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xiaohongshu-title-score

拆解爆款标题逻辑,结合用户输入一键生成10个优质爆款标题,告别标题纠结;同时对已有标题从主题匹配度、结构合规度、利益清晰度、情绪唤醒度、稀缺性感知和合规安全性六大维度加权评分,输出等级评定与优化建议;当用户需要生成小红书爆款标题、评估标题爆款潜力、了解标题与爆款规律匹配度或获取标题优化建议时使用

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  • SKILL.md9.5 KB
  • README.en.md6.2 KB
  • README.md5.6 KB
  • references/guide.md8.7 KB
  • scripts/fetch_xhs_trends.py15.7 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

小红书标题生成与评分

功能路由

根据用户意图选择执行路径:

  • 创作新标题(如"帮我写标题"、"生成爆款标题"、"关于XX的标题")→ 执行功能一
  • 评估已有标题(如"评分"、"打分"、"这个标题怎么样"、"评估标题")→ 执行功能二

无论执行哪个功能,用户输入的任何信息都基于此生成爆款标题或评估标题潜力。

全局规则

鉴权

获取 API Key

  1. 访问 红狐Hub 官网 了解服务详情
  2. 前往 注册页面 注册账号
  3. 新注册用户将获赠免费积分,可立即开始使用 API 服务
  4. 注册登录后,在个人中心获取 API Key,格式为 ak_xxxxxxxx

配置 API Key

  • REDFOX_API_KEY 从环境变量获取,格式 ak_xxxxxxxx
  • 若未设置,提示用户自行配置:export REDFOX_API_KEY=<你的apikey>;若用户不会配置,Agent应主动帮用户设置:
    • macOS/Linux:将 export REDFOX_API_KEY=<值> 追加到 ~/.zshrc(zsh)或 ~/.bashrc(bash),然后 source 对应文件使其全局生效
    • Windows:使用 [Environment]::SetEnvironmentVariable("REDFOX_API_KEY", "<值>", "User") 设置用户级永久环境变量(需重启终端生效)
    • 配置完成后应验证:echo $REDFOX_API_KEY(macOS/Linux)或 echo %REDFOX_API_KEY%(Windows),确保换一个skill也能读取到

用词规范

  • 禁止:"爬取"、"抓取"
  • 替代:使用"获取"

关键词精准匹配

  • 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
  • 理解产品具体形态边界:霜≠喷雾≠衣;膏≠液≠粉;液≠霜≠气垫;口红≠唇釉≠唇油
  • 核心原则:用户输入的产品是什么形态/类型,就严格限定在该范围内

关键词类型判断

  • 细分词/垂直赛道(含具体场景/属性修饰,如"职场穿搭"、"减脂餐")→ 直接查询
  • 具体产品词(如"防晒霜"、"睫毛膏")→ 直接查询,不扩展到其他产品
  • 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

详细判断标准与示例见 references/guide.md

泛化词拓展策略

仅当关键词为泛化词时执行,细分词/具体产品词跳过此步直接查询。

  1. 查询近7天网页资讯中与泛化词相关的小红书热点,生成10个细分方向(覆盖趋势词、人群词、场景词、意图词各2-3个,词的大小适中不加组合)
  2. 输出推荐并停止执行,等待用户回复「拓展」或「不拓展」
  3. 用户回复「拓展」→搜索10个细分词;回复「不拓展」/「继续」→搜索原关键词

数据查询规则

时间计算:先获取当前系统时间,再计算 startDate(格式 yyyy-MM-dd)

  • 今天:startDate = 昨天
  • 近N天:startDate = 今天 - N天

数据不足时自动扩展时间(禁止换词):

  1. 近1天 → 近3天 → 近7天 → 近30天
  2. 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"
  3. 即使扩展到近30天仍不足5条,如实展示并提示数据不足

超出范围说明:

  • 用户说"今天/今日":"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"
  • 时间超出30天:"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"

执行命令:

  • python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword <关键词> --start-date <日期>
  • 多关键词用逗号分隔:python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "防晒霜,防晒喷雾" --start-date 2024-01-15
  • 全站热门:python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date <日期>

