clawhub install xhs-research📖 About This Skill
name: xhs-research version: "2.0.0" description: "小红书调研工具 — 搜索小红书笔记，AI 合成调研报告。" argument-hint: 'xhs-research 深圳产检医院推荐, xhs-research AI绘画教程' allowed-tools: Bash, Read, Write, AskUserQuestion author: kunhai1994 license: MIT user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "📕" requires: bins: - python3 - git primaryEnv: "" gemini: extension_type: skill
xhs-research v2: 小红书调研工具
> 搜索小红书笔记，AI 合成调研报告。 > 底层：自建调研引擎（借鉴 last30days 全平台策略） + xiaohongshu-mcp
Step 0: 环境检查
找到 skill 安装路径：
for dir in \
"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-}" \
"${OPENCLAW_SKILL_ROOT:-}" \
"${GEMINI_EXTENSION_DIR:-}" \
"$HOME/.claude/skills/xhs-research" \
"$HOME/.agents/skills/xhs-research" \
"$HOME/.codex/skills/xhs-research" \
"$HOME/.gemini/extensions/xhs-research"; do
[ -n "$dir" ] && [ -f "$dir/scripts/xhs_research.py" ] && SKILL_ROOT="$dir" && break
done
echo "SKILL_ROOT=$SKILL_ROOT"
运行状态检查：
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/status.py" --json
根据返回的 JSON 修复失败项：
1. mcp_binary_installed 为 false → 运行安装：
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py"
2. mcp_running 为 false → 启动服务：
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/start.py"
3. xhs_logged_in 为 false → 告诉用户「正在打开小红书登录页面，请准备好手机扫码」，然后直接运行：
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/login.py"
macOS 用户注意：可能弹出「security 想要使用钥匙串 Chrome Safe Storage」弹窗，点「拒绝」即可。
4. all_ready 为 true → 进入调研。
Step 1: 生成搜索关键字（LLM 智能生成）
这一步由你（LLM）完成，不是脚本。 分析用户意图，生成 5-8 个搜索关键字。
思考维度：
示例：
输入「咖啡机推荐 家用」→ 关键字： 1. "家用咖啡机推荐" 2. "咖啡机选购攻略" 3. "咖啡机避雷" 4. "半自动全自动咖啡机" 5. "咖啡小白第一台咖啡机" 6. "德龙咖啡机"
输入「调研AI影视创作者的分镜脚本痛点」→ 关键字： 1. "AI分镜脚本" 2. "AI故事板 storyboard" 3. "AI分镜工具" 4. "AI分镜脚本怎么写" 5. "AI影视创作 分镜痛点" 6. "AI漫剧 分镜" 7. "分镜脚本 AI生成"
输入「深圳产检医院推荐」→ 关键字： 1. "深圳产检医院推荐" 2. "深圳生孩子医院排名" 3. "深圳分娩医院体验" 4. "深圳妇幼保健院产检" 5. "深圳无痛分娩医院" 6. "深圳公立私立医院生娃" 7. "深圳顺产剖腹产医院"
输入「调研XX产品的用户需求和痛点」→ 关键字策略：
输入「咖啡机避雷」→ 关键字： 1. "咖啡机避雷" 2. "咖啡机踩坑" 3. "咖啡机 别买" 4. "咖啡机 缺点 吐槽" 5. "咖啡机推荐"（反向搜正面的做对比）
输入「AI绘画新手教程」→ 关键字： 1. "AI绘画新手教程" 2. "AI绘画入门攻略" 3. "AI绘画零基础" 4. "AI绘画工具推荐" 5. "AI绘画 怎么学" 6. "Midjourney 新手教程"（具体工具）
输入「调研XX赛道竞品格局」→ 关键字策略：
显示解析结果后再执行搜索：
我将在小红书上调研「{TOPIC}」。
关键字：{列出生成的关键字}
开始搜索，通常需要 1-3 分钟...
Step 2: 执行搜索引擎
将生成的关键字传给引擎：
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/xhs_research.py" \
--keywords "{关键字1},{关键字2},{关键字3},{关键字4},{关键字5}" \
--deep \
--save-dir "$HOME/Documents/XHS-Research"
timeout 300000（5 分钟），前台运行。
引擎会自动： 1. 并行搜索所有关键字（每轮 ~42 条） 2. feed_id 精确去重 + Jaccard 标题去重 3. 三维评分（相关性 40% + 时间 25% + 互动 35%） 4. Top 20 帖子获取完整正文 + 评论区 5. 输出结构化 Markdown
读取完整输出。 输出包含：
Step 3: 合成调研报告
核心原则
1. 基于真实数据 — 只引用引擎输出中的真实内容，不要用预训练知识替代小红书用户的真实观点 2. 评论区 > 正文 — 评论区的高赞评论往往比正文更真实、更有价值 3. 标注争议 — 不同用户观点矛盾时，两边都引用 4. Self-check — 写完后回读，删除任何没有真实来源的断言
引用格式（强制）
每条信息、每个观点、每条引用都必须附带原帖链接。没有链接的信息不允许出现在报告中。这是硬性要求，不可省略。
正文引用：
per 作者昵称（❤️N）链接
详细引用：
「笔记标题」— 作者昵称（❤️N 💬N ⭐N）
https://www.xiaohongshu.com/explore/{id}
评论区引用（使用所属帖子的链接）：
评论区 用户昵称（N赞）：「评论内容」— 来源
Self-check 时必须检查：报告中是否每条信息都有链接？如果没有，补上或删除该条信息。
按查询类型输出
推荐类（推荐/排名/最好）：
## 小红书调研: {TOPIC}Top N 推荐排名
| 排名 | 名称 | 提及次数 | 代表帖互动 | 一句话评价 |
|------|------|---------|-----------|-----------|各项详细分析
{推荐1}
正面评价：引用正文 + 评论区
负面评价/避雷：引用评论区吐槽
适合人群 / 费用参考 核心对比表
| 维度 | {A} | {B} | {C} |
|------|-----|-----|-----|用户决策逻辑
（从评论区提炼的真实选择逻辑，带引用）避雷清单
| 名称 | 负面信号 | 来源 |
|------|---------|------|
调研类（调研/痛点/需求/场景/产品调研/竞品调研）：
根据调研具体方向，选择合适的子模板组合：
A. 产品调研模板（用户说「调研XX产品」）：
## 小红书产品调研: {产品名}用户画像
| 用户类型 | 占比 | 特征 | 代表帖 |
|---------|------|------|--------|使用场景
1. 场景1 — [描述，per 作者昵称]
评论区佐证：「引用」用户为什么用这个产品？
（使用动机，带引用）用户为什么选这个不选别的？
（决策因素，带引用和竞品对比）用户在吐槽什么？（痛点）
| 痛点 | 频次 | 严重度 | 代表性原话 |
|------|------|--------|-----------|用户想要什么？（未满足需求）
| 需求 | 频次 | 代表性原话 |
|------|------|-----------|用户怎么评价？（口碑分布）
正面：N 条（占比 X%）— 关键词：...
