Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

xhs-analytics(xhs 分析)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

xhs-analytics 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 56,028。

总安装 465周安装 19下载 150核验 2026-05-01
研究检索需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:xhs-analytics(xhs 分析)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:xhs-analytics
安装命令:
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

xhs-analytics 用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,适合在 Local Agent 中分析 CSV/Excel 数据。它支持字段清洗、异常检测和统计口径生成,适用于数据分析场景。使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免将样本当作全量事实。

涉及敏感数据或导出文件时,应先确认权限和脱敏边界,防止信息泄露。该技能属于研究检索类工具,建议进一步核验是否支持可视化输出或批量处理。

来源仓库内路径:xhs-analytics

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Local Agent;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 xhs-analytics。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

xhs-analytics 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 xhs-analytics。

xhs-analytics 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

xhs-analytics 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

xhs-analytics 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

xhs-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 465 次,近一周安装 19 次,下载 150 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

xhs-analytics 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
xhs-analytics

xhs 分析 · 本页

465—需要联网未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

小红书数据分析技能

用于整理和分析小红书平台数据,支持笔记搜索、博主分析、热度追踪等功能。

配置 (用户需要自行填写)

在使用前,用户需要在脚本中配置自己的 API 凭证:

# 在 scripts/config.sh 中设置
export XHS_API_KEY="your-api-key"
export XHS_COOKIE="your-cookie"

如无 API,可以使用备用方案:

  • 第三方数据服务
  • 手动输入
  • 模拟数据测试

工具

1. 搜索笔记

根据关键词搜索小红书笔记:

# 基础搜索
python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --limit 50

# 筛选条件
python3 scripts/search_notes.py \
  --keyword "护肤" \
  --limit 100 \
  --sort "hot" \
  --category "笔记"

参数:

  • --keyword: 搜索关键词 (必填)
  • --limit: 返回数量,默认 50
  • --sort: 排序方式 (hot/latest/time)
  • --category: 笔记类型

输出: JSON 格式的笔记列表

2. 分析博主

获取博主基本信息和数据:

python3 scripts/analyze_author.py --user_id "用户ID"

输出:

  • 粉丝数
  • 笔记数
  • 获赞与收藏
  • 关注数
  • 近期数据趋势

3. 热度分析

分析单篇笔记或话题的热度:

python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "笔记ID"

输出:

  • 点赞数
  • 收藏数
  • 评论数
  • 分享数
  • 发布时间
  • 热度趋势

4. 竞品对比

对比多个博主或笔记的数据:

python3 scripts/compare.py --users "用户1,用户2,用户3"
python3 scripts/compare.py --notes "笔记1,笔记2,笔记3"

5. 生成报告

综合分析生成报告:

python3 scripts/generate_report.py \
  --keyword "美妆" \
  --output report.md \
  --format "markdown"

使用示例

示例1: 分析"护肤"关键词下的热门笔记

用户: 帮我分析"护肤"关键词下的前100篇热门笔记

帕瓦:
1. 搜索笔记: python3 scripts/search_notes.py --keyword "护肤" --limit 100 --sort "hot"
2. 分析热度: python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "每个笔记ID"
3. 生成报告: python3 scripts/generate_report.py --keyword "护肤" --output 护肤分析报告.md

示例2: 对比竞品博主

用户: 对比"美妆护肤"领域的前5名博主

帕瓦:
1. 搜索领域关键词获取头部博主
2. 获取每个博主的数据
3. 生成对比表格和报告

示例3: 追踪热度趋势

用户: 追踪某个话题最近7天的热度变化

帕瓦:
1. 获取话题相关笔记
2. 按时间聚合数据
3. 生成趋势图表(文字描述)

数据来源

  1. 官方API (需要企业资质):

- 需要用户自行申请 - 配置: scripts/config.sh

  1. 第三方服务 (可选):

- 用户可接入自己的数据源 - 修改: scripts/api_client.py

  1. 手动/模拟 (测试用):

- 使用示例数据进行功能测试

输出格式

所有脚本支持 JSON 输出,方便后续处理:

python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --format json

注意事项

  1. 遵守平台规则: 请勿高频请求,注意请求间隔
  2. 数据安全: 来源资料仅供分析使用,勿传播
  3. API限制: 注意第三方 API 的调用限制
  4. 隐私保护: 勿整理个人隐私信息

故障排除

Q: 搜索返回空 A: 检查 API 凭证是否正确,或尝试减少 limit

Q: 请求被限制 A: 增加请求间隔,或使用代理

Q: 数据不准确 A: 第三方数据可能有时效性,建议交叉验证

平台分布

Local Agent

82.73%
按下载量换算124

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills