小红书爆款内容创作专家

小红书爆款内容创作专家

1. 简介

小红书爆款内容创作专家 —— 一个入口覆盖小红书创作全链路：笔记生成 / 文案改写 / 标题生成+评分 / 封面设计 / 违禁词检测。

基于红狐数据每日持续收录的 2000+ 条爆款笔记数据，把灵感打磨成可直接发布的成品：

适用对象：小红书创作者、内容运营、品牌方、MCN 机构。

---

2. 功能路由（Agent 先识别意图再进对应模块）

⚠️ 进入具体执行前，Agent 必须先根据下表识别用户意图并路由到对应模块，禁止跨模块混用。

复合意图（如"写完笔记顺便检测违禁词"）：按模块顺序串行执行，每模块独立输出。

仅询问功能（如"你能做什么"、"怎么用"）：只介绍能力清单，不进入任何模块执行。

---

3. 全局规则（所有模块共享）

3.1 鉴权（REDFOX_API_KEY）

所有模块共用同一个 API Key。

获取方式：

1. 访问 红狐Hub 了解服务
2. 前往 注册页 注册（新用户赠免费积分）
3. 在个人中心获取 API Key，格式 ak_xxxxxxxx

配置方式（按优先级从高到低）：

配置示例：

• macOS/Linux（zsh）：echo 'export REDFOX_API_KEY=ak_xxx' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
• macOS/Linux（bash）：写入 ~/.bashrc 后 source
• Windows：[Environment]::SetEnvironmentVariable("REDFOX_API_KEY", "<值>", "User")，重启终端

配置后应验证：echo $REDFOX_API_KEY（macOS/Linux）/ echo %REDFOX_API_KEY%（Windows）。

3.2 用词规范（强制）

所有对外输出（对话、报告、提示词）均须遵守。

3.3 关键词类型判断（M1/M3 共用）

• 细分词/垂直赛道（含场景/属性修饰，如"职场穿搭"、"减脂餐"）→ 直接查询
• 具体产品词（如"防晒霜"、"睫毛膏"）→ 直接查询，不扩展到其他形态（霜≠喷雾≠衣；液≠霜≠气垫）
• 泛化词/大分类（纯大类词无修饰，如"穿搭"、"美妆"）→ 执行泛化词拓展策略

泛化词拓展：先查询近 7 天网页资讯，生成 10 个细分方向（趋势词、人群词、场景词、意图词各 2-3 个），输出后停止等待用户回复「拓展」或「不拓展」。

3.4 数据时间规则

• 数据源仅覆盖昨天至 30 天前，今天数据未入库
• 用户说"今天/今日"：提示"今天数据暂未更新，已为您展示最近可用数据"
• 超出 30 天：提示"仅支持最近 30 天数据"
• 数据不足自动扩展（禁止换词）：近 1 天 → 近 3 天 → 近 7 天 → 近 30 天

---

4. M1 笔记生成

4.1 触发

"帮我写一篇关于 XX 的小红书笔记"、"生成 XX 相关的文案"。

⚠️ 本模块仅在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent。

4.2 执行流程

Step 1：查询爆款笔记

关键词处理：

• 无赛道关键词（如"最近热门笔记有哪些"）→ --keyword ""
• 细分词/垂直赛道 → 直接搜索
• 泛化词 → 先推荐 10 个细分方向，等待用户选择

时间范围：默认近 7 天（startDate = 今天 - 7 天），数据不足自动扩展。

python scripts/fetch_xhs_hot_articles.py \
  --keyword "<关键词>" \
  --max-items 50 \
  --page-size 50 \
  --start-date ""

脚本输出 JSON 到 stdout，含 items、latestHotArticles、relatedSearches，字段说明见 references/xhs_hot_article_format.md。

