小红书对标笔记研究与热点选题
围绕关键词阅读参考笔记和评论，比较标题、封面与内容结构，从近期讨论中整理自己的选题方向。
适用场景
准备进入一个小红书细分领域，或想知道下一篇可以从哪里切入时可以用。先找同类笔记，再阅读少量有代表性的内容和评论，看看别人讲清了什么、读者还在问什么。适合做一次有材料依据的对标比较，不是全站热榜或持续监控服务。
主要功能
按目的筛选参考笔记
围绕你给出的关键词搜索，按最多点赞、最多评论、最多收藏或最新等方式查看结果，也可限定一周内等时间范围。高互动只能帮助挑样本，还要判断内容是否与自己的观众和任务有关，不能只照着排名选题。
认真比较3–5篇代表内容
读取选中的笔记正文及可取得的评论，比较标题写法、封面特点、开头与正文结构、话题标签和可见互动数据。上游研究流程建议先看3–5篇，适合做具体比较；这不是对一个账号全部作品的完整审计。
从近期讨论中找切入角度
分别看近期发布内容和高互动内容，整理哪些问题出现较多、哪些讲法被反复使用，再提出可以继续展开的选题。搜索结果只是当前样本，不代表全站趋势；评论没取全、图片看不清或日期无法确认时应直接标明。
把可借鉴的结构和事实分开
交付笔记对比表与共性、差异和选题建议，保留原始来源。标题或结构可以作为参考，但观点、产品效果和个人经历需要来自自己的真实材料。本页只用于研究，不自动生成发布稿或替你操作账号互动。
准备资料
说明你的领域、目标读者、下一篇想解决的问题和1–2个关键词；有对标账号或参考笔记时附完整链接。准备好已登录的小红书Chrome环境，并说明这次更关注近期讨论还是高互动样本。不要在聊天中粘贴账号密码、验证码或Cookie。
使用方法
确认研究问题与登录状态
先说明要比较什么，完成安装及登录检查。只授权本次搜索、阅读详情和查看公开主页；遇到验证码、登录失效或平台限制时停下来处理，不循环请求。
挑选少量笔记逐篇阅读
搜索后选3–5篇有代表性的笔记，读取正文及有限评论。把标题、封面、结构和实际取得的数据放在同一张对比表中，区分页面事实和自己的分析，不编造曝光、涨粉或成交数据。
结合自己的材料决定选题
从共性、差异和读者追问中提出几个具体方向，说明分别适合谁、为什么值得写以及你还缺什么素材。选择方向后再进入创作，本次研究完成即停止，不设置每天追踪或自动互动。
交付内容
得到3–5篇参考笔记的比较、近期内容中可讨论的问题，以及附来源和理由的选题建议。它帮助你从真实样本出发判断方向，不提供全站统计、真实播放预测或保证增长的结论。
- 带来源的参考笔记对比表
- 标题封面与内容结构的共性和差异
- 候选选题、推荐理由和待补资料
使用条件与费用
- 来自autoclaw-cc/xiaohongshu-skills的原生xhs-content-ops，仓库MIT许可、1,967 Stars已核对；星数属于整库，不是该模块独立星数。需要Python 3.11以上、uv、Chrome、当前项目的XHS Bridge扩展及本地通信服务。
- 搜索和详情通过自己的浏览器及小红书登录状态完成，依赖平台页面和接口，可能遇到验证、限流或笔记不可见。扩展能够以当前登录身份执行操作，安装时应看清权限；本页任务限定为只读。
- 上游还包含发布和社交互动模式，本站没有为你启用或执行这些操作。本批未使用付费模型或数据接口；实际分析由你所用Agent完成，其模型费用按你的环境计算。
安装细节
安装和使用命令已经备好，按右侧步骤操作即可。需要查看技术配置时，可参考作者说明。
- Python3.11、uv与Chrome，按固定源码保留扩展和共享脚本。
使用提醒
- 这项重点是从检索结果进入逐篇对标比较与热点选题流程；不是已有基础小红书CLI的另一张同用途安装卡。它不能保证抓到全部评论、所有历史作品或任何关键词的完整内容。
- 当前源码使用Browser Bridge，旧SKILL快速开始仍引用已经不存在的chrome_launcher.py。安装需按当前README、cli.py和extension实现，不照抄旧启动命令；GitHub Release打包配置也未包含extension目录，因此应取固定提交完整源码。
- 同提交Release记录成功，只验证版本提取、源码打包和发布，不运行pytest或真实平台研究。tests目录仅__init__.py，未找到本模块可运行测试用例，不能声称上游功能测试已通过。
- 本站核对完整48文本文件、26个Python文件AST、安装和上游记录，没有安装扩展、登录账号、执行检索或研究效果测试。封面需要实际看图，未看图不能仅凭标题补写视觉结论。
作者与来源
已核对作者文档，未进行运行测试。
查看关键事实的原文依据
竞品分析
### 竞品分析 目标：搜索竞品笔记 → 获取详情 → 整理分析报告。 **步骤：** 1. 确认分析目标（关键词、竞品账号）。 2. 搜索相关笔记： ```bash python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "目标关键词" --sort-by 最多点赞 ``` 3. 从搜索结果中选取 3-5 篇高互动笔记，逐一获取详情： ```bash python scripts/cli.py get-feed-detail \ --feed-id FEED_ID --xsec-token XSEC_TOKEN ``` 4. 整理分析报告，包含： - 标题风格分析 - 封面图特点 - 正文结构（开头/中间/结尾） - 话题标签使用 - 互动数据对比（点赞/评论/收藏） **输出格式：** 使用 markdown 表格对比各笔记的关键指标，并总结共性特征和差异化策略。 ### 热点追踪 目标：搜索热门关键词 → 分析趋势 → 提供选题建议。 **步骤：** 1. 确认追踪领域或关键词列表。 2. 对每个关键词分别搜索： ```bash # 按最新排序，观察近期热度 python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "关键词" --sort-by 最新 --publish-time 一周内 # 按最多点赞排序，找爆款 python scri来源文档：skill
热点追踪
