an existing collector output directory, especially after a separate collector skill has written data/collect-style files.
基于 StyleDNA + 设计效果图 + 户型 query,生成帮助家装公司获客的小红书营销图文(标题 / 正文 / Hashtag)
用 ImagePromptBundle 调用文生图 API,生成 1-3 张家装设计效果图
把 StyleDNA + 户型信息反推为文生图的 prompt 套件(正向 + 负向)
Archive Xiaohongshu image-text notes for home interior/custom design research from profile URLs, note URLs, or task JSON. Use only when the user explicitly asks to collect Xiaohongshu content, save note body text and original images, skip video notes, or run the packaged collector.
| name | analyzer |
| description | 从对标账号的笔记内容中提取「风格 DNA」—— 视觉风格(色调/材质/构图/光线)+ 文案风格(语气/句式/关键词/Hashtag) |
| order | 2 |
| input_schema | CollectedContent |
| output_schema | StyleDNA |
| tools | ["tools.llm.chat_with_images","tools.llm.chat"] |
| owner | kafka |
| status | in_progress |
吃进 N 篇笔记(文本 + 图片 URL),用多模态 LLM 提取「风格 DNA」JSON,直接喂给下游提示词 Agent。
schema 见 core/schemas.py::CollectedContent(line 44)。
关键字段:
posts[*].body —— 文案分析的素材posts[*].image_urls —— 视觉分析的素材posts[*].metadata —— 互动数据(可用来加权重要样本)完整输入样例(collector 输出目录):examples/collect-sample/
schema 见 core/schemas.py::StyleDNA(line 53)。
两个一级字段,全部以 dict 形式存:
visual (dict) —— 视觉风格档案| key | 类型 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|---|
color_palette | list[str] | 主色调(3-5 个,颜色名 或 HEX) | ["奶油白", "原木色", "#F5E6D3"] |
material | list[str] | 主要材质(3-5 个) | ["实木", "亚麻", "藤编", "陶瓷"] |
composition | str | 构图特点(一句话) | "对称构图为主,远近景结合" |
lighting | str | 光线风格(一句话) | "自然光为主,下午斜光,无主灯氛围" |
copy_dna (dict) —— 文案风格档案| key | 类型 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|---|
voice | str | 整体语气(一句话) | "治愈系,第一人称温暖叙事" |
keywords | list[str] | 高频关键词(5-10 个) | ["奶油风", "无主灯", "氛围感"] |
sentence_pattern | str | 句式特点(一句话) | "短句为主,emoji 点缀,多用感叹号" |
hashtag_pattern | list[str] | Hashtag 习惯(5-8 个) | ["#家装日记", "#奶油风"] |
完整输出样例:运行后见 data/runs/<request_id>/style_dna.json
likes + collects * 2(收藏含金量高于点赞)加权排序,取 Top 5 篇进入分析tools.llm.chat_with_images 多模态调用{color_palette, material, composition, lighting}body 拼成一个上下文,调 tools.llm.chat{voice, keywords, sentence_pattern, hashtag_pattern}StyleDNA(target_account_id, visual, copy_dna, sample_post_ids)sample_post_ids = 进入分析的 5 篇 post_id视觉 Prompt 草稿:
你是一位家装风格分析师。
看下面这 3 张图,提取它们共同的视觉风格特征。
严格按 JSON 输出(不要有任何其他文字):
{
"color_palette": [3-5 个主色,可以是颜色名或 HEX],
"material": [3-5 个主要材质],
"composition": "构图特点,一句话",
"lighting": "光线风格,一句话"
}
文案 Prompt 草稿:
你是一位小红书内容运营专家。
下面是某账号的 5 篇笔记正文(用 --- 分隔)。
分析这个账号的统一文案风格,严格按 JSON 输出:
{
"voice": "整体语气,一句话",
"keywords": [5-10 个高频关键词],
"sentence_pattern": "句式特点,一句话",
"hashtag_pattern": [5-8 个常用 hashtag]
}
_mocks(MOCK_VISUAL / MOCK_COPY),主链路永不挂StyleDNA 只能读,不能改kafka