本 Skill 基于 Trellis 构建 — Claude Code、Cursor 与 iFlow 的一体化 AI 框架与工具集。
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xhs-content

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小红书选题调研 + 内容生成 Claude Code Skill。输入一个关键词，自动采集热门笔记、生成分析报告、产出小红书风格草稿。

功能

/xhs-content [关键词] 执行三步流水线：

采集 → 分析 → 生成

步骤	说明
采集	搜索小红书关键词，获取 Top 帖子的完整正文、标签、互动数据
分析	生成选题报告：热度概览、角度分类、Top 笔记摘要、差异化建议
生成	产出 1–3 篇符合小红书原生风格的笔记草稿

输出：sources.jsonl + report.md + drafts.md，保存到 ./data/<日期>-<关键词>/。

和 xhs-cli 有什么区别？

本 Skill 基于 xhs-cli 构建，在此之上增加了 AI 驱动的内容工作流：

	xhs-cli	xhs-content
搜索	返回卡片级数据（标题 + 点赞）	搜索 + 逐条 read 获取完整正文、标签、时间戳、IP 地区
分析	无 — 原始 JSON 输出	自动生成选题报告：趋势概览、角度聚类、空白机会分析
创作	无	生成符合小红书原生风格的笔记草稿
存储	一次性 stdout	按关键词+日期结构化存档：JSONL + Markdown
工作流	手动敲 CLI 命令	一个关键词触发整条流水线

简单说：xhs-cli 是扳手，本 Skill 是自动化流水线。

前置依赖

依赖	用途	安装
Claude Code	运行环境	文档
xhs-cli	小红书数据采集	pipx install xhs-cli
Python 3.8+	运行采集脚本	大多数系统已预装

首次配置

# 安装 xhs-cli
pipx install xhs-cli

# 登录（二维码 / cookie / 自动从 Chrome 提取）
xhs login

安装

方式 A：一行安装

git clone https://github.com/mindfold-ai/xhs-content.git ~/.claude/skills/xhs-content

方式 B：手动

# 克隆到任意位置
git clone https://github.com/mindfold-ai/xhs-content.git

# 软链接到 skills 目录
ln -s $(pwd)/xhs-content ~/.claude/skills/xhs-content

使用

作为 Claude Code Skill（推荐）

直接告诉 Claude：

> 帮我调研一下小红书上 "AI 桌宠" 的热门内容，然后生成几篇笔记草稿

或直接触发 Skill：

> /xhs-content AI 桌宠

Claude 会自动：

1. 运行采集脚本
2. 读取 JSONL 生成选题报告
3. 生成小红书风格笔记草稿

独立脚本

# 采集关键词帖子（JSON 输出到 stdout）
python3 scripts/xhs-search.py --keyword "AI agents" --limit 30

# 少量采集
python3 scripts/xhs-search.py --keyword "Claude" --limit 10

输出格式

每次运行创建目录：data/<YYYY-MM-DD>-<关键词>/

data/2026-03-11-AI桌宠/
├── sources.jsonl    # 每行一条 JSON，原始采集数据
├── report.md        # 选题报告（Claude 生成）
└── drafts.md        # 小红书风格笔记草稿（Claude 生成）

JSONL 字段

{
  "source_platform": "xhs",
  "url": "https://www.xiaohongshu.com/explore/...",
  "title": "把oc做成ai桌宠？",
  "text": "完整正文...",
  "author": "用户名",
  "likes": 9529,
  "favorites": 3536,
  "comments": 523,
  "shares": 902,
  "posted_at": "2025-12-06 03:58",
  "tags": ["AI聊天", "oc"],
  "ip_location": "广东",
  "keyword_matched": "AI 桌宠"
}

架构

xhs-content skill
     │
     ├── scripts/xhs-search.py     ← Python 封装
     │        │
     │        ├── xhs search <kw> --json    ← 卡片数据（标题、点赞）
     │        └── xhs read <id> --json      ← 完整详情（正文、标签、时间）
     │                 │
     │                 └── xhs-cli（camoufox 浏览器）
     │                          │
     │                          └── window.__INITIAL_STATE__
     │
     ├── references/prompt.md       ← 小红书写作风格规则
     │
     └── Claude（分析 + 生成）
              │
              ├── report.md         ← 选题报告
              └── drafts.md         ← 小红书风格笔记草稿

小红书写作风格

生成 prompt 强制执行小红书原生写作规范：

DO：

• emoji + 吸睛短标题（15 字以内）
• 第一人称，像和朋友分享经验
• 小红书原生用语：亲测、踩坑、安利、绝绝子
• 干货结构：步骤、清单、对比
• 结尾 3–5 个相关话题标签

DON'T：

• 不用企业腔：赋能、驱动、赛道、底层逻辑
• 不用「首先…其次…最后」三段式
• 不用破折号（——）做解释
• 不用「总结一下」收尾套话
• 单篇不超过 800 字

注意事项

• xhs-cli 使用 camoufox（反指纹 Firefox）— 首次运行需下载 ~300MB 浏览器引擎。
• Cookie 存储在 ~/.xhs-cli/cookies.json（权限 0600）。
• 脚本对互动量 Top 10 帖子获取完整详情，其余帖子仅有卡片级数据（标题 + 点赞，无正文）。
• 小红书持续加强反爬 — 会话可能过期，遇到认证错误时重新运行 xhs login。

License

MIT