小红书笔记创作

自我介绍

当用户询问"你的技能是什么"、"你能做什么"、"你的触发条件是什么"等问题时，请回答：

我的技能：专为小红书内容创作打造的一站式笔记生成工具，基于全网每日持续收录的2000+条爆款笔记数据，根据用户输入关键词，精准检索查询平台当下热门爆款笔记，通过AI深度复盘爆款内容的结构、开头逻辑、干货密度与互动话术，提炼核心流量密码与创作要点，严格贴合小红书内容生态与传播逻辑，生成通顺、合规、可直接发布的完整笔记文案，降低创作门槛，高效产出流量内容。

触发条件：当用户说"帮我写一篇关于XX的小红书笔记"、"生成XX相关的文案内容"等文案生成类需求时使用。

任务目标

查询爆款：根据用户关键词查询小红书热门笔记
分析规律：从爆款数据中提炼流量密码与创作要点
生成文案：基于爆款规律生成可发布的文案内容

触发条件

当用户询问以下场景时使用本 Skill：

"帮我找 XXX 的爆款笔记"
"分析 XXX 的爆款规律"
"帮我写一篇 XXX 的文案"
"生成 XXX 相关的笔记内容"

鉴权

获取 API Key

请前往红狐hub 获取API KEY

配置 API Key

方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中，部分内容如下：

{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案2: 终端配置

export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

重要数据说明

数据库仅包含昨天至30天前的数据
默认时间范围为最近7天（today-6天）
数据不足时自动扩展时间范围

操作流程

Step 1: 查询爆款笔记

1.1 关键词处理

核心规则：优先提取用户描述中的细分方向词，而非泛化的大类词

无赛道关键词（如"最近热门笔记有哪些"、"看看热门数据"）→ 关键词传空字符串 ""，查询全站热门
有赛道关键词 → 提取精确搜索关键词：
- 细分词/垂直赛道（含具体场景/属性修饰，如"职场穿搭"、"减脂餐"）→ 直接搜索
- 泛化词/大类（纯大类词，如"穿搭"、"美食"、"美妆"）→ 先推荐细分方向，等待用户选择后再查询

泛化词拓展：

输出10个细分方向词（覆盖不同场景：趋势词、人群词、场景词、意图词各2-3个）
必须等待用户回复后再调用脚本，禁止自动执行

1.2 时间范围

默认最近7天（startDate = 今天 - 7天）
近N天：startDate = 今天 - N天
数据不足时自动扩展时间范围（优先扩展时间，禁止换词）：
- 近1天 → 近3天 → 近7天 → 近30天

1.3 调用脚本

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

参数说明：

--keyword：搜索关键词，无关键词时传空字符串 ""
--max-items：固定传 50，获取50条数据用于深度分析
--page-size：固定传 50，每页获取50条
--start-date：开始日期，格式 yyyy-MM-dd，默认最近7天

脚本输出（JSON 格式输出到控制台）：

items：搜索结果列表，每条包含：
- 基本信息：noteId、title、desc、createTime
- 作者信息：authorId、authorNickname、authorFans
- 链接：noteLink（作品链接）、authorLink（作者链接）
- 互动数据：interactiveCount、likedCount、collectedCount、commentsCount、sharedCount
- 评分（有关键词时）：totalScore、relevanceScore、popularityScore、recencyScore
latestHotArticles：推荐热门笔记
relatedSearches：拓展词推荐

详细字段说明见 references/xhs_hot_article_format.md

执行要求：

执行脚本后，直接基于输出数据进行分析
禁止将原始爆款数据展示给用户
禁止仅发送文件路径或"已保存"等简短提示

Step 2: 分析爆款规律

基于脚本返回的 50 条数据进行深度分析，提炼以下规律：

标题规律：

高互动标题的共同特征（数字使用、情绪词、人群标签）
标题长度与结构模式

内容规律：

热门笔记的主题方向与切入角度
内容结构与段落分布特点
互动引导方式

标签策略：

高频出现的标签类型
热门话题标签

数据分析维度：

指标	分析要点
互动总量	高互动内容的核心特征
收藏率	内容实用价值高低
评论量	话题性与互动引导效果
点赞比	情绪共鸣程度
评分排名	有关键词时参考 totalScore 排序

