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openclaw skills install xhs-title-copywriter专为小红书内容创作打造的爆款标题生成工具,基于全网每日持续收录的2000+条爆款笔记数据,抓取高互动爆款笔记的标题结构、关键词布局与情绪钩子,通过AI智能分析拆解爆款标题逻辑,结合用户输入的核心信息、产品卖点及选题方向,精准匹配平台受众喜好,一键生成10个优质爆款标题,告别标题纠结,轻松提升笔记点击率与曝光量。
openclaw skills install xhs-title-copywriter执行完整流程前,须阅读并遵循 references/core_workflow.md 中的规则、日期计算与脚本调用说明;本文保留提纲与硬约束,细则以该文档为准。
面向需要在小红书侧提高标题点击率与种草效率的创作者与运营:将用户给出的想法、产品或话题,对齐同类爆款特征后,产出可落地的标题方案。
通过本 Skill,你可以:
适用于新人博主起号、品牌/电商运营写笔记标题、MCN 批量化提案等。环境:需可运行 scripts/fetch_xhs_trends.py(Python,依赖见 frontmatter)。
用户可说单个词、短句或需求描述;统一理解为:要基于该内容生成小红书爆款标题。若信息极模糊,可追问「核心产品或话题是什么」「是否指定时间范围」;勿在未确认泛化词策略前擅自换赛道查询。
须先输出细分方向推荐,并停止等待用户回复「拓展」或「不拓展」,再调用脚本。禁止在同轮对话中未等回复就执行查询。
用户:帮我做几个美妆方向的标题 助手:已识别为泛化词,推荐细分方向:… 请回复「拓展」同时搜以下词,或「不拓展」仅搜「美妆」。
按 references/core_workflow.md 将用户口语日期转为 startDate(yyyy-MM-dd),执行:
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "<关键词>" --start-date <yyyy-MM-dd>
多关键词用英文逗号分隔;全站热门用 --keyword ""。数据不足时只扩时间、不换词,并向用户说明已扩至近 Y 天。
读取生成的 关键词_爆款数据.md(或 workflow 指定路径),用于分析与引用真实 photoId 链接。
必须先输出「爆款标题分析」结构块,再按输出格式给出 10 条新标题;新标题为基于规律的创新,非照抄原题。
逐条核对标题行、匹配指数(8–10、一位小数)、参考链接形态、推荐理由与分隔线,与 workflow 验证清单一致。
| 命令示例 | 功能 |
|---|---|
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "防晒霜" --start-date 2026-04-01 | 按关键词与起始日获取数据并写 Markdown 报告 |
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "a,b,c" --start-date 2026-04-01 | 多关键词(逗号分隔) |
python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date 2026-04-01 | 无赛道,查全站热门 |
失败或数据不足时:说明原因(接口失败、时间窗内条数不足等),不得编造笔记标题、互动数与链接;已扩至近 30 天仍不足则如实展示并提示数据有限。
每个推荐标题必须严格按以下格式输出:
**标题X:[标题内容]**(20字以内)
📈匹配指数:[8-10之间,保留一位小数]
🔥参考的爆款:[标题文字](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})(互动数:XXX)
👍推荐理由:[详细推荐理由]
---
共输出10个标题,每个标题块之间以 --- 分隔。
| 场景 | 角色 | 需求描述 | 使用方式 |
|---|---|---|---|
| 新品起标题 | 电商/品牌运营 | 产品有卖点但不会写小红书风格标题 | 给产品词与卖点;拉数据;先分析爆款再出 10 条备选 |
| 账号日常更新 | 博主 / 编导 | 同一赛道缺选题与标题套路 | 输入赛道词或细分词;按数据规律迭代标题库 |
| 大类试水 | 新手创作者 | 只想到「美妆」「穿搭」等大类 | 走泛化词推荐;用户选拓展或不拓展后再查询 |
| 全站追热点 | 运营 | 想看近期全站热门再改编 | 关键词置空按 workflow 查全站;再落到具体创作 |
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