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- xiaohongshu-creator
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小红书爆款创作助手
When to Run
- 用户说「创作小红书」— 运行完整流程，默认生成 2 条笔记
- 用户说「收集素材」— 仅运行素材收集与选题筛选（Step 1-2）
- 用户说「根据"XXX"创作」— 跳过选题，直接根据指定主题创作
- 用户说「创作小红书 N条」— 生成指定数量笔记
Workflow
Step 1: 素材收集
使用 WebSearch 工具并行搜索多平台热门素材：
- 小红书站内：
小红书 穿搭 热门趋势 2026、小红书 新中式穿搭 爆款、小红书 {当季关键词} 穿搭 - 微博/抖音：
微博 时尚穿搭 热搜 今日、抖音 穿搭 流行趋势 本周 - 时尚资讯：
Vogue China fashion trend 2026、时尚芭莎 穿搭趋势 - 国际趋势：
Pinterest fashion trend aesthetic 2026、Instagram Chinese fashion aesthetic trend
整理为结构化列表，每条包含：话题名称、热度指标、来源平台、赛道关联度评分（1-10）。
Step 2: 选题筛选
- 读取
config/keywords.json获取赛道关键词库 - 按权重评分排序：赛道匹配度 40% + 热度 30% + 差异化 20% + 内容可塑性 10%
- 读取
history.json去重：近7天未创作过、同风格不连续超2次、穿搭类与新中式交替 - 选出排名最高的 2 个选题（或用户指定数量）
Step 3: 文案生成
- 读取
config/title-formulas.json，根据选题类型选标题公式 - 标题：18-25字，含情绪词+风格关键词+行动暗示，1-2个emoji，用
｜或·分隔 - 正文：种草型结构（hook → 主题介绍 → 单品拆解 → 搭配技巧 → 互动引导），300-600字，口语化
- 话题标签：从
config/keywords.json选取 5-8 个（2热门 + 2-3精准 + 1-2长尾）
Step 4: 图片生成
- 读取
config/image-styles.json获取风格 prompt 预设 - 为每条笔记生成 6 张图片 prompt（cover + page_1~5）
- 调用通义万相 API（
$DASHSCOPE_API_KEY）：
- 提交：curl -s "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis" + async header - 轮询：curl -s "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}"，间隔3秒，最大60秒 - 下载：curl -s -o "{路径}/{文件名}.png" "{图片URL}"
- 6张图片并行提交，统一轮询。API 失败则跳过图片，文案中标注「图片待补充」
Step 5: 本地保存
- 创建
output/{YYYY-MM-DD}_{选题简称}/目录 - 保存
文案.md（标题+正文+标签+发布建议） - 保存
metadata.json（创建时间、选题、风格、图片数量、状态） - 更新
history.json追加本次创作记录
Output Format
创作完成！
本次生成 {N} 条笔记：
1. {标题1}
目录：{输出目录1}
风格：{风格标签}
图片：{N}张已生成
2. {标题2}
目录：{输出目录2}
风格：{风格标签}
图片：{N}张已生成
发布建议：
- 第1条建议 {时间段1} 发布
- 第2条建议 {时间段2} 发布
预计API成本：¥{金额}Season Awareness
根据当前月份自动调整内容方向：
- 春季（3-5月）：春日穿搭、轻薄叠穿、踏青出游、樱花季
- 夏季（6-8月）：清凉穿搭、防晒时尚、度假风、薄纱透气
- 秋季（9-11月）：秋冬叠穿、毛衣外搭、暖色系、层次感
- 冬季（12-2月）：保暖时尚、大衣穿搭、节日穿搭、新年新中式
Notes
- 同一篇笔记的6张图片必须使用相同人物描述和色调
- 文案必须原创，不直接复制搜索结果
- 穿搭建议要具体可操作，标注单品类型
- 文案结尾必须有互动引导
- 每次生成控制在12张图以内（2笔记 x 6张），turbo模型约 ¥0.48/次
- 环境变量
DASHSCOPE_API_KEY需提前设置（阿里云百炼平台获取）