Xiaohongshu Deep Research

Deep research on Xiaohongshu (小红书) topics. Use when user wants to research a topic, analyze trends, gather insights from top posts, or produce a summary report. Crawls posts via search, extracts high-engagement content, generates analysis with post links. Requires xiaohongshu-mcp service running.

小红书话题研究，自动爬取 + 分析 + 输出报告。

前置条件

• xiaohongshu-mcp 服务运行中 (http://localhost:18060/mcp)
• 已登录小红书账号

存储位置

text

~/xiaohongshu-research/{keyword}_{YYYYMMDD_HHmm}/
├── raw/posts.json        # 原始数据
├── analysis/summary.md   # 完整报告
└── metadata.json         # 研究配置

研究流程

1. 关键词扩展 — 主词 + 3-4 个相关词
2. 批量搜索 — POST /api/v1/feeds/search
3. 去重排序 — 按点赞数取 Top 20-50
4. 生成报告 — 含链接、可转发摘要

帖子链接格式

text

https://www.xiaohongshu.com/explore/{note_id}

报告结构

markdown

# {主题} 小红书研究

---

## 📱 速览（可直接转发）

{2-3段自然语言总结，像朋友分享一样写}

值得看的几篇：
• {标题} — {链接}
• {标题} — {链接}

---

## 数据概览

采集 {N} 篇帖子，共 {likes} 赞 / {collects} 收藏

## Top 10

1. **{标题}** @{作者}
   {likes}👍 {collects}📁 | [查看]({link})

## 发现

{自然语言描述趋势和洞察}

## 数据

原始数据: `{path}`

写作风格

• 速览部分：像给朋友发消息，口语化，有观点
• 正文部分：简洁，重点突出，避免套话
• 不要用"本报告"、"经过分析"这类官腔

限制

⚠️ API 限制：帖子详情和评论无法获取，报告基于搜索结果元数据生成。

详细工作流

见 references/workflow.md

Credits

基于 xpzouying/xiaohongshu-mcp