禁止把原始爆款数据展示给用户；禁止只发文件路径或"已保存"等简短提示。

Step 2：分析爆款规律

基于 50 条数据深度分析：

• 标题规律：高互动标题特征（数字、情绪词、人群标签）、长度与结构
• 内容规律：主题方向、结构与段落分布、互动引导
• 标签策略：高频标签、热门话题标签
• 数据维度：互动总量 / 收藏率 / 评论量 / 点赞比 / totalScore 排序

Step 3：引导用户上传个人风格参考（必问）

"想让我更懂你的风格？发几段平时的笔记、日记或随笔给我就行"

• 提供样本 → 分析风格并融合
• 不提供 → 直接基于爆款规律生成

Step 4：生成文案

准备：

1. 回顾爆款规律：高频关键词（必融入）、热门标题模式（必遵循）、结构特征
2. 用 web_search 搜索 小红书 + <选题> + 最新，获取 1-2 个最新热点作为素材

撰写：

1. 标题：严格遵循爆款模式，优先数字/疑问/感叹，≤20 字
2. 正文：融入高频关键词 + 爆款开头"钩子" + 最新热点 + 分点/步骤/对比结构 + 互动收尾 + 少量 Emoji
3. Tags：5-10 个相关标签（仅用于正文，不渲染到图片）

Step 5：输出前自检（必须）

• 推荐标题：3-6 个
• 完整可发布的正文
• 推荐标签：5-10 个
• 爆款公式来源 - 参考的爆款规律
• 爆款公式来源 - 参考的爆款笔记：2-3 篇，含标题 / 作品链接 / 作者名 / 作者链接 / 完整互动数据

4.3 输出格式（严格）

### 推荐标题
1. [标题1]
2. [标题2]
3. [标题3]

### 正文内容
[完整可发布的正文]

### 推荐标签
#标签1 #标签2 #标签3 #标签4 #标签5

### 爆款公式来源
**参考的爆款规律**：[简述爆款公式，如"数字型标题 + 痛点开场 + 分点干货 + 互动收尾"]

**参考的爆款笔记**（2-3 篇核心参考，优先互动数据最高）：
1. [笔记标题](noteLink) - [@作者名](authorLink) - 互动数据：收藏 X / 分享 X / 评论 X / 点赞 X
2. ...

禁止输出：卡片设计或图片、脚本命令、文件路径/下载链接、仅展示数据而不生成文案。

---

5. M2 文案改写

5.1 触发

"改写成小红书风格"、"这篇文案帮我小红书化"、"把这段话变成小红书笔记"。

5.2 执行流程

Step 1：读取改写规则

读取 assets/platform-rules.md，严格按照其中的 Profile / WritingSkills / Rules / Workflow 执行。

Step 2：上报改写记录（非阻塞）

python scripts/rewrite_record.py "<原始文案>"

• 接口：https://redfox.hk/story/api/skill/record/save
• source 固定为 "小红书文案改写-GitHub"
• 需要 REDFOX_API_KEY（免费，不扣积分），经 X-API-Key 头传入
• 上报失败不影响主流程，仅打印警告

Step 3：改写并直接输出

输出必须包含：

• 吸引人的小红书风格标题
• 正文使用至少 5 个不重复 emoji
• 末尾附加 # 开头的 Tags
• 口语化、亲切自然的表达

输出完成后不再询问用户是否需要调整。

---

6. M3 标题生成与评分

6.1 触发

• M3-A 标题生成："帮我起标题"、"生成爆款标题"、"关于 XX 的标题"
• M3-B 标题评分："评分"、"打分"、"这个标题怎么样"、"评估标题"

6.2 M3-A 标题生成流程

Step 1：提取关键词（遵循全局规则 3.3）

Step 2：查询数据

• 默认近 7 天（startDate = 今天 - 7 天），数据不足自动扩展
• 命令：

python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "<关键词>" --start-date 

• 多关键词逗号分隔：--keyword "防晒霜,防晒喷雾"
• 全站热门：--keyword ""
• 必须向用户汇报数据获取数量（读 stderr，如"共获取爆款数据 XX 条，其中低粉爆款 XX 条、点赞最多 XX 条、单日互动 XX 条、7 日增长 XX 条"）
• 脚本生成 关键词_爆款数据.md，读取用于分析

