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基于用户输入的任何信息生成小红书爆款标题的专业工具。无论用户输入什么,最终目标都是生成小红书爆款标题。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

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  • SKILL.md10.6 KB
  • README.en.md5.7 KB
  • README.md4.4 KB
  • scripts/fetch_xhs_trends.py21.5 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

小红书标题生成

1. 简介

基于用户输入的任何信息生成小红书爆款标题的专业工具 -- 通过查询小红书平台真实爆款数据,分析爆款标题的共同特征,结合用户输入的核心主题,自动生成 10 个高匹配度的小红书爆款标题,每个标题附带匹配指数、参考爆款和详细推荐理由。

适用对象:小红书创作者、内容运营、文案策划、需要标题灵感的写作者。


2. 功能特性

核心功能:

  • 智能理解用户输入 -- 无论输入什么内容,都能提取核心关键词
  • 爆款数据查询 -- 基于用户关键词查询小红书热门笔记标题
  • 爆款规律分析 -- 从标题结构、关键词、情绪表达等维度分析爆款特征
  • 批量标题生成 -- 一次性生成 10 个符合爆款规律的新标题
  • 匹配指数评分 -- 每个标题附带 8-10 分的匹配指数

特色亮点:

  • 泛化词拓展策略:对大类词(如 "美妆"、"穿搭")自动推荐 10 个细分方向供用户选择
  • 精准关键词理解:严格区分产品形态(如 "防晒霜" 只查霜状产品,不扩展到喷雾、帽子等)
  • 数据不足自动扩展时间范围(禁止换词)
  • 统一输出格式:标题X + 匹配指数 + 参考爆款 + 推荐理由 + 分隔线

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

依赖 requests 库(标准 Python 库),如未安装可执行 pip install requests。


4. 使用指南

基础使用

核心原则:无论用户输入什么,最终目标都是生成小红书爆款标题。

示例理解:

  • "我想写关于护肤的内容" -> 基于 "护肤" 生成爆款标题
  • "上班族早餐" -> 基于 "上班族早餐" 生成爆款标题
  • "防晒霜" -> 只查询防晒霜(膏状/乳状),不包含防晒喷雾、防晒衣等

完整操作流程(严格按顺序执行)

第一步:理解用户输入并提取关键词

  1. 分析用户输入,从输入中提取核心主题和关键词。
  2. 判断关键词类型:
    • 细分词 / 垂直赛道(含具体场景/属性修饰)-> 直接查询数据
    • 具体产品词(如 "防晒霜"、"睫毛膏")-> 直接查询该产品数据,不扩展到其他产品
    • 泛化词 / 大分类(纯大类词,如 "穿搭"、"美食")-> 执行泛化词拓展策略

精准关键词理解规则:

  • 用户输入的是什么产品就只查询什么产品,不随意扩展到相关但不同的产品
  • 霜 != 喷雾 != 衣:用户输入 "防晒霜",要的是有防晒作用的霜,不包含防晒喷雾、防晒衣
  • 膏 != 液 != 粉:用户输入 "睫毛膏",要的是膏状的睫毛产品,不包含假睫毛、睫毛增长液
  • 液 != 霜 != 喷雾:用户输入 "粉底液",要的是液体状的粉底,不包含气垫、BB 霜

第二步:泛化词拓展策略(仅当关键词为泛化词时执行)

  1. 查询近 7 天网页资讯中和泛化词相关的小红书热点并生成细分词(禁止调用脚本搜索数据)
  2. 输出 10 个细分方向词(趋势词、人群词、场景词、意图词各 2-3 个)
  3. 必须等待用户回复「拓展」或「不拓展」后再执行,不得在同一次对话中继续执行任何脚本调用

拓展词输出示例:

我识别到「美妆」是较大的分类,已查询近期热门趋势,推荐以下细分方向:
柔焦底妆、养肤妆、亚裔妆、油皮定妆、通勤妆、夏日妆容、新手妆容、平价彩妆、妆容教程、彩妆测评
回复「拓展」将同时搜索这10个词,回复「不拓展」将继续搜索「美妆」

第三步:时间范围与数据查询

  • 数据库只包含昨天至 30 天前的数据
  • "最近" 默认定义为最近 7 天(startDate = 今天 - 6 天)
  • 日期格式必须为 yyyy-MM-dd

数据不足时的自动调整(优先扩展时间,禁止换词):

  • 处理原则:数据不足 5 条时,只能扩展时间范围,不能更换或拓展关键词
  • 调整顺序:近 1 天 -> 近 3 天 -> 近 7 天 -> 近 30 天
  • 每次扩展后提示用户:"该关键词近 X 天数据不足 5 条,已自动扩展时间范围至近 Y 天"
  • 最终兜底:即使扩展到近 30 天仍不足 5 条,如实展示现有数据,但必须提示用户数据不足

执行命令:

# 有赛道关键词
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword <关键词> --start-date <日期>

# 无赛道关键词(查询全站热门)
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date <日期>

第四步:爆款数据(仅内部执行,页面不展示)

