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openclaw skills install xiaohongshu-cover-genClawHub Security found sensitive or high-impact capabilities. Review the scan results before using.
当用户需要为小红书帖子生成封面图和内容图卡时,加载此 Skill。触发词:小红书配图、封面生成、图卡设计、XHS cover、social media image。
openclaw skills install xiaohongshu-cover-gen版本:v1.0(经 5 轮实战验证,6 次翻车迭代沉淀) 适用平台:小红书(XHS / RedNote) 生图工具:Lovart(主力)+ Python PIL(辅助) 浏览器自动化:agent-browser
| Situation | Action |
|---|---|
| 收到帖子要配图 | 先走阶段 0 精准调研(10min 封顶),不要直接出方案 |
| 构思封面创意 | 从用户情绪出发(好奇/惊讶/想要),不是从技术概念出发 |
| 写 Lovart prompt | 过 8 项自检 checklist,逐字指定标题文字 |
| Lovart 页面加载超时 | 两步导航法:about:blank → JS eval 跳转 |
| cookies set 报错 | 改用 JS document.cookie 注入 |
| 弹窗关不掉 | 先 snapshot -i 确认层级,从最外层(Close)关起 |
| prompt 太长报错 | 分段 type(每段 < 1024 字节) |
| 等待生图超时 | 分段 wait(每段 ≤ 20s)+ 截图轮询 |
| 图片下载 SSL 报错 | 用 Node.js(rejectUnauthorized: false) |
| 用户否定封面 | 走「否定后快速迭代」子流程(≤10min) |
每条小红书帖子都需要配图,但:
这个 Skill 将"分析帖子 → 审美调研 → 确定方案 → 生成图片"整个流程标准化,核心价值是 5 轮实战翻车经验的沉淀。
输入:
- 帖子正文 / 图卡文案
- 用户的 IP 风格参考(品牌调性、历史封面、视觉偏好)
- 用户提供的素材图(如有)
输出:
- 每张图的配图方案(用途、构图、风格、关键元素)
- 每张图的生图 prompt(适配 Lovart)
- 生成后的图片文件
成功标准:
- 封面通过"0.5 秒测试"
- 图片像"朋友在分享",不像"AI 批量生成的模板"
- 整套图片风格统一
⚠️ 翻车教训:收到帖子后直接出配图方案 = 纯靠记忆拼凑 = AI 模板垃圾。 必须先做精准调研。不通过就不能进入阶段 1。
时间预算:≤ 10 分钟
3 步走:
| Step | 时间 | 动作 |
|---|---|---|
| 1 | 3min | 翻阅审美积累文档,看有没有和本帖相关的已有灵感 |
| 2 | 4min | Dribbble + 小红书各搜 1-2 个关键词,快速截图记录 |
| 3 | 3min | 如果涉及特定品牌/产品,去官网截图确认品牌色 + logo |
调研平台详见 → references/research-platforms.md
调研产出(必须输出才能进入阶段 1):
## 视觉方向决策
### 调研数据总结
- Dribbble 看了 X 个关键词,Y 个作品
- 小红书看了 X 个帖子,高赞封面共性:...
- 品牌官网:品牌色 #XXX、字体 XXX
### 可行的视觉方向(2-3 个)
- 方向 A:...(推荐度 ⭐⭐⭐⭐⭐)
- 方向 B:...(推荐度 ⭐⭐⭐⭐)
### 选择的方向 + 理由
### Design Token(背景色/主色/点缀色/字体)
维度 1(精准调研)是每次配图前的战术动作;维度 2 是持续充电的战略动作。
频率:每天或每 3 天一次 时间:15-20 分钟
| Step | 时间 | 动作 |
|---|---|---|
| 1 | 5min | Dribbble 趋势浏览(各风格广泛看) |
| 2 | 5min | 小红书高赞封面浏览(1000赞+ 分析共性) |
| 3 | 5min | 品牌/产品设计语言收集 |
| 4 | 5min | 更新审美积累文档 |
产出:审美积累文档新增 5-10 条记录
核心目标:快速拿到用户确认 + 提前告知素材需求。
一次性展示方案核心信息:
前置告知素材需求(不要等到阶段 3 才提):
等待确认:✅ 通过 → 阶段 3 | 🔄 修改 → 调整后重新确认 | ❌ 否定 → 回阶段 1
每张图的 prompt 必须包含:
⚠️ 发送前必须过自检 Checklist → 详见 references/prompt-checklist.md
Lovart 平台完整操作手册 → 详见 references/lovart-operation.md
工具分工规则:
| 图片类型 | 使用工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 封面图 / 视觉创意图 | Lovart | 创意质量高、支持设计字体 |
| 纯文字排版卡(图卡内页) | Python + PIL | 精确可控、不消耗积分、批量快 |
| 带设计字体的封面 | Lovart 一次出完 | ⚠️ 不要生成底图再用 PIL 叠字! |
生图执行流程:
⚠️ 用户否定时,不要从阶段 0 重新来过!
目标:一次否定 → 一次迭代 → ≤ 10 分钟
Step 1(1min):精准定位问题
├── 提取用户关键否定词
├── "整体方向不对" → 回阶段 1
└── "某个细节不好" → 直接修改 prompt
问题归类:🎨审美 / 📝内容 / 😱情绪 / 🔤文字
Step 2(2min):针对性修正
├── 审美问题 → 翻阅审美积累文档找新方向
├── 内容问题 → 补充/替换视觉元素
├── 情绪问题 → 调整风格/色调
└── 文字问题 → 逐字指定 + 加负面提示
→ 过自检 checklist
Step 3(3min):重新生成并提交
├── 和被否定版本做对比
└── 说明"改了什么、为什么"
关键:
配图能力的核心不是工具操作,而是审美和生态理解。
平台审美偏好:
不是泛泛"做好看",而是做出"一眼知道是谁的图":
❌ 传统 AI 审美 = 死路:
✅ 正确思路:
这是 5 轮迭代最核心的认知沉淀。
| 联动工具 | 用途 | 阶段 |
|---|---|---|
agent-browser | 浏览器自动化 | 阶段0(调研)、阶段4(Lovart 操作) |
| 小红书 Skill | 竞品封面调研 / 发帖 | 阶段0 / 阶段5之后 |
| Python + PIL | 文字卡批量生成 | 阶段4 |
5 轮实战踩过的所有坑,按严重程度排序。
Learning IDs: crash-01 ~ crash-06
Category: social-media / content-creation / AI-image-generation
Created: 2026-03-18
Validated: 2026-03-20 (5 rounds, 3 different topics)