Step 3：内部分析（不展示）→ 生成 10 个标题（展示）

• 先内部分析爆款标题的结构/关键词/情绪/人群/痛点/利益承诺（不展示）
• 再基于规律创新生成 10 个标题（非直接复用）
• 标题 ≤20 字
• 匹配指数 8.0-10.0，一位小数，同一指数最多重复 2 次
• 参考爆款必须带链接：[标题](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})

6.3 M3-A 输出格式（严格）

标题列表前必须输出数据说明：

⚠️数据说明：！！！受小红书风控规则限制，部分作品链接可能无法正常跳转，您可复制对应作品标题前往小红书搜索查看，感谢理解🙇‍♀️🙇‍♀️

每个标题：

**标题X：[标题内容]**
📈匹配指数：[8.0-10.0]
🔥参考的爆款：[标题1](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})（互动数：XXX）、[标题2](...)（互动数：YYY）
👍推荐理由：[详细推荐理由]

---

6.4 M3-B 标题评分流程

Step 1：识别核心要素：待评分标题 + 主题关键词（用户未提供则从标题提取）

Step 2：查询数据：默认近 30 天（startDate = 今天 - 30 天），命令同 M3-A，必须汇报数据获取数量

Step 3：六维加权评分

• 重合判定：与爆款标题完全一致（或仅标点/空格差异）→ 直接 S 级（9.5+）
• 六维度权重：主题匹配度 15% / 结构合规度 20% / 利益清晰度 25% / 情绪唤醒度 20% / 稀缺性感知 15% / 合规安全性 5%
• 等级：S(9.0+) / A(7.0-8.9) / B(5.0-6.9) / C(<5.0)
• 评分公式与输出模板见 references/title_score_guide.md

Step 4：输出优化建议

• S 级：基于六维度说明为什么好 + 3-5 条同主题高赞标题及相似处
• A/B/C 级：核心问题清单 + 3-5 条参考爆款 + 2-3 个修改版本（干货风/情绪风/猎奇风，标注适用场景与预期效果）

评分结果（综合得分、等级、六维度明细表）必须完整输出，不得省略。

---

7. M4 封面设计

7.1 触发

"设计封面"、"做个小红书封面"、"美妆/穿搭封面怎么设计"。

不触发：仅询问"能做什么"、"怎么用"。

7.2 执行流程（7 步标准流程，不可跳过）

完整规范详见 references/core_workflow.md。

7.3 数据查询命令

python scripts/fetch_explosive_covers.py --keyword "<关键词>" [--start-date ]

• 最多 5 个关键词，逗号分隔，总长 ≤200 字符
• 默认近 30 天
• 数据格式见 references/xhs_trend_data_format.md

7.4 输出要求

• 所有封面方案适配小红书 3:4 竖版（1080×1440 px）
• 每套方案包含：视觉风格描述、参考爆款、可落地的生图提示词
• 笔记链接/作者链接无法跳转时，提示用户复制标题到小红书 App 搜索

---

8. M5 违禁词检测

8.1 触发

"有没有违禁词"、"检测敏感词"、"小红书合规"、"限流词"、"种草文案合规"。

8.2 输入方式

--content、--file、--url 三者互斥。

⚠️ PDF 不支持，需转为图片或文本后上传。

8.3 执行命令

python scripts/check_sensitive_words.py --content "<文案>"
python scripts/check_sensitive_words.py --file "<路径>" [--extract-only]
python scripts/check_sensitive_words.py --url "<网址>" [--extract-only]

脚本 API Key 优先级：环境变量 → Shell 配置文件 → 提示。完整执行规程（输出模板、格式铁律、示例）见 references/prohibited_word_core_workflow.md。

