redfox-data 小红书笔记创作
1. 简介
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，生成通顺、合规、可直接发布的完整笔记文案。
适用对象：小红书创作者、内容运营、品牌方内容团队、需要高效产出流量内容的个人或团队。
2. 功能特性
核心功能：
- 爆款笔记查询 -- 基于关键词搜索小红书热门笔记，最多获取 50 条数据
- 爆款规律分析 -- 从标题、内容结构、互动引导、标签策略等维度提炼流量密码
- 智能内容生成 -- 生成完整的推荐标题（3-6 个）、正文内容、推荐标签（5-10 个）
- 个人风格融合 -- 支持用户上传个人写作样本，融合其风格到生成的文案中
- 爆款公式溯源 -- 输出参考的爆款规律和核心参考笔记
特色亮点：
- 泛化词拓展策略：对大类词推荐 10 个细分方向
- 数据不足自动扩展时间范围（禁止换词）
- 严格输出格式：推荐标题 + 正文内容 + 推荐标签 + 爆款公式来源
- 输出前自检查机制：确保所有字段完整
- 搜索最新热点补充创作素材
3. 一键安装
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
{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
方案2: 终端配置：export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
依赖安装
无需额外安装，使用 Python 标准库即可运行。
4. 使用指南
基础使用
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。
核心规则：仅在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent。
完整操作流程
Step 1：查询爆款笔记
1.1 关键词处理：
- 无赛道关键词（如 "最近热门笔记有哪些"）-> 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 -> 直接搜索
- 泛化词 / 大类（如 "穿搭"、"美食"）-> 先推荐 10 个细分方向，等待用户选择后再查询
1.2 时间范围：
- 默认最近 7 天（
startDate = 今天 - 7 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--start-date：开始日期，格式 yyyy-MM-dd
脚本输出（JSON 格式输出到控制台）：
items：搜索结果列表（noteId、title、desc、createTime、互动数据、评分等）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：
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
- 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。
创作前的准备：
- 回顾爆款规律分析结果：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、热门内容风格
- 搜索最新资讯 / 热点：使用
web_search工具搜索小红书 + <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：
- 标题创作：严格遵循爆款标题模式，优先使用数字型标题、疑问句、感叹句，标题最多不超过 20 字
- 正文创作：必须融入高频关键词，参考爆款开头 "钩子" 手法，融入最新热点资讯，结构参考分点说明 / 步骤教程 / 对比展示，结尾添加引导互动话术，良好分段并点缀少量 Emoji
- Tags：结尾添加 5-10 个相关标签（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：
- 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（每篇含标题、作品链接、作者名、作者链接、完整互动数据）？
输出格式（必须严格遵守）
### 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
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。
高级使用
数据说明：数据库仅包含昨天至 30 天前的数据。笔记互动数据截止为入库时间，不是实时数据。
常用指令速查
| 场景 | 输入示例 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 细分词直接生成 | "帮我写一篇关于减脂餐的小红书笔记" | 直接搜索生成文案 |
| 泛化词需拓展 | "帮我写一篇穿搭相关的文案" | 先推荐 10 个细分方向 |
| 融合个人风格 | 用户提供笔记样本后 | 分析风格融合到生成文案中 |
5. 使用场景
- 新手创作者从零开始：输入选题关键词（如 "减脂餐"），获取基于真实爆款数据分析的可发布完整笔记，直接降低创作门槛。
- 内容运营批量产出：输入不同细分关键词，批量生成多篇差异化文案，提高团队产出效率。
- 品牌方深度定制内容：提供品牌产品信息和风格样本，生成符合品牌调性同时踩中爆款规律的小红书种草笔记。
- 创作者优化已有内容：将已有文案作为风格参考输入，基于最新热点和爆款数据重新生成优化版本，提升内容竞争力。
6. 项目架构
目录结构
xiaohongshu-write/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ └── fetch_xhs_hot_articles.py # 调用红狐数据API获取热门笔记数据，输出JSON到stdout
└── references/
└── xhs_hot_article_format.md # 数据字段格式和输出规范
技术栈
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| Python 标准库 | HTTP 请求与数据解析 |
| 红狐 API | 小红书爆款笔记数据来源 |
| WebSearch | 获取最新热点资讯补充创作素材 |
| AI 智能分析 | 爆款规律提炼与文案生成 |
核心模块说明
- fetch_xhs_hot_articles.py：接收关键词、max-items、page-size、start-date 参数，调用红狐 API 获取热门笔记数据，输出 JSON 格式到 stdout，包含 items（搜索结果）、latestHotArticles（推荐热门笔记）、relatedSearches（拓展词推荐）。
资源索引
| 文件 | 用途 |
|---|---|
| scripts/fetch_xhs_hot_articles.py | 调用红狐数据API获取热门笔记数据，输出JSON到stdout |
| references/xhs_hot_article_format.md | 了解数据字段格式和输出规范时读取 |
7. 常见问答
安装
Q: 需要安装什么依赖？ A: 无需额外安装，使用 Python 标准库即可运行。
Q: 如何配置 API Key？
A: 请前往 红狐hub 获取 API KEY，通过环境变量 REDFOX_API_KEY 配置。
使用
Q: 为什么不能直接在子 Agent 中执行？ A: 本 Skill 仅限于在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent，以确保输出格式的一致性和爆款公式来源的完整性。
Q: 数据范围是多少？ A: 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。
Q: 什么时候会用到 WebSearch？
A: 在创作准备阶段，需要搜索 小红书 + <选题关键词> + 最新 获取至少 1-2 个最新热点作为创作素材。
Q: 输出必须包含哪些部分？ A: 必须包含推荐标题（3-6 个）、正文内容、推荐标签（5-10 个）、爆款公式来源（参考的爆款规律 + 参考的爆款笔记 2-3 篇）。
故障排除
Q: 生成的文案不符合预期？ A: 提供个人写作样本（平时的笔记、日记或随笔），让系统分析你的风格并融合到生成的文案中。
Q: 数据不足怎么办？ A: 自动按近 1 天 -> 近 3 天 -> 近 7 天 -> 近 30 天的顺序扩展时间范围，禁止换词。