通用 AI 生图:文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API,用户自备 API key。
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小红书内容分析:搜索笔记、拉取互动数据、分析爆款规律、创作者画像、限流检测,支持 CLI 自动化操作。当用户说"小红书数据分析""小红书爆款分析""笔记数据""小红书限流检测""小红书创作者画像""分析小红书账号"时使用。发布与日常互动运营请用 skill-xhs-publisher。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
用 redbook CLI 搜索笔记、读内容、分析创作者、提取爆款规律、研究选题。OpenClaw 用户: clawhub install redbook 或 npm install -g @lucasygu/redbook。
本 SKILL 依赖以下运行时,在当前"macOS 专属 / Linux"环境下不可用,属于死代码保留,仅供部署到 macOS 桌面时启用:
| 依赖 | 说明 |
|---|---|
| macOS | cookie 抽取用原生 keychain(os: [macos]) |
| Node.js ≥ 22 | 运行 @lucasygu/redbook CLI |
redbook binary | 经 clawhub install redbook / npm 安装 |
| Chrome 登录 cookie | 需在 Chrome 登录 xiaohongshu.com(或 Safari/Firefox + --cookie-source) |
| puppeteer-core + marked | 仅 render 卡片渲染需要(可选) |
comment/reply/like/collect/post 等写命令;发布交给 skill-xhs-publisher,评论与回复交给 skill-xhs-comment-reply,由对应 Skill 执行确认和出站安全检查。XHS 风控节流的是读取,不只是写入。任何读超过几篇笔记的研究,都必须走 references/research-loop.md 的研究循环 —— 默认 human-paced(~20 s/篇,一次一篇)。在紧循环里猛敲 read/comments/analyze-viral 会在几十次内触发验证码/IP 封(300012),账号降级数小时。⚡ Fast 模式仅应急,需打印警告 + 用户明确 opt-in。绝不并行或零延迟发读。
redbook search "AI编程" --json # 搜索笔记
redbook read <webUrl> --json # 读笔记(用 search 返回的 webUrl,含 xsec_token)
redbook user <profileUrl> --json # 创作者档案
redbook analyze-viral <webUrl> --json # 单篇爆款分析(0-100 分)
redbook account-report --file ids.txt --json # 批量账号指标
redbook health --all --json # 笔记限流检测
始终加 --json 供程序解析。全部命令、选项、JSON 结构见 references/commands.md。
分析能力拆成 13 个可组合模块(A–M)+ 组合工作流,详见 references/modules.md:
| 模块 | 能力 |
|---|---|
| A 关键词参与度矩阵 · B 跨主题热力图 · C 参与度信号 | 需求版图 |
| D 创作者画像 · D2 已知账号报告 · E 内容形态分解 | 竞争/形态 |
| F 机会评分 · G 受众推断 · H 内容头脑风暴 | 策略产出 |
| I 评论洞察 · J 爆款结构拆解 · K 互动机会识别 | 只读分析 |
| L 卡片渲染(离线) · M 笔记限流检测 | 产出/健康 |
组合示例:快速主题扫描 A→C→F;完整细分分析 A→B→C→D→E→F→G→H;单篇深挖 analyze-viral。
| 文件 | 内容 |
|---|---|
| platform-signals.md | 收藏/点赞、评论/点赞、分享/点赞比率基准;排序语义;图文 vs 视频 |
| modules.md | 13 个分析模块 A–M + 组合工作流 |
| commands.md | 所有 redbook 命令详解 + 选项 + JSON 结构 + 全局选项 |
| research-loop.md | 读操作节流:三模式/严格规则/状态契约/tick/驱动器/熔断器/写侧阈值 |
| technical-reference.md | 大陆 vs 全球后端、xsec_token、中文数字、错误处理、API vs 浏览器限制、输出格式 |
puppeteer-core + marked(用本机 Chrome,无需额外下载浏览器)まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
通用 AI 生图:文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API,用户自备 API key。
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AI 音乐 / BGM 生成:给短视频、社媒内容生成原创背景音乐 / 配乐 / 纯音乐。通过可插拔 provider(阿里 DashScope / Suno 类第三方 API)文生音乐,异步提交→轮询→下载,产物可再裁剪/归一化或加到视频。当用户说“AI 音乐”“AI 配乐”“生成 BGM”“背景音乐”“原创音乐”“AI 作曲”“纯音乐”“给视频配乐”“做首曲子”时使用。与 tts-voiceover 的区别:tts-voiceover 生成人声口播/旁白,ai-music 生成背景音乐/配乐(无人声或带演唱)。
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AI 视频生成:文生视频 / 图生视频 / 数字人首帧驱动。通过可插拔 provider(通义万相 Wan / 火山 Seedance / 快手可灵 / OpenAI 兼容)异步生成视频,用户自备 API key。当用户说 AI 视频生成、文生视频、图生视频、AI 生成视频、AI 短视频、让图片动起来、数字人视频、生成一段视频 时使用。与 video-strategy(选型/策略)、video-editing(剪辑处理)、clipify(切片)区别:本 SKILL 是从 0 用 AI 生成新视频。
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outputs/ 目录下的产物管理:按日期/平台/类型归档、打标签、搜索历史内容、生成素材清单。 当用户说"整理素材"、"归档"、"找之前的内容"、"搜索历史"、"素材管理"、 "outputs 整理"、"之前做的"时使用。 与其他 produce 层 SKILL 的区别:produce 层负责生成内容, asset-manager 负责生成后的产物管理(归档、检索、标签)。
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音频降噪:去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声,基于 ffmpeg 滤镜链(afftdn/highpass/lowpass)。 当用户说"降噪""去噪""去杂音""消除背景噪声""电流声""风噪""录音有杂音""音频降噪"时使用。 和 audio-editing 的区别:audio-editing 做剪辑/转码/音量等通用音频操作(内置 denoise 兜底),本 SKILL 专做降噪调参。
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通用音频处理:音频剪辑/裁剪、格式转码(mp3/wav/m4a/aac)、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速(保音高)。当用户说“剪音频”“裁一段”“转成 mp3”“调音量/响度”“提取音轨/扒音频”“拼接音频”“淡入淡出”“加速/减速音频”“变速不变调”时使用。与 audio-denoise 的区别:audio-denoise 专做降噪,audio-editing 做除降噪外的通用音频操作(也内置 denoise 作为兜底)。
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