小红书笔记调研

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把小红书站内的公开内容,变成**可复现的调研数据**和**带口径声明的洞察报告**。适合做爆款拆解、选题验证、竞品内容分析和评论区需求洞察。

一句话选型结论

按资料字段整理

小红书笔记调研是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_73fbe70e/xiaohongshu-note-reaearch
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_73fbe70e仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量10.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
小红书笔记调研当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

10.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

小红书笔记调研

把「翻小红书找爆款」变成可复现、口径可追溯、敢标注局限的流程。

三条原则(每次调用都适用):口径先行、诚实标注样本边界、采集与计算分离(数字一律交给 scripts/xhs_rank.py,不在提示词里心算)。

本文件只放每次调用都必须遵守的东西:能不能做、该不该做、何时必须停。执行细节按需读 reference,导航表在文末。

⚠️ 硬依赖:能操作浏览器 + 用户本人已登录

小红书对未登录访问和自动化请求有反爬限制:搜索结果、完整笔记、评论区都在登录墙后,页面数据由服务端注入。HTTP 直连、爬虫库、第三方数据接口都拿不到可用数据,还会把账号推向验证码与风控。这不是"最好满足",是必须同时成立:

条件 判定 缺了会怎样
① 宿主能列标签 / 导航 / 执行页面 JS / 滚动 四个原语逐个试一遍 一个采集片段都跑不了
② 在用户本人已登录的会话中操作 用户自己的浏览器,登录态有效 只能看到极少数据,或直接跳登录/验证页

缺能力时先引导用户装,不要硬跑:按宿主类型给具体步骤(桌面 Agent 走连接器市场、CLI Agent 走 Playwright、都没有则降级 D2/D3),步骤与话术见 references/workflow.md 阶段 1.1b。验证标准:四原语可调用,且页面探针返回 codes: []、hasNoteNodes > 0。运行环境另有 Python 3.8+(仅标准库)。

绝对不做:索取或代填账号密码、Cookie、token;用用户登录态注入请求;怂恿"多试几次就过了"。这些要么无效,要么把账号风险与合规风险转嫁给用户。

定位:只做小红书站内,不锁品类

稀缺价值是平台特异性知识——登录墙、服务端注入的数据结构、热评层边界、token 机制、反爬表现。换平台这部分就归零,所以边界刻意收窄:

  • 只做小红书站内。 要抖音/微博/电商评论就换工具,别在本技能里加平台分支,那会把平台知识稀释成通用空话。
  • 只做市场调研与用户研究。 爆款拆解、选题验证、竞品内容、评论需求与顾虑、新品概念验证。
  • 不锁品类。 丝绸/真丝只是贯穿全文的默认示例,美妆、母婴、3C、家居用法完全一致。
情况 适用性
站内真实互动数(赞/藏/评/粉丝)做选题或竞品分析 适用
评论区需求、异议、购买顾虑的定性洞察 适用
跨平台舆情对比、抓私信或联系方式、导出个人信息 不适用(见 references/compliance.md)
手上已有别人交付的数据文件 跳过阶段 1-2,从阶段 0′ 起

🔴 三个检查点

标记 时刻 问什么
🔴 CHECKPOINT 1 阶段 0 结束 关键词矩阵、时间窗、样本目标是否符合预期
🔴 CHECKPOINT 2 阶段 0′ 体检后 / 发现历史运行 这份数据能答目标问题吗;旧运行能清吗
🔴 CHECKPOINT 3 阶段 3 排序后 TopN 全广告/全旧帖/全同质时,先调口径再进详情

无人值守模式:用户要求别打断时,把三项确认转成报告开头的「待确认假设」表(假设 / 依据 / 若不成立影响哪条结论)。换载体可以,省略不行。

七个阶段

阶段 做什么 产物 细节
0 设计 关键词矩阵、时间窗、样本目标、成功判据、决策背景四问 一页调研设计 workflow.md 0 · frameworks.md
0′ 接收 已有数据先做来源与字段体检 体检卡 + 完整度 T0-T3 workflow.md 0′
1 探针 探测原语、三态登录判定、建运行命名空间 运行 ID + 自检结果 workflow.md 1 · extraction.md E1-E2
2 采集 按关键词扫搜、滚动加载、落池 pool(带 keyword) extraction.md E3-E4
3 排序 导出池 → 相关性清洗 → 排序 ranked.json + summary.md commands.md · ranking.md
4 详情 逐篇取正文与热评层,展开楼中楼 notes + comments extraction.md E5-E7
5 交付 账号/品牌/痛点交叉 → 报告 报告 + 图表 report.md · brands.md · xhs_chart.py