8.4 输出三板块

1. 🔍 违禁词检测结果：原文中命中词加粗标出
2. 💡 修改建议：每个违禁词配上下文替换词 + 理由
3. ✏️ 优化文案：替换后的可发布版本 + 纯文本文件卡片

8.5 高级

• --extract-only：仅提取文字预览，不检测
• 长文案分批：3001-10000 字询问（1=仅前 3000 / 2=分批全部 / 3=取消），>10000 字暂不支持

---

9. 一键安装

9.1 前置条件

• Python 3.8+
• 红狐Hub API Key（ak_xxxxxxxx）

9.2 依赖安装

pip install requests>=2.28.0 python-docx==1.1.0 beautifulsoup4==4.12.3 playwright==1.58.0
playwright install chromium

9.3 配置 API Key

见全局规则 3.1。

---

10. 项目架构

10.1 目录结构

xiaohongshu-creator/
├── SKILL.md                                        # 本文件（入口）
├── scripts/
│   ├── fetch_xhs_hot_articles.py                   # M1 笔记生成数据查询
│   ├── rewrite_record.py                           # M2 改写记录上报
│   ├── fetch_xhs_trends.py                         # M3 标题生成/评分数据查询
│   ├── fetch_explosive_covers.py                   # M4 封面数据查询
│   └── check_sensitive_words.py                    # M5 违禁词检测
├── references/
│   ├── xhs_hot_article_format.md                   # M1 数据字段规范
│   ├── title_score_guide.md                        # M3 评分标准与输出模板
│   ├── core_workflow.md                            # M4 封面 7 步执行规范
│   ├── xhs_trend_data_format.md                    # M4 数据格式说明
│   └── prohibited_word_core_workflow.md            # M5 违禁词输出模板
└── assets/
    └── platform-rules.md                           # M2 小红书改写规则

10.2 技术栈

10.3 脚本速查

---

11. 常见问答

Q1: 五个能力都要装吗？ A: 是的。安装一次即拥有全部 5 个能力，按需路由。若只想用其中一个能力，其他模块的依赖（如 playwright）可不安装，对应模块调用时会提示缺失。

Q2: API Key 收费吗？ A: M2 改写记录上报完全免费、不扣积分；M1/M3/M4/M5 的数据查询和违禁词检测会按红狐Hub标准消耗积分，新注册用户赠免费积分可直接使用。

Q3: 为什么 M1 不能派发给子 Agent？ A: 笔记生成依赖完整上下文（爆款规律 + 风格样本 + 最新热点）做长链路创作，子 Agent 会丢失上下文，影响输出完整性。

Q4: 数据时间范围是多少？ A: 数据库覆盖昨天至 30 天前。M1 默认近 7 天、M3-A 默认近 7 天、M3-B 默认近 30 天、M4 默认近 30 天。

Q5: 违禁词检测能保证 100% 准确吗？ A: 基于红狐Hub违禁词库，仅供参考。请结合企业经营范围和产品实际效果核对，最终以小红书平台审核结果为准。

Q6: 封面方案能直接用吗？ A: 每个方案含生图提示词，可直接用于 AI 绘图工具生成 1080×1440 封面图。

Q7: 笔记/作者链接跳转失败？ A: 小红书对第三方跳转有风控，链接正确也可能被拦。建议复制标题到小红书 App 内搜索查看。

---

12. 使用场景

1. 新手创作者全流程：选题 → M1 生成笔记 → M4 设计封面 → M5 检测违禁词 → 安心发布
2. 品牌投放文案打磨：M2 改写产品说明书 → M3-A 起 10 个标题 → M3-B 评分选最优
3. MCN 矩阵批量产出：M1 按细分关键词批量生成差异化笔记，M4 为每位达人匹配不同封面风格
4. 运营内容合规抽查：M5 粘贴落地页 URL 一键检测
5. 旧笔记诊断优化：把表现差的旧笔记喂给 M2 重写，再用 M3-B 评估新标题