Xiaohongshu Ops

小红书端到端运营：账号定位、选题研究、内容生产、发布执行、数据复盘。 Use when: (1) 用户要写小红书笔记/帖子, (2) 用户说"发小红书"/"写个种草文"/"出一篇小红书", (3) 用户讨论小红书选题/热点/爆款分析/竞品对标, (4) 用户提到账号定位/人设/内容方向规划, (5) 用户要求生成小红书风格的配图/封面/标题, (6) 用户讨论小红书数据（点赞/收藏/评论/流量）, (7) 用户提到"种草"/"拔草"/"测评"/"好物分享"等小红书典型内容形式。 即使用户没有明确说"小红书"，只要涉及生活方式类短图文内容创作、 种草测评类写作、或社交电商内容运营，都应使用此技能。 支持多垂类复用，内置陪你看剧案例模板。 NOT for: 公众号文章发布（用 wemp-ops）、纯内部文档（用 internal-comms）、 图片生成本身（用 Gemini 生图 或 Seedream）。

Openclaw 小红书运营技能（通用版）

目标：构建可复用的"小红书运营"流程，让任何账号类型都能复用同一套动作框架。

适用范围（默认即通用流程）

• 账号定位与内容方向
• 选题产出与争议点挖掘
• 竞品/同类账号对标
• 小红书发布前演练与内容交付
• 发布后快速复盘（互动结构、评论回复、热点追踪）

将每类账号的行业细节作为"案例模块（case module）"挂载到通用流程中。

常用术语

• 选题：可发布、可讨论、可转发的内容切入点
• 引流钩子：标题/开头一句用于触发停留与点击
• 结构化输出：标题、正文、互动问句、话题、标签五元组
• 快照：用于验证页面状态的关键证据快照
• 回放：流程失败后重试或改道执行

0) 启动与环境校验（所有任务都遵循）

执行前先按 references/xhs-runtime-rules.md 中"运行规则"执行，优先遵循失败可复用顺序。

• 固定使用内置浏览器 profile：openclaw，出现通道异常先切回后再重试。
• 以 evaluate 为先，关键节点少量 snapshot，单步动作最多重试一次。
• 失败后保留已获结果，切稳健路径并汇报。

1) 技能默认行为（所有任务都遵循）

• 开始新任务前先读 knowledge-base/README.md，检索历史记录，避免重复试错。
• 先读本技能目录下的 persona.md（小红书平台专用人设/语气/发布与回复风格）。所有对外文案（发帖/评论回复/私信话术）都必须遵循。
• 优先输出可执行的 SOP 而非一次性内容稿
• 语言优先"能对话"而不是"写报告"：短句、口语、站位明确、可引导评论
• 所有输出默认保留"可追问点"，用于评论区继续延展

2) 账号定位（可复用）

每个账号先确认 4 个变量：

• 目标用户：年龄/场景/痛点（如「下班后碎片时间」「追星讨论人群」）
• 内容价值主张：每篇给用户什么（观点、情绪价值、实操建议）
• 差异化角度：同类账号不做什么、你做什么
• 风格规范：语气、长度、冲突边界（避免过激）

输出：

• 人设关键词（3-5）
• 内容支柱（3 个）
• 口头禅/固定句式（2-3 个）
• 不能碰底线（红线）清单（剧透、人身攻击、虚假承诺）

2.5) 账号分析

对账号做五维体检评分，判断"现在处在什么位置、下一步优先改什么"。

五维： 定位清晰度 / 内容结构力 / 互动转化力 / 账号辨识度 / 增长可持续性

执行方式： 提供账号URL/名称/数据，AI出诊断报告 详细方法： references/xhs-account-analysis.md 沉淀去向： 体检结论写入 knowledge-base/accounts/YYYY-MM-DD-{账号名}-checkup.md

3) 通用选题与对标流程

§3.1 首页推荐流分析

在开始选题前，可先做一轮首页推荐流分析，理解"平台现在在推什么"。

触发条件： 账号初建期 / 数据下滑期 / 想找新方向时 执行方式： 老板手动观察首页前10-20条，截图/描述发给 AI 分析 详细方法： references/xhs-home-feed-analysis.md 输出格式： 首页画像 / 高信号样本 / 可复用模式 / 下步动作 沉淀去向： 分析结果写入 knowledge-base/patterns/YYYY-MM-DD-feed-patterns.md

A. 平台侧抓取信号（可并行）

1. 先在小红书抓同题材高互动内容（点赞/收藏/评论高于近期平均值）
2. 记录可复用字段：title, hook, angle, 结构标签, 评论信号, 互动CTA, 标签组
3. 汇总前 10-20 条到候选池