默认口径(用户不指定就用,阶段 0 必须告知):时间窗近 12 个自然月(--months,0 为不限;--since 优先)· 目标有效笔记150 条(--target-notes,不是卡片数)· 榜单20 条(--top)· 打分 raw、权重 1,1,1(赞,藏,评)、衰减关、基准日宿主机当天。完整默认表见 ranking.md。按自然月回溯,不是减 365 天。

研究型调研推荐 --score normalized --weights 1,3,2(收藏权重最高)。缺省 raw+1,1,1 会让点赞压过收藏与评论,与"内容机会/购买意图"类问题不匹配;开跑前确认用哪套并写进口径声明。

日期与时区:按宿主机本地时区解释,不做 UTC 换算;换机器或跨时区复算须显式传同一个 --today,细节见 commands.md 五个约定。不要手抄示例日期——复现用 summary.md 自动生成的那行。

用户只说"最近"就用默认并说明,给了具体时段就换算成 --since。

数据完整度 T0-T3(阶段 0′ 判定,与浏览器能力 D0-D3 正交):T0 卡片+详情+评论正文 → 可做互动结构与评论洞察;T1 缺评论正文 → 不得回答"用户在意什么";T2 仅卡片 → 只做排序与题材分布;T3 仅标题 → 只给方向性假设。T1 及以下按 references/report.md 的「评论不可得」分支写。

遇阻怎么办

三种高频情况直接按箭头走:

  • 如果出现验证码 / 安全验证 / 访问频繁 → 立即停整轮,告知用户,不重试
  • 如果详情页跳回搜索页或错误页 → token 原样重取并编码,重试一次
  • 如果连续 3 篇详情失败 → 停止详情采集(多半被限速),按热评层样本交付

其余情况见下表。任何一次失败都要把原因与篇数写进报告的失败清单,不得当作「没有这类内容」。

症状 一线处置 仍不行
要求登录 / 登录失效 请用户自己登录,不接触凭据 按 D2/D3 降级
采集 added: 0 但页面有内容 跑结构探查,确认字段路径 切 DOM 回退;记 NO_PAGE_STATE

硬性规则与反模式

必须:计数一律走脚本(1.2万 去符号取整会变 12);研究型调研先清洗再排序(壁纸/抽奖互动量最高,不洗必霸榜);每次调研独立运行 ID,启动扫描历史运行、确认后才清理;复算固定 --today;失败篇数与原因进报告;结论不臆造,取不到标「未取到」。

不要做:

  1. 在页面直连评论接口——需请求签名,是死路,不是临时故障。
  2. 在详情页反复滚动加载更多评论——懒加载未接线,任何滚动都无效。
  3. 手抄 xsec_token——错一字符即跳错误页,让页面脚本拼好再原样导航。
  4. 用 0 填充取不到的粉丝数/互动数——0 会被当真实值参与计算。
  5. 把 T1/T2 数据包装成完整调研——缺评论正文就明说答不了。
  6. 把字段名写死——xsec_token 实际叫 xsecToken,写死会让整轮采集静默丢字段。

文件导航

每篇都可以从这里一跳到达。只读当下需要的那篇。

文件 何时读
references/commands.md 要敲 CLI 命令时:全部子命令、参数组合、常用工作流
scripts/xhs_queue.py 多个关键词要批量跑、或中途断了要接着跑时
scripts/xhs_chart.py 要把排序结果、主题或品牌数据画成图时
references/workflow.md 每个阶段的具体动作、预算、停止条件、降级路径、缺能力时怎么引导
references/extraction.md 要写或改采集片段、把片段适配到当前浏览器工具时
references/data-model.md 字段对不上、平台改版、需要字段契约与候选路径表时
references/ranking.md 选排序口径与权重、解释排名、复算时
references/report.md 写报告、填痛点七列表、定置信度、脱敏与局限声明
references/frameworks.md 要把数据套进分析框架时:哪些能用、怎么改造、哪些别硬套
references/brands.md 做品牌/竞品交叉、写品牌词典时
references/compliance.md 采集前必读;交付前核对脱敏、留存与禁用用途
references/troubleshooting.md 报错、被拦截、数据异常,需要错误码与降级矩阵时
assets/filter-rules.example.json 写相关性清洗规则(品类词 / 噪音词)
assets/brands.example.json 写品牌词典(规范名 → 别名数组)
assets/theme-rules.example.json 写主题词表(痛点分类正则)
assets/output-schema.json 需要 ranked.json 的字段契约时
evals/ 改完技能要跑回归(python evals/run_evals.py 等)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
小红书笔记调研怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_73fbe70e/xiaohongshu-note-reaearch。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

小红书笔记调研支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

小红书笔记调研权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

小红书笔记调研收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

小红书笔记调研用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。