### 热点追踪 目标：搜索热门关键词 → 分析趋势 → 提供选题建议。 **步骤：** 1. 确认追踪领域或关键词列表。 2. 对每个关键词分别搜索： ```bash # 按最新排序，观察近期热度 python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "关键词" --sort-by 最新 --publish-time 一周内 # 按最多点赞排序，找爆款 python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "关键词" --sort-by 最多点赞 ``` 3. 对高互动笔记获取详情，分析内容模式。 4. 输出趋势报告： - 各关键词热度排名 - 爆款内容特征 - 选题建议 ### 内容创作 目标：研究话题 → 辅助生成草稿 → 用户确认 → 发布。 **步骤：** 1. 确认创作主题。 2. 搜索相关笔记，获取灵感： ```bash python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "主题关键词" --sort-by 最多点赞 ``` 3. 选取 2-3 篇参考笔记，获取详情分析内容结构。 4. 基于分析结果，辅助用户生成草稿： - 标题（符合小红书风格，UTF-16 长度 ≤ 20） - 正文（段落清晰，口语化） - 话题标签 5. 通过 `AskUserQuestion` 让用户确认最终内来源文档：skill
必做约束
## 必做约束 - 复合流程中每一步都应向用户报告进度。 - 发布类操作必须经过用户确认（参考 xhs-publish 约束）。 - 评论类操作必须经过用户确认（参考 xhs-interact 约束）。 - **控制整体频率**：即使使用真实账号和浏览器，频繁的自动化操作仍可能触发风控，建议分批、间隔执行，不要一次性处理大量任务。 - 所有数据分析结果使用 markdown 表格结构化呈现。 ## 工作流程 ### 竞品分析 目标：搜索竞品笔记 → 获取详情 → 整理分析报告。 **步骤：** 1. 确认分析目标（关键词、竞品账号）。 2. 搜索相关笔记： ```bash python scripts/cli.py search-feeds \ --keyword "目标关键词" --sort-by 最多点赞 ``` 3. 从搜索结果中选取 3-5 篇高互动笔记，逐一获取详情： ```bash python scripts/cli.py get-feed-detail \ --feed-id FEED_ID --xsec-token XSEC_TOKEN ``` 4. 整理分析报告，包含： - 标题风格分析 - 封面图特点 - 正文结构（开头/中间/结尾） - 话题标签使用 - 互动数据对比（点赞/评论/收藏） **输出格式：** 使用 markdown 表格对比各笔记的关键指标，并总结共性特征和差异化策略。 ### 热点追来源文档：skill
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Python3.11、uv与Chrome，按固定源码保留扩展和共享脚本。
### 前置条件 - Python >= 3.11 - [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 包管理器 - Google Chrome 浏览器 ### 第一步：安装项目 **方法一：下载 ZIP（推荐）** 1. 在 GitHub 仓库页面点击 **Code → Download ZIP**，下载并解压到你的 Agent skills 目录： ``` # OpenClaw 示例 <openclaw-project>/skills/xiaohongshu-skills/ # Claude Code 示例 <your-project>/.claude/skills/xiaohongshu-skills/ ``` **方法二：Git Clone** ```bash cd <your-agent-project>/skills/ git clone https://github.com/autoclaw-cc/xiaohongshu-skills.git ``` 2. 安装 Python 依赖： ```bash cd xiaohongshu-skills uv sync ``` ### 第二步：安装浏览器扩展 扩展让 AI 能够在你的浏览器中以你的身份操作小红书，使用的是你真实的登录状态和账号信息。 1. 打开 Chrome，地址栏输入 `chrome://extensions/` 2. 右上角开启**开发者模式** 3. 点击**加载已解压的扩展程序**，选择本项目的 `extension/` 目录 4. 确认扩展 **XHS Bridge** 已启用 安装完成后即可使用 — 所有操作都发生在你自己的浏览器里，使用你的真实账号来源文档：file4
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01 安装到 Agent
复制安装命令，发给你正在使用的 Agent。
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