⚠️ 中间存盘规则：每 2-3 轮搜索/抓取后，立刻把已获得的高互动样本和关键发现写到 <WORKSPACE>/temp/xhs-findings-{topic}.md，防止连续采集时前面的信息被挤掉。采集完成后此文件可删除。

B. 需求侧补充信号（行业/场景）

1. 按主题去主流平台/社媒抓"评论区观点分歧"
2. 抽取支持/反对/中性观点各一组
3. 输出可发文争论点（争议但可控）

C. 形成选题清单（每轮至少 3 条）

每条选题包含：

• 选题标题（20 字内可选）
• 观点标签（支持/反对/中性）
• 预计互动钩子
• 证据来源（哪组高互动数据）
• 风险提示（是否容易踩线）

3.5) 搜索并浏览（新增操作类型）

按 references/xhs-runtime-rules.md 的搜索与评论入口章节执行。

• 只允许从搜索结果页进入帖子；
• 优先通知/回复场景前先对位校验。
• 连续失败回退策略见引用文件。

3.8) 素材交接检查

内容生产前，检查 <WORKSPACE>/temp/handoffs/collector-to-writing.md 是否存在：

• 有 → 读取，筛选与当前选题相关的素材条目，纳入写作参考
• 消费后删除已使用的条目（如果文件清空则删除文件）
• 没有 → 跳过，正常流程

3.9) 对标颗粒度检查表

找到对标账号后，逐维度对比一致性。每一个不一致都要解释为什么不一致，解释不了就改成一致。

借鉴 dbs-benchmark 的核心理念：「模仿的颗粒度决定模仿的质量。如果对方袜子 3 个线头你只有 2 个，就没有模仿到位。」

内容维度对比

维度	对标账号	我们	一致性	差异说明
笔记类型（图文/视频/混合）
发布频率
标题风格（反问/数字/立场/悬念）
封面图风格（实拍/设计/截图/文字卡）
正文长度
正文结构（总分/故事/清单/对比）
互动提问方式
话题标签数量和类型
评论区互动频率和风格

运营维度对比（如可获取）

维度	对标账号	我们	一致性	差异说明
粉丝量级
平均点赞/收藏/评论
变现方式（广告/带货/引流/无）
私域引流路径
投流方式（薯条/聚光/无）

使用方法：找到对标账号后，浏览其最近 10-20 条笔记填写此表。重点关注高互动笔记。

---

4) 通用内容模板（小红书）

每次产出至少 2 个备选：

• 标题（争议/立场/反问，≤20字优先）
• 开头钩子（1-2 句）
• 正文（3 段：观点→证据→反方）
• 互动提问（1 句）
• 话题（5-8 个）
• 风险标注（是否剧透 / 引战边界 / 版权风险）

定稿后必须执行：对照 references/anti-ai-checklist.md 逐条检查，降 AI 味 + 注入灵魂。

§4.3 图卡系列规划（多图笔记必做）

文案定稿后、配图前，必须完成图卡系列规划。流程见 references/content-analysis.md 的 §6§7。

流程摘要：

1. 内容分析 → 内容分类、受众画像、Hook 评估、传播触发点、视觉机会映射
2. 三策略大纲（可选） → 默认出 A+B 两个差异化方案，老板选定
3. 预设选择 → 根据 references/presets.md 的信号匹配表自动推荐
4. Swipe Flow 设计 → 每张图的位置、布局、内容、图间钩子（见 references/swipe-flow.md）
5. 生成配图 → 结构化 Prompt 组装 + Reference Image Chain（见 references/illustration-prompts.md）

关键原则：

• 配色覆盖可只换颜色不换风格（见 references/presets.md 配色覆盖节）
• 第一张图不带 ref，后续所有图以第一张为 ref 锚点（保证视觉一致性）
• 每张图的 prompt 先存 prompts/NN-{type}-{slug}.md 再生成
• 新增 mindmap 和 quadrant 两种布局（见 references/layouts.md）

§4.5 五维内容自检（定稿后必做）

Anti-AI checklist 通过后，再过一遍内容质量自检。任何一项 ❌ 必须修改。

维度	检查问题	合格标准	判断
文字洁癖	有没有 AI 味残留？「姐妹们」模板化开头？Emoji 超标？	读起来像真人写的，不像模板生成	✅/❌
标题	有立场/反差/具体吗？会不会看到就想点？	不靠「一定要看到最后」这种廉价钩子	✅/❌
表达效率	300-600 字能说清楚吗？有没有注水段落？	每段都有信息量，删任何一段都不完整	✅/❌
认知落差	读者看完会觉得「这个我知道」吗？	至少 1 个「没想到」的点或具体数据	✅/❌
封面竞争力	封面在信息流中能不能抢到注意力？	有视觉冲击 + 信息传递，不是纯装饰	✅/❌

