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小红书评论分析与需求挖掘

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当用户需要做小红书评论分析、小红书评论洞察、小红书用户反馈分析、小红书需求挖掘、痛点总结、购买顾虑整理、FAQ 提炼、口碑分析、评论回复观察或内容讨论复盘时使用。基于用户提供的小红书笔记链接或 note_id 下的评论结果,面向内容运营、产品调研、品牌调研和创作者。

What it does

当用户需要做小红书评论分析、小红书评论洞察、小红书用户反馈分析、小红书需求挖掘、痛点总结、购买顾虑整理、FAQ 提炼、口碑分析、评论回复观察或内容讨论复盘时使用。基于用户提供的小红书笔记链接或 note_id 下的评论结果,面向内容运营、产品调研、品牌调研和创作者。

The skill document

小红书评论分析与需求挖掘

适用场景

当用户需要做小红书评论分析、小红书评论洞察、小红书用户反馈分析、小红书需求挖掘、痛点总结、购买顾虑整理、FAQ 提炼、口碑分析、评论回复观察或内容讨论复盘时使用。基于用户提供的小红书笔记链接或 note_id 下的评论结果,面向内容运营、产品调研、品牌调研和创作者。

快速开始

  • 先给出当前 skill 支持的输入:内容链接或内容 ID。
  • 如果结果有分页,先取第一页;要继续扩大,再按返回的下一页标记继续。
  • 你通常会得到:评论文本、回复线索和用户反馈主题。

API Key 获取

获取或管理 API Key:访问 ,按官网的 API Key 申请/管理入口操作。环境变量名固定使用 SOCIALDATAX_API_KEY;不要引导用户使用其他域名。

直接调用命令

优先使用 direct CLI;能运行 shell 命令的 Agent 不需要额外配置 MCP server:

npx -y socialdatax-skills@latest xhs comments \
  --note-id "" --pretty --source-client socialdatax-skills \
  --source-platform clawhub --source-skill xhs-comment-insights

npx -y socialdatax-skills@latest xhs comments \
  --url "" --pretty --source-client socialdatax-skills \
  --source-platform clawhub --source-skill xhs-comment-insights

npx -y socialdatax-skills@latest xhs sub-comments \
  --note-id "" --comment-id "" --pretty \
  --source-client socialdatax-skills --source-platform clawhub \
  --source-skill xhs-comment-insights

参数说明

评论 / 回复:

  • 说明:XHS --note-id :使用搜索、详情、评论或创作者笔记列表返回的完整 24 位小写十六进制 note_id;不要只传前缀。
  • 说明:XHS 评论 --sort-type :可选一级评论排序;不传就使用平台默认排序。
  • 说明:使用 CLI 示例里的 URL 入口传内容页链接、短链或分享文本来获取一级评论。
  • 可选:--page-token :这是不透明的分页 token;在同一条内容或评论链路下,必须把完整返回的 next_page_token 原样传回,不能截断、改写、脱敏、重建,或用省略号替换中间内容。
  • 可选:--pages :获取并合并 N 页一级评论或回复。
  • 可选:--all:持续获取一级评论或回复,直到 next_page_token 为空;默认没有条数或页数上限。
  • 可选:--max-items :收集到 N 条一级评论或回复后停止。

通用:

  • 可选:--pretty:只影响输出格式,不改变实际请求结果。
  • 可选:--source-client socialdatax-skills --source-platform clawhub --source-skill xhs-comment-insights:这是当前 Agent Skill 的来源标记;按本 Skill 示例执行时保持这些值不变。

一级评论命令一次只使用 CLI 示例里的一个入口;不要在同一条命令里混用多个内容定位参数。回复命令使用 CLI 示例中对应平台需要的回复定位参数。

命令返回 JSON,包含 platformtoolargumentsdata。多页结果会把一级评论合并到 data.items,并补充 page_countitem_count 和下一页标记;在支持 --include-replies 的平台上,每条一级评论还会带上 repliesreplies_page_countreplies_next_page_token