读取生成的 Markdown 文件:关键词_爆款数据.md

第五步:分析爆款标题并生成新标题(严格按此顺序)

第一步 - 分析爆款标题(仅内部执行):

  • 从获取的爆款数据中提取所有标题
  • 分析共同特征:标题结构、关键词使用、情绪表达、目标人群、痛点点出、利益承诺

第二步 - 生成新爆款标题:

  • 基于分析结果创作 10 个新的爆款标题
  • 标题必须控制在 20 个字以内
  • 匹配指数范围:8-10 之间(不得低于 8),保留一位小数
  • 同一个匹配指数最多重复出现 2 次
  • 参考的爆款标题必须支持点击查看作品链接:[标题文字](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})

第六步:验证输出格式是否正确

必须在输出前完成格式验证,确保所有格式要求 100% 符合。

最终输出顺序:先输出 "数据说明",再输出全部 10 个推荐标题。

输出格式(必须严格遵守)

基于本次分析,为您生成以下10个爆款标题:

**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🙇‍♀️🙇‍♀️

**标题1:[标题内容]**
📈匹配指数:[数值]
🔥参考的爆款:[参考标题1](链接)(互动数:XXX)、[参考标题2](链接)(互动数:YYY)
👍推荐理由:[详细推荐理由,包含:标题结构、关键词、目标人群、痛点、价值承诺、受欢迎原因]

---

**标题2:[标题内容]**
📈匹配指数:[数值]
🔥参考的爆款:[参考标题C](链接)(互动数:XXX)
👍推荐理由:[详细推荐理由]

---
...(共10个标题)
---

高级使用

用词规范(必须 100% 遵守):

  • 在所有输出内容中,绝对禁止使用 "爬取"、"抓取" 这两个词
  • 必须用 "获取" 来替代

匹配指数规则:

  • 数值范围:8-10 之间
  • 保留一位小数
  • 同一个匹配指数最多重复出现 2 次

使用建议:

  1. 先测试匹配指数较高的 2-3 个标题,观察实际数据表现
  2. 根据测试结果,调整标题的关键词和表达方式
  3. 结合自己的内容特点,对推荐标题进行个性化修改

常用指令速查

场景示例输入处理方式
细分词直接查询"上班族早餐"直接搜索生成标题
泛化词需拓展"穿搭"、"美妆"先推荐 10 个细分方向
具体产品词"防晒霜"严格限定该产品形态查询
无关键词"最近有什么热门"查询全站热门生成标题

5. 使用场景

  1. 新手创作者找标题灵感:输入自己的内容主题(如 "减脂餐"),获取 10 个符合爆款规律的高匹配度标题,直接选用或参考修改。
  2. 内容运营批量产出标题:针对不同的细分关键词依次查询,快速批量生成多套标题方案,提升内容产出效率。
  3. 文案策划验证标题质量:将自己草拟的标题作为输入,让系统基于同赛道爆款数据生成对比标题,验证标题是否踩中爆款规律。
  4. 泛类目方向的选题探索:输入泛化词(如 "穿搭"),通过拓展策略获取 10 个细分方向,再对每个方向生成标题,发掘潜力爆款方向。

6. 项目架构

目录结构

xiaohongshu-title/
├── SKILL.md                      # 本文件
└── scripts/
    └── fetch_xhs_trends.py       # 数据查询脚本,调用红狐API获取爆款标题数据

技术栈

技术用途
Python + requestsHTTP 请求与数据获取
红狐 API小红书爆款标题数据来源
AI 智能分析爆款规律提炼与新标题生成

核心模块说明

  • fetch_xhs_trends.py:接收关键词和时间范围参数,调用红狐 API 查询小红书热门笔记标题数据,输出 Markdown 格式的爆款数据文件(关键词_爆款数据.md),供后续分析使用。

资源索引

文件用途
scripts/fetch_xhs_trends.py数据查询脚本

7. 常见问答

安装

Q: 需要安装什么依赖? A: 需要 requests 库,如未安装可执行 pip install requests。

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: 数据覆盖多长时间? A: 数据库只包含昨天至 30 天前的数据。

Q: 泛化词和细分词如何区分? A: 泛化词是抽象层级高、覆盖范围广的概括性词汇(如 "穿搭"、"美妆")。细分词是含具体场景/属性修饰的词(如 "职场穿搭"、"减脂餐")。

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。

Q: 标题为什么限制 20 字? A: 基于小红书爆款数据分析,20 字以内的标题点击率最高。

故障排除

Q: 为什么不能搜索 "今天" 的数据? A: 用户说 "今天/今日" 时,回答 "非常抱歉,今天的数据暂未更新,已为您展示最近可用的数据"。

Q: 为什么不能查询超过 30 天的数据? A: 用户要求的时间超出 30 天时,回答 "非常抱歉,当前仅支持最近 30 天的数据,已为您展示最接近的数据"。

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