功能一:爆款标题生成

第一步:提取关键词

从用户输入中提取核心关键词,判断关键词类型(见全局规则),泛化词需先执行拓展策略。

第二步:查询数据

  • 默认时间范围:近7天(startDate = 今天 - 7天)
  • 执行数据查询命令(见全局规则)
  • 读取生成的 Markdown 文件:关键词_爆款数据.md
  • 必须向用户输出数据获取数量:从脚本执行的 stderr 输出中读取各类别数据条数,向用户汇报(如"共获取到爆款数据 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")
  • 数据时间差说明(内部参考,不展示):互动数据截止为入库时间,非实时数据

第三步:生成爆款标题

必须先内部完成爆款标题分析,再生成标题,顺序不能颠倒。

  1. [仅内部执行]分析爆款标题:从数据中提取所有标题,分析标题结构、关键词、情绪、目标人群、痛点、利益承诺。分析结果不展示给用户。
  2. 生成10个新爆款标题(向用户展示):
    • 基于分析规律创新创作,非直接采用参考爆款
    • 标题字数控制在20字以内
    • 推荐理由须详细说明:标题结构、关键词、目标人群、痛点、价值、平台适配性
    • 匹配指数8-10之间,保留一位小数,同一指数最多重复2次
    • 参考爆款须带链接:[标题文字](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})

输出格式(必须严格遵守)

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🙇‍♀️🙇‍♀️

每个标题格式:

**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]

---

格式校验:数据说明在标题列表前 | 标题行粗体+20字内 | 匹配指数一位小数8-10 | 参考爆款带链接+互动数 | 推荐理由详细 | 块间分隔线 | emoji一致(📈🔥👍) | 共10个标题


功能二:爆款标题评分

第一步:提取关键信息

识别两个核心要素:

  1. 待评分标题:用户想要评估的标题
  2. 主题关键词:用于查询爆款数据(用户未提供则从标题中提取)

第二步:查询数据

  • 默认时间范围:近30天(startDate = 今天 - 30天),获取更全面的爆款规律
  • 执行数据查询命令(见全局规则)
  • 必须向用户输出数据获取数量:从脚本执行的 stderr 输出中读取各类别数据条数,向用户汇报(如"共获取到爆款数据 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")

第三步:评分(必须向用户输出)

先检查标题重合:用户标题与爆款标题完全一致(或仅标点/空格差异)→ 直接S级(9.5+分)

6维度加权评分: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级(9.0+)/A级(7.0-8.9)/B级(5.0-6.9)/C级(<5.0)

输出要求:评分结果必须完整输出给用户,包括综合得分、等级、6维度评分明细表,不得省略或仅内部参考。

评分标准、计算公式和输出格式模板见 references/guide.md

第四步:输出优化建议(必须向用户输出)

  • S级:基于6维度爆款规律说明为什么好 + 3-5条同主题高赞标题及相似之处
  • A/B/C级:核心问题清单 + 3-5条参考爆款标题(含可复用点)+ 2-3个修改版本(干货风/情绪风/猎奇风,标注适用场景和预期效果)

详细输出格式模板见 references/guide.md


使用示例

功能一:爆款标题生成

  • 场景/输入:用户输入"防晒霜"
  • 预期产出:查询防晒霜爆款数据 → 汇报获取数量(如"共获取爆款数据 35 条,其中低粉爆款 10 条...")→ 生成10个新爆款标题
  • 关键要点:只查询防晒霜,不包含防晒喷雾、防晒衣等;必须输出数据获取数量

功能二:标题评分

  • 场景/输入:用户输入"帮我评分'这款防晒霜真的绝了',关键词防晒霜"
  • 预期产出:查询数据并汇报获取数量 → 评分报告(6维度加权得分+等级)→ 优化建议(核心问题+参考爆款+修改版本)
  • 关键要点:基于防晒霜相关爆款数据评分,必须输出数据获取数量,优化建议有针对性

资源索引

  • 数据查询脚本:scripts/fetch_xhs_trends.py(查询小红书爆款数据,参数:--keyword 关键词 --start-date 起始日期)
  • 评分与关键词指南:references/guide.md(执行功能二时读取评分标准与输出模板;判断关键词类型时读取泛化词/具体词详细定义与示例)

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