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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.
Creates social media zodiac posters by generating HTML from Markdown design specs and capturing screenshots. Use when the user wants to create zodiac-themed vertical posters (1080x1440), design Chinese copywriting images, produce zodiac personality or horoscope content, or batch generate cover and content page sets.
创建可下载的卡片式宣传网页/海报。当用户需要制作产品介绍卡片、教程卡片、知识科普卡片、小红书风格图文、PPT式滑动展示页时使用。支持多种预设模板（科技风、简约风、渐变风、暗黑风等），生成包含React+SVG的单HTML文件，内置ZIP打包下载功能。
使用 xiaohongshu-mcp 发布内容到小红书，发布成功后自动标记飞书记录为已发布。
Generates zodiac poster sets from Feishu Bitable records with automatic HTML rendering and screenshot capture. Use when the user wants to batch generate posters from spreadsheet data, process pending Feishu records, sync generated images back to Feishu, or check how many tasks are pending in the Bitable.
图文模板体检工具，用于优化海报/卡片导出模板的视觉质量。 当用户需要： (1) 检查模板的布局、对齐、间距问题 (2) 优化排版和字体设置 (3) 确保导出图片的视觉一致性和专业度 (4) 解决"看起来差点意思"但说不清的设计问题
Uploads images to Feishu Bitable attachment fields using a Python script (since lark-mcp does not support file uploads). Use when the user needs to upload generated poster images to Feishu records, batch upload cover and content pages, or update attachment fields.
| 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. |
为避免上下文溢出，执行时必须遵循：
✅ 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 |
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。
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。
调用 mcp__xiaohongshu-mcp__check_login_status
如果未登录，执行扫码登录。
app_token: Qt6Qbzzy6aWBgassGQhcUU5vngc
table_id: tblsfs6oJAbTfgaK # 低粉爆文抓取
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
}
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：
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：
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。
| 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 |
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：
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
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
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
症状：check_login_status 返回未登录
解决：运行登录工具扫码登录
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
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