小红书数据分析与市场调研

通过怪奇信息查询和分析小红书笔记、达人、评论和品类机会研究。用户提到小红书、XiaoHongShu、XHS、RedNote 数据分析、市场调研、选品、找品、爆品、趋势、市场容量、竞争结构等数据形成经营判断时使用，依据小红书真实返回的数据形成分析结论。

✨ 一句话：查询和分析小红书笔记、视频、达人、评论和品类机会研究。支持关键词搜索排序、博主作品抓取、笔记评论分析；用于小红书或RedNote数据分析、市场调研、选品、找品、爆品、趋势、市场容量、竞争结构等数据形成经营判断时使用，依据小红书真实返回的数据形成分析结论。

你要做的事	这个技能给你什么	省掉的动作
找选题方向	按点赞/收藏排序的笔记列表 + 完整互动数据	手动翻页、逐条记录数据
盯竞品账号	博主公开作品列表 + 发布时间 + 互动表现	每天手动刷对方主页
筛 KOL 真实性	点赞/评论/收藏三项原始数值	靠感觉判断数据是否注水
摸用户真实想法	单篇笔记的评论区全量数据	手动往下翻评论
追热点	按「最新」+「一天内」筛出的实时内容	反复刷发现页

🔥核心优势

• 🔒 安全：不登录你的小红书账号，零封号风险——这是爬虫方案给不了的
• 💪 强大：单次最多拉取 1 万条数据，出参字段全面，可见即所得
• 🎛️ 精准：内容类型 / 排序 / 时间范围 / 数量四维筛选，直出你要的那批数据
• 🔨 轻量：零依赖、零部署，装好 Node.js 就能跑，Windows / macOS / Linux 通吃
• 🤖 为 AI 而生：标准 JSON 出参 + 完整 SKILL.md，WorkBuddy / Openclaw / Claude Code / Cursor 等 Agent 开箱即用
• 📁 省心：每次执行结果自动归档本地日志，写周报、做复盘直接翻记录

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1. ✅ 什么时候应该调用这个技能

1.1 🎯 满足以下任一条件即调用

• 用户提到「小红书」「小红薯」「xhs」「rednote」并要求查看、搜索、分析内容
• 用户要做 关键词搜索、爆款选题调研、竞品监控、评论洞察、博主作品追踪、 KOL/博主筛选、评论区舆情分析、关键词趋势跟踪。
• 用户提供了小红书关键词、笔记链接或博主主页链接，希望拿到结构化数据。
• 用户给出 xiaohongshu.com 或 xhslink.com 开头的链接
• 用户说「帮我看看 XX 在小红书上的情况」这类需要真实数据支撑的判断
• 用户后续还要基于结果继续做总结、对比、筛选、报告生成。

1.2 🚫 以下情况不要调用

• 用户只让写文案、起标题、改脚本，没要求查数据
• 用户查询的平台是抖音、B站、微博、公众号
• 用户要求获取私密内容、登录态数据、隐藏数据或非公开信息。
• 用户既没有提供关键词，也没有提供可识别的小红书链接，且任务目标不明确。

1.3 👀 意图模糊时的追问模板

用户说「帮我做小红书竞品分析」——信息不足，按此追问：

需要确认三件事：1）竞品是具体某个账号（给我主页链接），还是某个品类关键词？2）关注最新动态还是历史高赞？3）大概看多少条？

拿到答案再执行。不要自行编造关键词或链接。

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2. 🔀 四个能力与路由

Note: 请先通过 小红书数据分析与市场调研技能 开通TOKEN，配置环境变量 GUAIKEI_API_TOKEN 后才能正常运行。

用户意图信号	脚本	必填	返回
给的是关键词，无链接	src/xiaohongshu/search-cli.js	--keyword	笔记列表 + 作者 + 互动数据 + 可点击 url
给的是笔记链接，要看正文/互动数据	src/xiaohongshu/detail-cli.js	--url	笔记详情 + 作者信息
给的是笔记链接，只要评论	src/xiaohongshu/comment-cli.js	--url	评论内容 + 评论者 + 互动数据
给的是博主主页链接	src/xiaohongshu/post-cli.js	--url	作品列表；--limit 0 时返回粉丝量、点赞量、收藏量等

