Install
openclaw skills install xhs-explosive-detector当品牌方、MCN、创作者与增长团队要把小红书「爆款信号」沉淀为可复盘的对标样本与选题情报时使用: 支持按赛道关键词与时间窗口,检索低粉高赞、周期高赞、单日爆发与持续增长等多维笔记,日更 2000+ 条收录维度、25 类主流赛道、意图分层匹配输出粒度、个性化推荐理由。
openclaw skills install xhs-explosive-detector需要执行完整判定规则、对话分支与脚本细节时,必须先读取同目录 references/core_workflow.md 并严格遵循其中的路径与步骤说明。
面向 品牌种草、MCN 星探、自媒体创作与内容运营 的小红书爆款情报工具:用可复现的数据样本替代「凭感觉找对标」,缩短从选题到验证的路径。
通过关键词与时间窗口检索,你可以:
技术基础:Python 3.8+、requests;数据来源于小红书公开内容聚合接口(具体字段与过滤逻辑见 references/core_workflow.md)。
python。pip install requests>=2.28.0
| 变量名 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
XHS_API_PROXY | 否 | 代理地址,示例:http://127.0.0.1:7890 |
OUTPUT_PATH | 否 | 生成的 .html 保存目录;默认脚本当前工作目录 |
用户应提供 赛道关键词(可为空表示全站热门)与 起始日期(格式与工作流一致)。若口头表达为「昨天 / 近一周」等,按 references/core_workflow.md 映射为具体日期。
用户:看下近 7 天「职场穿搭」有什么低粉爆款可以参考。 助手:确认关键词与日期区间 → 读取
references/core_workflow.md→ 执行脚本 → 给出 TOP 摘要与规律要点,并告知 HTML 路径。
若用户只说「查查小红书爆款」:追问关键词(或是否全站)、日期与关注维度(例如更看重低粉还是飙升),勿擅自假定赛道。
在项目根目录执行(参数占位符照抄替换即可):
# 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(全站热门)
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date <日期>
# 多个关键词(英文逗号分隔)
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "减脂餐,职场穿搭,健身" --start-date <日期>
{keyword}_爆款数据.html(关键词规则以脚本与工作流为准)。| 用户说法示例 | 助手动作 |
|---|---|
| 查 [日期] [关键词] 爆款 / 对标 | 确认参数 → 跑脚本 → 摘要 + HTML 路径 |
| 不知道搜什么词 | 走泛词拓展 → 列出细分方向 → 用户选定后再检索 |
| 要看全站热门 | --keyword "" + 指定 --start-date |
| 多个赛道一起比 | 逗号分隔 --keyword,输出按工作流说明 |
XHS_API_PROXY 的建议。| 场景 | 角色 | 需求描述 | 使用方式 |
|---|---|---|---|
| 新号冷启动选题 | 自媒体创作者 | 粉丝少,需要对「同级别账号」可复制的爆文样本 | 按赛道关键词 + 近 7~30 天拉榜;优先看低粉维度;提炼标题与选题簇 |
| 品牌节点种草 | 品牌小红书运营 | 活动前需要证据链充分的热点与形式参考 | 按品类关键词检索;导出 HTML 用于内部评审;对齐达人 Brief 里的内容范式 |
| 签约与孵化前筛号 | MCN 内容星探 | 要高互动潜力账号的内容轨迹而非单条偶然爆款 | 固定窗口多次抽样;关注持续增长与周期高赞;输出账号级观察(在工作流允许范围内) |
| 竞标与周报 | 内容策划 / 代理 PM | 客户需要「趋势 + 样本」一页纸结论 | 脚本结果做结构化摘要;附件 HTML;结论严格对应数据窗口 |
references/core_workflow.md。