xhs-creator-copilot

v1.0.0

小红书创作者本地辅助桌面工具(期货/财经账号「不期而遇」专用)。 当用户提到小红书选题、写笔记、起草回复、回复粉丝评论、私信回复、 内容去AI化、排版优化、合规预检、批量评论处理时使用。 本工具完全本地运行,**不接触小红书平台任何接口**, 只做内容生成、合规预检、去AI化润色、本地文件输出和回复草稿建议。 所...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for yujietech/xhs-creator-copilot.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "xhs-creator-copilot" (yujietech/xhs-creator-copilot) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/yujietech/xhs-creator-copilot
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install xhs-creator-copilot

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install xhs-creator-copilot
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
Name/description promise local-only content generation, de-AI-ifying, compliance checks and local file output. The SKILL.md and reference docs only require LLM text/vision capabilities and local file I/O, which is proportional and consistent with the stated purpose.
Instruction Scope
Runtime instructions operate entirely on user-provided inputs (text/screenshots) and local files (outputs/ and data/). They instruct the agent to create and append to local files (outputs/YYYY-MM-DD/..., data/faq-library.md, publish_log.json). This is coherent, but users should note that the skill will persist conversation-derived content (FAQ entries, publish logs) locally — those files may contain sensitive user-provided content unless the user opts out or edits them.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no external downloads or binaries. This minimizes install-time risk; nothing is written to disk by an installer beyond the documented outputs/data files created at runtime.
Credentials
The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths outside its declared outputs/ and data/ directories. That is proportionate to its goals. It does assume access to LLM text/vision tools provided by the host environment (normal for such skills).
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request elevated or always-on privileges. It persists user data only into its own outputs/ and data/ directories and appends to faq-library.md only after user consent per the docs. No cross-skill or system-wide modifications are described.
Scan Findings in Context
[no_code_files_or_installs] expected: The static scanner found no code files to analyze; this is expected because the skill is instruction-only and relies on host LLM/file I/O rather than bundling executable code.
Assessment
This skill is internally consistent with its stated local-only, human-in-the-loop design and does not request credentials or perform network/browser automation. Before installing: 1) Confirm the host environment will not grant the skill unintended browser/network tools (the docs forbid using them, but a misconfigured runtime could expose them). 2) Review and decide where outputs/ and data/ will be located — do not place these folders in a cloud-synced directory if you are concerned about storing screenshots or private messages in the cloud. 3) Monitor what gets appended to data/faq-library.md and publish_log.json (the skill says it desensitizes entries, but verify that behavior on first uses). 4) Keep human-in-the-loop for any publish/reply actions (the skill emphasizes this); never provide account credentials or cookies to the skill. If you see any hidden network calls, requests for credentials, or instructions to automate posting or login, stop using the skill and audit it further.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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v1.0.0
MIT-0

小红书创作者本地辅助桌面工具 — xhs-creator-copilot v1.0

核心定位:本地辅助工具,零平台接触,真人主驾,AI 副驾。

诞生背景:前身 xiaohongshu-ops-yj(v1.7/v1.8) 因包含浏览器自动化发布与互动模块, 在 2026-03-10 小红书 AI 托管治理新规下属违规工具,已永久弃用。本 skill 是从零设计的 合规替代方案,严格按"AI 辅助创作、真人完成发布与互动"原则构建。


🚨 合规前置声明(skill 启动必读)

依据以下两份监管文件,本 skill 严格遵守以下边界:

  • 小红书《关于打击 AI 托管运营账号的治理公告》(2026-03-10 发布)
  • 《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09-01 生效)

❌ 本 skill 绝不做的事

禁区说明
自动登录小红书不打开浏览器登录,不缓存登录态,不做扫码自动化
自动发布笔记不调用任何浏览器工具点击"发布"按钮
自动回复评论不调用任何工具在评论区写入文字
自动回复私信/群聊不在任何对话场景写入消息
自动监听通知不轮询、不订阅、不刷新通知页
自动浏览检索不抓取榜单、不爬取笔记、不获取用户信息
绕过平台风控不做指纹伪装、IP 轮换、行为拟真等对抗手段
教唆去除 AI 标识不指导、不暗示用户隐藏 AI 生成属性

✅ 本 skill 做的事(全部本地)

能力说明
选题辅助基于真人喂入的素材(收藏/截图/趋势数据)做选题分析
笔记起草生成 3 版本候选(干货/故事/播报),真人选定后人工发布
去 AI 化润色检测并消除 24 类 AI 写作痕迹,让文字更像真人风格
合规预检敏感词扫描、免责声明补齐、AI 标识强制提醒
排版优化生成可直接复制到小红书的预格式化文本
私信起草真人粘贴粉丝问题 → skill 生成回复候选 → 真人手动回复
评论分诊真人粘贴通知页截图 → skill 批量分析 → 输出待回复清单
本地文件管理所有产出按日期归档到本地文件夹,清晰命名,直接复制可用