输出建议

优先输出可直接用于复盘和决策的结果:评论主题、用户反馈、痛点、需求和可行动建议。

默认按这个结构输出:评论主题、用户痛点、购买顾虑、未满足需求、FAQ、高频原话、可行动建议。 先说明输入范围:结论基于用户提供的小红书笔记链接或完整 note_id 下已返回的评论和回复,不代表全平台完整覆盖。 把评论原文证据和你的判断分开写;引用高频原话时只使用返回中可见的评论文本,不编造不存在的反馈。 如果使用了多页结果或 --include-replies,说明评论和回复的覆盖范围;如果只取第一页,也要明确这是局部样本。 面向内容运营、产品调研或品牌调研时,把评论反馈转成可执行的问题清单、选题角度、产品改进线索或客服 FAQ。

MCP 工具

与上面 direct CLI 命令对应的 MCP 工具:

  • xhs_get_note_comments_by_note_id
  • xhs_get_note_comments_by_note_url
  • xhs_get_note_sub_comments_by_comment_id

如果当前 Agent 已可直接调用 MCP 工具,可按入口选择以下工具:

  • xhs_get_note_comments_by_note_id:当你已经拿到完整的 24 位小写十六进制 note_id 时使用;不要只传前缀;可选 sort_type 支持 defaulttime_descendinglike_count_descending

  • xhs_get_note_comments_by_note_url:用于笔记链接、短链或分享文本;可选 sort_type 支持 defaulttime_descendinglike_count_descending

  • xhs_get_note_sub_comments_by_comment_id:当你已经拿到完整的 24 位小写十六进制 note_id 和一级评论 ID 时使用;不要只传笔记 ID 前缀。

  • XHS 回复翻页同样使用 page_token,并且只适用于当前这条评论链路。

安全边界

这是只读 skill。运行时使用用户环境变量中的 SOCIALDATAX_API_KEY;生成的 Skill 文件不包含 API Key。不会读取本地浏览器数据,也不会执行登录、发帖、点赞、评论或账号修改。

示例结果

  • 示例展示格式,不代表固定字段:评论=内容/用户/时间/回复线索;判断=主题/痛点/需求/建议。

异常处理

  • 如果出现 SDK/依赖缺失、npm 网络、Node.js/npm/npx 不可用或执行权限错误:这是本地运行环境、依赖安装、网络或 AI 平台授权问题,不是 SocialDataX API Key 或业务数据返回错误;有权限时可自动安装或修复;需要网络或执行授权时提醒用户同意或完成授权;处理后继续原命令;不要改用公开网页搜索替代 SocialDataX 数据。
  • 非余额不足的网络或 API 异常:保留错误信息,检查 SOCIALDATAX_API_KEY、参数和链接格式后原样重试一次。
  • 如果返回 insufficient_balance 或“积分不足”:不要重复重试;把错误里的充值链接原样展示给用户,并提醒用户充值后继续执行刚才同一条命令。
  • 如果用户已经充值但仍提示余额不足:确认当前环境变量 SOCIALDATAX_API_KEY 是否来自刚充值的同一个账号;必要时重新复制官网后台的 API Key。
  • 分页中断:保留已取得的结果;重试仍失败:说明当前调用不可用,请用户补充或更换关键词、链接、ID 等输入后再重试。

常见问题

  • 没结果:确认链接或 ID 完整;必要时先用内容研究类 skill 找到目标内容。
  • 结果太多:补场景、人群、品牌、时间范围或账号名。
  • 调用失败:先确认 SOCIALDATAX_API_KEY 已配置;如果是 insufficient_balance 或“积分不足”,按错误里的充值链接充值后继续原命令,不要反复重试。
  • 担心账号安全:这是只读能力,不登录、不发帖、不点赞、不评论。
  • 想继续做需求挖掘:增加页数、开启 --include-replies,或给出业务场景后整理成问题清单、FAQ 和行动建议。

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用于小红书评论分析、小红书评论回复、用户反馈、口碑分析、痛点总结和内容讨论分析。覆盖 Xiaohongshu / XHS / RedNote comments,来自 SocialDataX 社媒数据助手。

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