2.1 🧭 路由细则

• 用户给的是 关键词，没有链接：走 关键词搜索。
• 用户给的是 https://www.xiaohongshu.com/explore/... 或可解析到笔记的短链：若只关心评论，走 笔记评论查询；若要笔记详情一起看，走 笔记详情。
• 用户给的是 https://www.xiaohongshu.com/user/profile/... 或可解析到主页的短链：走 博主作品监控。
• 如果用户同时给出多个目标，按用户目标拆分执行，不要把不同意图硬塞进一次命令。

2.2 ⚖️ detail 与 comment 的区别

• detail-cli.js：要笔记本身（标题、正文、图片、点赞收藏数）。
• comment-cli.js：只要评论区，不返回正文。

同时需要正文和大量评论时：调 detail-cli.js 拿正文，再调 comment-cli.js --limit 500 拿评论。

2.3 🧩 组合工作流

选题调研

text

search-cli --sort 2 --time 2 --limit 30    # 先拿一周高赞
→ 挑出前 5 条的 url
→ detail-cli 逐条看正文结构
→ 汇总标题公式 / 开头钩子 / 话题标签

竞品监控

text

post-cli --limit 30                        # 拿对方近 30 条
→ 按发布时间算更新频率
→ 按互动数据找出爆款
→ comment-cli 拉爆款的评论区看用户为什么买

KOL 筛选

text

post-cli --limit 20
→ 计算 评论数/点赞数、收藏数/点赞数 比值
→ 比值异常偏低 → 疑似刷量，标记风险

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3. 🧺 输入规则

3.1 🔍 关键词搜索

参数	必填	取值	默认
--keyword -k	是	2-50 字符，不能是链接	—
--type -t	否	内容类型，0 全部 / 1 视频 / 2 图文	0
--sort -s	否	排序规则，0 综合 / 1 最新 / 2 最多点赞 / 3 最多评论 / 4 最多收藏	0
--time -i	否	发布时间，0 不限 / 1 一天内 / 2 一周内 / 3 半年内	0
--limit -l	否	返回数量，整数 1-10000	10

参数选择建议（直接影响结果质量，请按意图选）：

用户说	应该传
「爆款」「高赞」「什么内容火」	--sort 2
「最新」「刚发的」「实时」「现在」	--sort 1 --time 1
「这周趋势」「近期」	--sort 1 --time 2
「大家都在收藏什么」「值得存的」	--sort 4
「讨论度高」「评论多」	--sort 3
「文案怎么写」「图文笔记」	--type 2
「视频怎么拍」	--type 1

--limit 建议：快速看一眼 10；正经做选题 30-50；批量分析 200+（注意返回体积，超过 1000 条时告知用户数据量）。

3.2 📰 笔记详情

至少要确认：

• url：小红书笔记链接。

适用链接示例：

• https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy
• https://xhslink.com/m/xxx

如果用户给的是博主主页链接，不要误走详情脚本，先指出链接类型不匹配。

3.3 📡 博主作品监控

至少要确认：

• url：小红书博主主页链接。

可选参数：

• limit：返回作品数量上限；为 0 时返回该博主的互动数据（粉丝量、点赞量、收藏量等）。

适用链接示例：

• https://www.xiaohongshu.com/user/profile/xxx?xsec_token=yyy
• https://xhslink.com/m/xxx

如果用户给的是笔记详情链接，不要误走博主脚本，先说明需要主页链接。

3.4 💬 笔记评论获取

至少要确认：

• url：小红书笔记链接。

可选参数：

• expire：有效评论天数筛选，整数 1-4745，不传时默认 2190，即近 6 年。
• limit：评论数量上限，整数 1-10000，不传时默认 10。

适用链接示例：

• https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy
• https://xhslink.com/m/xxx

如果用户给的是博主主页链接，不要误走评论脚本，先指出链接类型不匹配。 与「笔记详情」的区别：本能力只取评论数据，不返回笔记正文 / 互动详情，适合只想做评论洞察、观点聚类或舆情分析的场景。