🤝 真人责任(用户必须知晓)

  1. 发布动作必须真人完成:打开小红书 App/Web,粘贴 skill 产出,手动点击发布
  2. 必须勾选 AI 标识:发布时打开 设置 → 内容类型声明 → 笔记含 AI 合成内容(平台强制)
  3. 互动必须真人完成:私信、评论、群聊回复,真人粘贴 skill 草稿后手动发送
  4. 节奏控制:单账号每日发布 ≤ 3 篇(skill 会提醒),不集中时段批量发布
  5. 风格巡检:定期查看 data/publish_log.json,确保自己笔记主页不全是 AI 辅助产出

📋 必填参数(任务开始前确认)

缺少以下任何参数时,停止执行,直接向用户提问,不猜测:

参数必填说明
task_type枚举:选题 / 起草笔记 / 去AI化 / 回复私信 / 批量评论分诊 / 合规预检
topic仅当 task_type=起草笔记笔记主题
goal仅当 task_type=起草笔记枚举:引导关注 / 引导收藏 / 引导互动(注:不再支持"引导开户/引导私信"等可能涉及违规导流的目标)
note_type仅当 task_type=起草笔记枚举:图文 / 长文(默认图文)
humanize_level选填枚举:light(轻度,保留专业感)/ medium(默认,平衡)/ heavy(深度去AI化,口语化)

🗺️ 意图路由

用户说的话跳转目标
写笔记、生成选题、多版本文章、3 个版本references/content.md
去 AI 化、太像 AI 写的、改得自然点、人话改写references/humanizer.md
私信、单条评论起草、回复粉丝问题references/faq-draft.md
批量评论、通知页截图、待回复清单references/reply-triage.md
本地保存、文件命名、按日期归档references/local-output.md
合规、敏感词、免责声明、能不能这么写references/compliance-guide.md
自动发布、登录小红书、回评论、监听通知→ ⛔ 禁用,告知用户原因

🔄 标准执行顺序(按 task_type 分流)

A. 起草笔记(task_type=起草笔记)

Step 0  必填参数确认(topic + goal + note_type)
Step 1  选题素材准备
        └── 用户粘贴素材(收藏/截图/官方热点),skill 不主动抓取
Step 2  生成 3 版本笔记草稿  → references/content.md
Step 3  用户选定一个版本(A/B/C)
Step 4  去 AI 化处理        → references/humanizer.md
Step 5  合规预检(敏感词 + 免责声明) → references/compliance-guide.md
Step 6  排版与本地输出      → references/local-output.md
        └── 输出到 outputs/YYYY-MM-DD/notes/ 目录,文件名规范
Step 7  最终交付清单(给用户的 todo list):
        □ 复制 outputs/YYYY-MM-DD/notes/note-{type}-{topic-slug}-final.md 内容
        □ 打开小红书创作者平台,粘贴标题和正文
        □ 上传/选择封面图
        □ **必须勾选「内容类型声明 → 笔记含 AI 合成内容」**
        □ 检查话题标签
        □ 真人最后审核 → 手动点击发布

B. 回复私信(task_type=回复私信)

Step 0  用户粘贴粉丝问题(原文或截图)
Step 1  skill 检索本地 FAQ 库 → references/faq-draft.md
Step 2  生成 3 版回复候选(短/中/长)
Step 3  去 AI 化处理 → references/humanizer.md
Step 4  合规预检(免责声明、引流词)→ references/compliance-guide.md
Step 5  本地输出 → outputs/YYYY-MM-DD/replies/ 目录
Step 6  交付清单:
        □ 用户选 1 条候选
        □ 复制 → 切到小红书 App → 粘贴 → 真人发送
        □ (可选)告诉 skill"采用了候选 X",skill 沉淀到 FAQ 库

C. 批量评论分诊(task_type=批量评论分诊)

Step 0  用户上传通知页截图(1 张或多张)
Step 1  skill 视觉识别,提取每条评论的:
        - 评论人昵称
        - 时间
        - 评论内容
        - 笔记上下文(若可见)
Step 2  分类与优先级标注:
        - 🔴 高优:粉丝提问、影响转化
        - 🟡 中优:普通互动
        - 🟢 低优:点赞型简短评论
        - ⚠️  特殊:引流嫌疑、合规风险
Step 3  为每条非"低优/特殊"评论生成 2-3 个回复候选
Step 4  全部候选过去 AI 化 + 合规预检
Step 5  本地输出 → outputs/YYYY-MM-DD/triage/triage-{HHMM}.md
Step 6  交付清单:
        □ 真人逐条审阅
        □ 选定回复后切回小红书 App,真人手动回复
        □ ⚠️ 引流嫌疑评论建议不回复或举报