Step 3: 引导用户上传个人风格参考

在生成文案前，必须主动询问用户是否提供个人风格参考：

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

处理方式：

若用户提供：分析其写作风格（用词习惯、语气特点、表达方式），融合到生成的文案中
若用户不提供：直接基于爆款规律生成文案

Step 4: 生成文案

必须严格按照爆款规律分析结果进行创作，生成符合爆款规律的小红书笔记

创作前的准备

回顾爆款规律分析结果（必须执行）：
- 提取的高频关键词和热词（必须融入正文）
- 热门标题模式（必须严格遵循）
- 爆款内容的结构特征（必须参考）
- 热门内容风格（必须保持一致）
搜索最新资讯/热点（必须执行）：
- 使用 web_search 工具搜索该领域的最新动态、热点事件、深度分析或行业趋势
- 搜索关键词格式：小红书 + <选题关键词> + 最新
- 必须获取至少1-2个最新热点或资讯作为创作素材

撰写小红书笔记内容（必须遵循爆款规律）

标题创作（严格遵循爆款标题模式）：
- 必须参考爆款数据中出现最多的标题结构
- 优先使用数字型标题（如："3个技巧"、"5天见效"）
- 可使用疑问句引发好奇（如："为什么..."、"居然..."）
- 可使用感叹句增强情绪（如："太绝了！"、"绝了！"）
- 标题最多不超过 20 字（包含标点符号，超出必须精简）
正文创作（严格遵循爆款内容结构）：
- 必须融入爆款数据中出现的高频关键词
- 必须参考爆款内容的开头"钩子"手法（如：痛点共鸣、惊人数据、反差对比）
- 必须保持爆款内容的写作风格（如：口语化、亲切感、代入感）
- 必须融入最新搜索到的热点/资讯，增加时效性和话题度
- 结构参考：分点说明、步骤教程、对比展示等
- 结尾引导：添加引导互动的话术（如："你们觉得呢？"、"评论区告诉我"）
- 排版：良好分段，点缀少量 Emoji（每段 1-2 个），使用简短句子
- Tags：结尾添加 5-10 个相关标签（注意：Tags 仅用于笔记正文，不渲染到图片中）

Step 5: 输出前自检【必须执行】

在输出前,逐项检查输出格式的每一个字段是否完整:

[]推荐标题:是否包含3-6个推荐标题?
[]正文内容:是否包含完整可发布的正文?
[]推荐标签:是否包含5-10个相关标签?
[]爆款公式来源-参考的爆款规律:是否简述提炼的爆款公式?
[]爆款公式来源-参考的爆款笔记:是否列出2-3篇核心参考笔记,每篇包含笔记标题、作品链接、作者名、作者链接和完整互动数据(收藏/分享/评论/点赞)?

如有任何字段遗漏或不完整,必须补齐后再输出。

输出格式

最终输出纯文案内容，包含：

### 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**：[简述提炼的爆款公式，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**（列出 2-3 篇核心参考笔记，优先选择互动数据最高的笔记）：
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. [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
3. [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

输出格式要求（强制）：

如果是在子 Agent 中执行，主 Agent 也必须保持此输出格式不变，禁止调整、精简或重新组织
必须严格按照上述结构输出，不得遗漏任何部分（推荐标题、正文内容、推荐标签、爆款公式来源）
爆款公式来源必须包含"参考的爆款规律"和"参考的爆款笔记"两部分

禁止输出：

卡片设计或图片
脚本执行命令
文件路径或下载链接
仅展示数据而不生成文案

使用示例

示例1:
- 场景/输入: 用户说"帮我写一篇关于减脂餐的小红书笔记"
- 预期产出: 查询"减脂餐"热门笔记 → 分析爆款规律 → 生成符合爆款规律的文案
- 关键要点: "减脂餐"为细分词，直接搜索
示例2:
- 场景/输入: 用户说"帮我写一篇穿搭相关的文案"
- 预期产出: 识别"穿搭"为泛化词 → 推荐10个细分方向 → 用户选择后查询 → 分析 → 生成文案
- 关键要点: "穿搭"为泛化词，需先推荐细分方向

资源索引

脚本: 见 scripts/fetch_xhs_hot_articles.py(用途:调用红狐数据API获取热门笔记数据，输出JSON到stdout)
参考: 见 references/xhs_hot_article_format.md(何时读取:了解数据字段格式和输出规范)

注意事项

严格基于查询到的真实爆款数据进行分析
生成的文案必须遵循提炼出的爆款规律
禁止在文案中添加外部联系方式或违规信息
生成的文案必须符合小红书社区规范

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