👉 详细选项说明, 可参阅 完整选项说明

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4. 📜 执行原则

• 缺输入先问：无关键词 → 追问；无链接 → 追问；链接类型不明 → 确认是笔记还是主页；无 TOKEN → 提醒配置。
• 成功输出：目标 + 关键参数 + 结构化 JSON 结果，必要时补一小段摘要。
• 失败不编造：token 无效、链接非法、结果为空、接口异常、超时——如实告知原因。空结果不是成功结论。
• 后续衔接：结果可继续用于选题汇总、高赞对比、评论聚类、竞品风格总结、发文节奏分析、报告生成。

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5. 🚫 反模式

错误做法	后果	正确做法
主页链接传 detail-cli / comment-cli	不返回数据	主页走 post-cli
笔记链接传 post-cli	不返回数据	笔记走 detail-cli / comment-cli
关键词纯 emoji / 纯符号	清洗后为空，校验失败	换有意义的文字关键词
--limit 20000	超上限回退为 10	上限 10000
查抖音 / 微信	无结果	明确告知不支持

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6. 💡 命令示例

bash

# 关键词搜索：一周内图文，按点赞排序，取 20 条
node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword "露营装备" --type 2 --sort 2 --time 2 --limit 20

# 追最新：一天内，按最新排序
node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword "多巴胺穿搭" --sort 1 --time 1 --limit 50

# 笔记详情（不带评论，省 token）
node src/xiaohongshu/detail-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy"

# 只拉评论，做舆情分析
node src/xiaohongshu/comment-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy" --limit 200

# 获取一年内评论，剔除一年前无效评论
node src/xiaohongshu/comment-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy" --limit 1000 --expire 365

# 博主近 30 条作品
node src/xiaohongshu/post-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/user/profile/xxx?xsec_token=yyy" --limit 30

# 博主互动数据（粉丝量、点赞量、收藏量等）
node src/xiaohongshu/post-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/user/profile/xxx?xsec_token=yyy" --limit 0

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7. ❓ 错误速查

| 含义 | 动作 | | -------------------------- | --------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | | 401 / 403 | TOKEN 未配置或无效 | 核对 GUAIKEI_API_TOKEN（16-256 位字母/数字/下划线/短横线），过期去 guaikei.com 重开 | | 429 | 触发频率限制 | 降频、减小 --limit，稍后重试 | | 500 / 502 / 503 | 服务端临时故障 | 等 1-2 分钟重试；持续失败联系支持 | | ERRCODE_xxx | 业务错误（如笔记已删除） | 换链接；重试无效，不要反复重试 | | ETIMEDOUT / UNKNOWN | 网络超时 | 查网络/代理，确认能访问 guaikei.com | | 提示「链接格式无效」 | 链接类型或格式错误 | 见 §3.3 链接支持列表 | | --limit 10000 只得 10 条 | limit 实际超了 10000 被回退 | 确认 limit 为 1-10000 整数 | | 搜索返回空且退出码 1 | search 把无结果视为失败 | 换宽泛关键词、放宽筛选；detail/comment 空数组属正常 |

排查细节见 references/troubleshooting.md；完整选项说明见 references/options.md；更新记录见 references/changelog.md。

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8. 🚧 能力边界与合规

能做：搜索公开笔记 / 读公开详情 / 读公开评论 / 读博主公开作品与互动数据。

不能做（直接说不支持，不要变通）：登录或写操作（发布/点赞/评论/关注/私信）；私密笔记、草稿、仅粉丝可见内容；创作者后台数据；用户个人身份信息；商业化数据（报价、聚光平台）。

合规：国内直连无需代理；数据流向 本机 → guaikei.com API → 返回，除查询参数外不上传本机数据；仅处理公开数据；结果限个人/团队内部分析，不得违规分发或用于违法用途。

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9. 🎧 支持信息

• 官网 / TOKEN 开通：小红书市场调研SKILL
• 问题反馈：https://github.com/um-why/xiaohongshu-openclaw-skill/issues
• 客服微信: 13395823479