负面：N 条（占比 X%）— 关键词：...
中性：N 条
B. 竞品调研模板（用户说「调研XX赛道竞品」）：
## 小红书竞品调研: {赛道}竞品格局
| 排名 | 产品 | 提及次数 | 互动量 | 一句话定位 |
|------|------|---------|--------|-----------|各竞品详细分析
{竞品1}
用户为什么用？场景？
相比其他产品优势？
用户吐槽什么？
缺什么功能？ 竞品对比表
| 维度 | {A} | {B} | {C} |
|------|-----|-----|-----|用户迁移路径
（从X产品转到Y产品的用户，为什么转？per 评论区）
C. 需求/痛点调研模板（用户说「调研XX的痛点」「XX的需求」）：
## 小红书需求调研: {TOPIC}痛点矩阵
| 痛点 | 严重度 | 频次 | 代表性证据 |
|------|--------|------|-----------|
| 🔴 高 | ... | N次 | per 作者（❤️N） |各痛点详细分析
痛点1: {描述}
用户原话：引用正文
评论区附议：引用高赞评论
影响范围：什么用户受影响最大 用户需求清单（按优先级）
1. 需求1 — N 次提及，per 作者昵称
2. 需求2 — ...用户的创作/使用流程
1. 步骤1 → 工具/方法
2. 步骤2 → 工具/方法
（从多篇教程/经验帖中提炼的典型流程）现有解决方案及评价
| 解决方案/工具 | 用户评价 | 优势 | 不足 |
|-------------|---------|------|------|
D. 通用调研模板（不属于以上场景）：
## 小红书调研: {TOPIC}核心发现（3-5 条）
发现1 — [描述，per 作者昵称]详细分析
（按主题分组，每个主题引用多条笔记 + 评论区）关键趋势
1. [趋势] — per 作者昵称争议/分歧
（对立观点，两边都引用）用户群画像
| 类型 | 占比 | 特征 | 代表 |
对比类（A vs B / 哪个好）：
## {A} vs {B}: 小红书用户怎么说快速结论
[1-2句数据驱动结论]{A} / {B} 分别分析
（优势/劣势，带引用）逐项对比
| 维度 | {A} | {B} |怎么选
选 {A} 如果... 选 {B} 如果...
避雷类（避雷/踩坑）：
## 小红书避雷: {TOPIC}高频踩坑点
1. [坑] — per 作者昵称，评论区 N 人附议详细避雷（带案例 + 评论区佐证）
反面推荐（大家说好的）
通用结尾
每份报告末尾必须包含：
1. 数据偏差声明： > 本报告数据仅来源于小红书用户个人体验，可能存在推广帖、幸存者偏差等问题。
2. 统计行（从引擎输出末尾提取）：
📕 小红书: N 条笔记（N轮搜索）│ N 篇详情 │ N 赞 │ N 收藏 │ N 评论
🔥 最高互动: {帖标题}（❤️N）
🗣️ 主要作者: {作者1}, {作者2}, {作者3}
Step 4: 保存报告
合成完报告后，用 Write 工具保存到本地：
路径：~/Documents/XHS-Research/{主题}-{YYYYMMDD}.md
示例：~/Documents/XHS-Research/深圳产检医院推荐-20260328.md
~/Documents/XHS-Research/~/Documents/XHS-Research/（如果 ~/Documents 不存在则用 ~/.local/share/xhs-research/reports/）保存后明确告知用户：「报告已保存到 {完整路径}」
> 注意：--save-dir 保存的是引擎原始数据（*-raw.md），这里保存的是你合成后的完整报告，两者不同。
Step 5: 邀请后续
报告已保存到 {完整路径}。我已经是「{TOPIC}」的小红书调研专家。可以继续问我：
[基于实际调研内容的具体建议1]
[具体建议2]
[具体建议3]
邀请必须基于实际调研内容，不要泛泛建议。
后续提问从已有结果回答，不重新搜索。用户明确要求新话题才重新搜索。
Security & Permissions
~/.local/share/xhs-research/cookies.json~/Documents/XHS-Research/