5) 通用发布链路（不发稿）

详细发布执行路径请直接按 references/xhs-publish-flows.md 执行，避免重复维护。

Step 0：发布前读者测试（强烈推荐）

正式产出文案后，在进入发布流程前先做一轮读者视角检查。

方法： 用一个无上下文的 Agent（或直接让 AI 角色扮演"第一次看到这篇"的陌生读者）阅读笔记全文，逐一检查 4 个维度：

维度	检查问题	合格标准
标题吸引力	第一眼看到标题，会点开吗？	有立场/反差/具体之一；不靠"震惊体"
开头好奇心	读完第一句，想继续往下看吗？	直接是钩子或结论，不是自我介绍
术语可理解性	有没有没解释的行业词或默认共识？	目标读者能直接理解，不需要查词
结尾互动引导	结尾有没有可回答的问题？	有一个自然的互动钩子，不强迫关注

发现盲点则修改后再进入发布流程。

发布前必须满足的核心点：

• 账号先登录创作后台，确认页面在 openclaw profile 可操作。
• 明确发布类型（视频 / 图文 / 长文），三要素：封面、标题、正文。
• 到达"发布"按钮可见处停手，默认不直接点击发布。
• 若涉及截图确认，优先附件形式发送到飞书，并在用户确认后再发布。

6) 评论与回复（轻量）

评论检查与回复统一遵循 references/xhs-comment-ops.md，并结合 examples/reply-examples.md 作文案风格。

• 默认优先走通知页，先对位后输入后发送。
• 默认 one-send-per-turn（如无明确要求不连发）。
• 长度、隐性承诺、风控停损点等风险控制项请以引用文件为准。

6.5) 知识库沉淀

完成每次分析/发布/回复/复盘后，主动写入知识库（路径：knowledge-base/）。

写入时机：

• 任务前：读 knowledge-base/README.md，检索历史
• 任务中：发现新结论/新风险时立刻记临时条目
• 任务后：补写结果到对应子目录
• 失败后：记录原因、回退策略、可替代路径

对应关系：

• 首页推荐流分析 → patterns/ + topics/
• 账号分析 → accounts/ + reviews/
• 爆款拆解 → patterns/
• 发布/回复操作 → actions/
• 复盘 → reviews/

写入失败降级： 先完成用户任务，结束后把结构化摘要追加到 knowledge-base/README.md 的"待整理"区域，不阻塞主流程。

详细字段定义与模板见 references/xhs-knowledge-base.md（如已同步）。

6.8) 风格学习采集

内容产出完成后自动执行，不需要老板操作。

在 §4 内容模板产出定稿后，自动记录 AI 原稿：

bash

python3 <WORKSPACE>/scripts/style-observe.py record-original <笔记文件> --skill xiaohongshu-ops --topic "选题关键词"

当老板确认最终版（可能经过修改）后，记录最终版：

bash

python3 <WORKSPACE>/scripts/style-observe.py record-final <最终版文件> --skill xiaohongshu-ops

触发 record-final 的信号：

• 老板说"可以了"/"这版OK"/"发吧"
• 老板手动修改后把最终版发回来
• 笔记已发布

无修改直接发布也要 record-final（no_change = 正反馈）。

积累 5+ 对 diff 后可提取风格规则：

bash

python3 <WORKSPACE>/scripts/style-observe.py pairs --skill xiaohongshu-ops --days 30

