xhs-content-ops

小红书图文内容调研与对标分析

用于搜索小红书图文笔记、下载图片和正文、进行竞品对标分析。

⚠️ 本技能仅处理图文笔记。视频笔记请使用 viral-chaser 技能。

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技能边界

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⚙️ 执行方式（强制）

本技能涉及多步骤生产流程，你应该 self-spawn 一个 subagent 来执行，原因：subagent 独立上下文，不会因对话历史积累而降低输出质量。

你只负责跟进subagent的执行，避免它们长时间卡在某个步骤，必要时可以提供提示或调整执行策略。

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小红书 URL 格式参考

提取 feed_id 和 xsec_token：打开笔记页面后，从浏览器地址栏 URL 中读取。

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使用场景

三个场景统一前置（第一步都一样）：login-manager 探活——camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --json open "https://www.xiaohongshu.com/"（默认 headless）+ snapshot 看是否跳登录页。跳登录页 = 未登录 → 走 login-manager 有头手动登录流（在同一个 xhs-browse 持久化 session 上 --headed open + 告知用户手动扫码 + 登录就位后同时导出 cookie + UA 落 ~/.openclaw/logins/xhs-browse.json + ~/.openclaw/logins/xhs-browse.ua.json，给本技能脚本做 raw HTTP 抓取用；详见下方「前置条件」段）。

场景 B/C 的浏览器搜索部分走 camoufox-cli（复用 xhs-browse 持久化 session，--session xhs-browse --persistent，不开独立 session、不 import cookie）——open 搜索页 + snapshot 读搜索结果列表 + eval 拿笔记 URL 提 note_id/xsec_token。拿到 note_id 后切脚本下载。

场景 A：用户提供小红书帖子 URL

用户直接给出一个或多个小红书图文笔记 URL（含 xhslink.com/o/xxx 短链），下载并分析。

1. login-manager 探活（见上方「三个场景统一前置」）；未登录则走有头手动登录流，登录后同时导出 cookie + UA 落中央存储。
2. 直接把 URL 传给脚本，脚本内部解析短链、提取 note_id 和 xsec_token：
   xhs-content-ops --url <url> --output-dir campaign_assets/<slug>/
   ⚠️ 脚本内部同时导入 cookie 和 UA（已写死在 fetch_note_content.ts：同时读 ~/.openclaw/logins/xhs-browse.json + ~/.openclaw/logins/xhs-browse.ua.json，喂给 raw HTTP header，不经浏览器）——脚本侧务必同时带，同一指纹下的 cookie 才不会被风控错配。
3. 读取下载的图片和正文，执行对标分析

--output-dir 必须是工作区相对路径（如 campaign_assets/<slug>/），不要用 /tmp——否则后续 image 工具读不到图片。

若已单独拿到 note_id（例如从搜索结果 snapshot 里读的），也可用 --note-id，此时如同时有 xsec_token 请一并传 --xsec-token / --xsec-source，否则部分笔记 feed API 会返回 note_card not found。

场景 B：用户要求调研某话题

用户给出关键词，搜索小红书找到代表性图文笔记，下载并分析。

1. login-manager 探活（见上方「三个场景统一前置」）；未登录则走有头手动登录流，登录后同时导出 cookie + UA 落中央存储。
2. 走 camoufox-cli 浏览器操作（复用 xhs-browse 持久化 session）导航到搜索页，按"最多点赞"排序：
   camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --json open "https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=目标关键词"
3. camoufox-cli snapshot 获取搜索结果列表，选取前 3-5 篇高互动图文笔记；用 eval 从笔记链接里提取 note_id + xsec_token（URL 格式见「小红书 URL 格式参考」段，从 explore/{feed_id}?xsec_token={token} 解）。
4. 对每篇笔记，运行图文下载脚本（脚本内部同时导入 cookie 和 UA，已写死，无需手动传）：
   xhs-content-ops --note-id <note_id> --xsec-token <token> --xsec-source pc_feed --output-dir campaign_assets/<slug>/
5. 汇总所有下载内容，执行竞品对标分析