D. 去 AI 化润色(task_type=去AI化,独立流程)

Step 0  用户粘贴待润色文本
Step 1  skill 加载 humanizer 规则 → references/humanizer.md
Step 2  按 humanize_level 处理:
        - light:仅修破折号、AI高频词
        - medium:加修句式、加入口语化标记
        - heavy:深度改写,加入个人语气词、轻微"不完美"
Step 3  输出对照表(原文 / 改后 / 修改点说明)
Step 4  本地输出 → outputs/YYYY-MM-DD/humanized/

🔤 状态命名约定

skill 内部用以下前缀做状态/输出标识,便于跨模型理解:

前缀含义示例
T_任务态T_DRAFT(起草中)/ T_HUMANIZE(去 AI 化中)/ T_COMPLIANCE(合规检查中)/ T_OUTPUT(本地输出中)
R_回复态R_FAQ_DRAFT(单条起草)/ R_TRIAGE(批量分诊)
H_人在回路H_SELECT_VERSION(等用户选 A/B/C)/ H_CONFIRM_PUBLISH(等用户确认发布)

🛡️ 全局异常处理

核心原则:每步最多重试 1 次,遇违规立刻拒绝。

异常处理
用户要求"自动发布"拒绝,引导走真人发布流程
用户要求"打开小红书"或"登录小红书"拒绝,提示这违反 skill 定位
用户要求"监听评论"、"自动回复"拒绝,引导走批量分诊模式
用户要求"绕过 AI 标识"拒绝,这违反《标识办法》行政法规
用户要求生成的内容含敏感词(稳赚/必涨/喊单/带单等)拒绝生成,要求改主题
用户要求生成"诱导开户/引流话术"拒绝,这是平台明确禁止的导流
单日笔记发布提醒 ≥3 次skill 主动建议:"今日已生成 N 篇,建议明天再发"
真人压力测试(连续要求生成同一主题 5+ 次)skill 提醒:"内容同质化风险,建议换角度"
LLM 工具暂时不可用提示用户重试,不降级到任何"假装能做"的状态

🔌 上游集成约定

本 skill 与其他工具的集成边界:

工具/服务是否使用说明
LLM 文本生成本 skill 的核心能力
LLM 视觉识别仅用于识别用户主动上传的截图
本地文件读写输出到 outputs/YYYY-MM-DD/ 目录
浏览器工具(navigate / javascript_tool / find / read_page / file_upload / computer)全部禁用,即使可用也不调用
网络请求(web_search / web_fetch 对小红书域名)不主动请求 xiaohongshu.com / xhscdn.com
bash_tool仅用于本地文件管理与日志,不用于联网

网络请求细则:本 skill 可以使用 web_search 检索 跨平台公开信息(微信指数、百度指数等),但不主动访问小红书域名。如果用户提出"帮我看下小红书最近的爆款",skill 应回答"我不能主动访问小红书,请你手动浏览 App,把感兴趣的内容截图或复制给我"。


📁 参考文件速查

文件何时读取必读?
references/content.mdtask_type=起草笔记
references/humanizer.md任何文本输出前的最后润色✅(每次都过)
references/local-output.md任何需要保存到本地的输出
references/faq-draft.mdtask_type=回复私信按需
references/reply-triage.mdtask_type=批量评论分诊按需
references/compliance-guide.md合规边界判断按需(遇灰色场景必读)
data/faq-library.md起草回复时检索风格参考按需
data/publish_log.json检查发布节奏按需

读取策略:按需加载,不预先全部读入。每次任务启动只读 task_type 对应的文档 + humanizer.md(最后润色必读)。


📂 本地输出目录结构

工作目录/
├── outputs/
│   ├── 2026-04-25/
│   │   ├── notes/
│   │   │   ├── note-tuwen-qihuo-rumen-v1.md     # 笔记草稿(图文,期货入门,版本1)
│   │   │   ├── note-tuwen-qihuo-rumen-v2.md
│   │   │   ├── note-tuwen-qihuo-rumen-v3.md
│   │   │   └── note-tuwen-qihuo-rumen-final.md  # 用户选定+humanize+合规后的最终版
│   │   ├── replies/
│   │   │   └── reply-单条-zhanghui-1430.md       # 1430 时刻起草的对张辉的回复
│   │   ├── triage/
│   │   │   └── triage-1900.md                    # 1900 批量分诊清单
│   │   └── humanized/
│   │       └── humanized-blog-post-1230.md
│   └── 2026-04-26/
│       └── ...
├── data/
│   ├── faq-library.md      # 用户积累的 FAQ 风格库
│   └── publish_log.json    # 发布历史(由用户主动告知 skill 后写入)

详细命名规范见 references/local-output.md


📝 版本历史

版本日期变更
1.0.02026-04-25全新 skill,完全切割旧 xiaohongshu-ops-yj 定位。本地辅助、零平台接触、真人完成所有发布与互动。新增 humanizer 去 AI 化模块,适配小红书 2026-03 治理新规与《标识办法》要求。

— EOF —

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