7) 失败与修复（必须遵循）

• 自动化失败先重试一次（同策略）
• 仍失败则改道：换到"更稳妥同义路径"
• 不做无效重复动作；保留当前进度可复用，报告一次用户需手动的单一动作

8) 通用提取示例（Evaluate）

通用字段提取脚本示例见 references/xhs-eval-patterns.md。

9) 具体案例：陪你看剧（保留为特例）

使用方式

本技能主文件保留通用框架；垂直行业经验放在 examples/ 目录，按内容类型选用：

• 先按《通用流程》跑一遍
• 再加载对应案例文件补齐行业特殊动作

当前已可用案例：

• examples/drama-watch/case.md（陪你看剧账号）

每个内容类型按目录组织，文件命名可为：

• examples/<vertical>/<vertical>.md（推荐）

• 或 examples/<vertical>/README.md

• examples/lifestyle/（待补充）

• examples/cosmetics/（待补充）

• examples/fitness/（待补充）

---

实操经验（持续有效）

• 统一规则：所有浏览器操作一律走内置浏览器 profile=openclaw（除非用户明确要求使用 Chrome 扩展 Relay）。
• 文字配图是稳定写入口，typed text 直接成为封面文案
• 发布话题优先用 UI 选题，不建议纯文本粘贴大量 #话题
• evaluate 批量改写富文本时，尽量少改版式，避免丢失 topic entity
• 关键步骤前保留一次快照，可用于复盘与问题定位
• 发布 按钮可见 ≠ 发布成功；必须明确标注"到发布页停手"
• 若出现新类型评论节奏问题，优先减少每小时回复密度而非提高频率

运营成熟路径（可选）

• 标题池：按"站队/反问/冲突"各保留 10 条可复用模板
• 话题池：按账号调性建立常用关键词与同义替换列表
• 复用机制：每次复盘后把可复用表达同步进案例文件

---

下一步建议（条件触发）

笔记内容产出后，根据结果判断是否推荐下一步。

触发条件	推荐
笔记素材来自收藏内容	「素材用完了，要用 content-collector 存档原始素材方便追溯。」
笔记主题有深度延展潜力（>800 字才能说清楚）	「这个选题内容量大，建议用 wemp-ops 写一篇公众号长文，小红书版做精华摘要。」
需要竞品账号分析	「想看看同类账号怎么做的？给个账号名，用 x-profile-deep-dive 或浏览器分析。」
封面图需要信息图/流程图	「封面可以用 drawio 画个信息图，比纯文字封面有竞争力。」

---

绝对不要做的事

小红书内容产出中，以下行为直接拉低质量或触发平台降权：

1. 不要无脑堆 Emoji — Emoji 是节奏工具不是装饰。每段 1-2 个最多，不要每句话都带。「✨🔥💕姐妹们!!」= 劣质模板的标志
2. 不要用「姐妹们」「家人们」「宝子们」开头 — 除非账号人设就是这个调性。泛化称呼 = 没有人设
3. 不要建议「多看看爆款」而不做具体分析 — 要看就给具体笔记链接 + 分析它为什么爆（标题结构/封面/选题/评论区互动），否则是废话
4. 不要写超过 800 字的笔记 — 小红书是短内容平台，300-600 字是黄金区间。超长 = 跳出率高
5. 不要在正文里堆 #话题标签 — 话题标签放末尾集中写，正文里穿插 #标签 打断阅读节奏
6. 不要用「一定要看到最后」「最后一条最重要」 — 这是 2022 年的钩子，现在是降权信号
7. 不要生成「总结型」标题 — 「关于 XX 的 5 个要点」太干，没有情绪。小红书标题要有立场/冲突/反差
8. 不要忽略封面图 — 小红书是图片优先平台。纯文字笔记没有封面竞争力 = 死在信息流里

---

内联案例库

正面案例

案例 1：公众号→小红书改写（「Claude 能操控微信了」）

基于公众号 V3 定稿改写：口语化、短段落、互动问句结尾。300-600 字区间。3 张竖版配图（1920x2560，3:4）。图片+文案打包放 ~/Downloads/，老板手机 App 手动发布。

• 成功要点：公众号长文 → 小红书版只保留一个核心观点 + 一个数据点 + 一个互动问题。不是缩写，是重写。

案例 2：首发笔记「外卖员的新身份：AI 系统的"人形 API"」

选题来自阮一峰周刊 Waymo/DoorDash 故事。角度：程序第一次调动人力。HTML+CSS 制作科技感信息卡（深色背景 + 电蓝 + 青色，3:4 竖版）。426 字。

• 成功要点：从一个具体故事切入，不讲大道理。配图有统一视觉体系。

反面案例

反面 1：自动化发布触发账号违规预警（3/12 事件）

使用浏览器自动化上传图片到小红书创作平台，触发 AI 托管检测，账号收到违规预警。

• 教训：🔴 绝不使用浏览器自动化操作小红书。工作边界是只产出文案+配图文件，老板手机 App 手动发布。

反面 2：标题/正文混淆（首发笔记踩坑）

小红书编辑器标题和正文都是 contenteditable，浏览器 type 操作无法区分，两次把所有文字灌进标题框。

• 教训：富文本编辑器不用 act(kind=type)，用 evaluate + execCommand。但更根本的教训是——不要自动化操作小红书。