场景 C：用户要求对标分析

用户要求将自己的内容与小红书上的内容做对标。

1. login-manager 探活（见上方「三个场景统一前置」）；未登录则走有头手动登录流，登录后同时导出 cookie + UA 落中央存储。
2. 走 camoufox-cli 浏览器操作（复用 xhs-browse 持久化 session）搜索目标关键词，找到 3-5 篇代表性图文笔记（同场景 B 的 camoufox-cli 搜索流程），用 eval 提 note_id + xsec_token。
3. 对每篇笔记，运行图文下载脚本下载图片和正文（脚本内部同时导入 cookie 和 UA，已写死，无需手动传）：
   xhs-content-ops --note-id <note_id> --xsec-token <token> --xsec-source pc_feed --output-dir campaign_assets/<slug>/
4. 与用户提供的内容逐项对标：
   - 标题风格对比
   - 正文结构对比
   - 话题标签使用对比
   - 图片构图/风格对比
   - 互动数据对比
5. 输出对标报告和改进建议

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图文下载脚本

前置条件

1. 探活按 login-manager SKILL.md 步骤 0：camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --json open "https://www.xiaohongshu.com/"（默认 headless）+ snapshot 看是否跳登录页（登录态有效 = 没跳登录页；跳登录页 = 失效）。
2. 若 exit 2，按 login-manager skill 的流程完成有头手动登录（xhs-browse 走有头登录）：
   • 启有头 session：camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --headed --json open "https://www.xiaohongshu.com/"
   • 告知用户「小红书 浏览器已打开，请在窗口里手动扫码登录，完成后告诉我」
   • 登录就位后同时导出 cookie + UA：
     • camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --json cookies export ~/.openclaw/logins/xhs-browse.json
     • camoufox-cli --session xhs-browse --persistent --json identity export ~/.openclaw/logins/xhs-browse.ua.json
   • 登录后不关 session——持久化 session xhs-browse 登录态留着给本 skill 及复用同 session 的其他技能（xhs-interact / viral-chaser / published-track）下次用，主动 close 会破坏多方复用。

同时导入 cookie 和 UA：xhs 的 a1/websectiga 等设备指纹 cookie 必须配同一指纹的 UA，否则被风控错配。本 skill 的 fetch_note_content.ts 已同时读 xhs-browse.json + xhs-browse.ua.json。

运行

通过 PATH 调用 wrapper：xhs-content-ops <cmd>，无需手动拼接 node 命令或脚本路径。

# 推荐：直接传 URL（支持 xhslink.com 短链和完整 explore 链接，脚本自动解析 note_id + xsec_token）
xhs-content-ops \
  --url <url> \
  --output-dir <output_dir>

# 或：已拿到 note-id 时（若有 xsec_token 一并传，否则部分笔记会 note_card not found）
xhs-content-ops \
  --note-id <note_id> \
  --xsec-token <token> \
  --xsec-source <source> \
  --output-dir <output_dir>

⚠️ --output-dir 必须用工作区相对路径（如 campaign_assets/<slug>/），不要用 /tmp。后续要用 image 工具读取下载的图片做视觉分析，而 image 工具只能读允许目录（工作区）下的文件，/tmp 下的图片会被拒绝（Local media path is not under an allowed directory），导致整轮分析白跑、还要重跑一次。

参数：

输出： JSON 到 stdout

{
  "ok": true,
  "noteId": "xxx",
  "noteType": "normal",
  "title": "笔记标题",
  "desc": "正文内容",
  "author": "作者昵称",
  "stats": { "likeCount": 100, "collectCount": 50, "commentCount": 20, "shareCount": 10 },
  "images": ["output_dir/img_00.jpg", "output_dir/img_01.jpg"],
  "coverUrl": "https://...",
  "tags": ["话题1", "话题2"]
}

Exit codes：

• 0 — 成功
• 1 — 一般错误
• 2 — Cookie 无效 → 触发 login-manager 重新登录

⚠️ 视频笔记处理

如果目标笔记是视频类型（noteType: "video"），脚本会返回错误并提示使用 viral-chaser：

{
  "ok": false,
  "error": "VIDEO_NOTE",
  "noteId": "xxx",
  "noteType": "video",
  "hint": "请使用 viral-chaser 技能下载和分析视频笔记"
}

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分析框架

竞品对标分析

对下载的图文笔记逐项分析：

改进建议

基于对标结果，给出 3-5 条可直接落地的改进建议。

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必做约束

• 复合流程中每一步都应向用户报告进度
• 控制频率：搜索翻页间隔 3-5 秒，下载间隔 5-10 秒
• 所有分析结果使用 markdown 表格结构化呈现
• 仅处理图文笔记：遇到视频笔记，提示用户使用 viral-chaser

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运营建议

• 调研频率：每周 1-2 次，跟踪竞品动态
• 发布时间：工作日 12:00-13:00、18:00-21:00 为高峰时段
• 内容合规：不得出现引流导流信息，不得搬运他人内容

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