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Agent Skill · 开发

xhs-universe-weekly(xhs 宇宙周刊)

xhs-universe-weekly 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

xhs-universe-weekly 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 10,760。

总安装 2,088周安装 87GitHub Stars 公开资料未说明下载 696核验 2026-05-01

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。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

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-universe-weekly(xhs 宇宙周刊)
来源仓库:https://github.com/peike-boop/xhs-universe-weekly
安装命令:
openclaw skills install xhs-universe-weekly
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。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install xhs-universe-weekly

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

自动生成人群宇宙投放效果周报,对比整体与定向人群表现差异。适用于广告投放优化、预算分配与ROI提升等营销决策场景。支持任意行业与RedBI看板对接,输出HTML可视化报告与在线文档。需提前准备数据源地址与人群包名称,确保接口权限正常调用。报告结论基于历史数据推导,实际效果受市场变化影响存在波动。

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 OpenClaw;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

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install xhs-universe-weekly;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  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-universe-weekly 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install xhs-universe-weekly。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

xhs-universe-weekly 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-universe-weekly 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-universe-weekly 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

xhs-universe-weekly 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,088 次,近一周安装 87 次,下载 696 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-universe-weekly 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
xhs-universe-weekly

xhs 宇宙周刊 · 本页

2,088—需要联网MIT-0有提醒

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

name
xhs-universe-weekly
description
人群宇宙投放追踪周报自动生成工具。支持任意行业(家清、美妆、母婴、食品等),只需提供 RedBI 看板地址和行业人群包名称,自动拉取数据、对比人群宇宙 vs 整体种草效果、按三类逻辑分层客户优先级(未投放/效果好投入少/数据不及整体),生成可视化 HTML 周报和 Redoc 在线文档。触发词:人群宇宙周报、人群周报、人群渗透分析、人群宇宙、人群分析、人群渗透追踪、人群包优质素材分析。

xhs-universe-weekly — 人群宇宙投放追踪周报


触发方式

触发词:人群宇宙周报、人群周报、人群渗透分析、人群宇宙、人群分析、人群渗透追踪、人群包优质素材分析

用户只需说:「帮我出 XX 行业人群宇宙周报,WXX,X.XX-X.XX」

AI 自动完成:SSO 登录 → 下载 CSV → 分析 → HTML + Redoc 双版本输出

所有小红书内部员工均可使用,无需提前配置权限。用户无需手动下载任何文件。

触发后必须确认三要素(缺一必须追问)

要素示例缺失时提示
行业家清、美妆、母婴「请问是哪个行业的周报?」
时间段W14,4.6-4.12「请问数据周期是哪一周?」
看板链接RedBI 看板 URL「请提供您的 RedBI 看板链接,或告知行业(家清行业已内置,无需提供)」
家清行业已内置看板,用户无需提供链接。其他行业需要用户提供 RedBI 看板 URL。

⚠️ 铁律(每次必须执行,不得偷懒)

  1. 必须同时输出两个版本:HTML 可视化版 + Redoc 在线文档,缺一不可

- ✅ HTML 文件保存到工作区,同时起一个本地预览服务,回复可访问的 HTTP 链接 - ✅ Redoc 文档发布后回复文档链接 - ❌ 禁止只回复 Redoc 文档链接而不生成 HTML - ❌ 禁止只生成 HTML 而不发布 Redoc 文档 - 最终回复必须同时包含两个链接,缺一不可

  1. HTML 版必须包含素材封面图:base64 内嵌,不依赖外链
  2. 消耗口径必须用「策略流水」:禁止使用「策略消耗(复记)」
  3. 五节内容缺一不可:总览 → 渗透 → 人群包 → 单客户 → 行动建议
  4. 数据不能省略:每节必须有完整数据表格,不能只写结论
  5. 取数方式灵活:优先走自动取数流程;如果自动取数失败,可以请用户手动下载文件提供,但必须先询问行业和人群包范围

已配置看板(按行业)

家清行业

  • 看板 URL:https://redbi.devops.xiaohongshu.com/dashboard/list?dashboardId=45500&pageId=page_pWvbwhxFPz&projectId=4
  • Tab 1(整体投放情况):pageId = page_pWvbwhxFPz
  • Tab 2(优质素材分析):pageId = page_8dCnfPXLa1
  • analysisId 对应:

- 42623804 — 广告主人群宇宙投放分析 → universe_clients.csv - 42626327 — 整体种草投放情况 → overall_clients.csv - 42701238 — 宇宙人群包投放分析 → crowd_packs.csv - 42626064 — 广告主x人群包x笔记分析 → materials.csv - 42625208 — 人群宇宙消耗走势图 → universe_trend.csv - 42703713 — 整体种草消耗走势 → overall_trend.csv

其他行业:用户提供看板链接,AI 自动解析 dashboardId / pageId / analysisId,无需手动配置。

取数工作流(AI 自动执行,用户无需操作)

# Step 1:SSO 登录(所有小红书内部用户均可)
COOKIE=$(cat /home/node/.token/sso_token.json | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('cookie',''))")

# Step 2:查询最新下载任务列表
curl -s -X POST "https://redbi.devops.xiaohongshu.com/api/download/task/list" \
  -H "Cookie: $COOKIE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pageNo":1,"pageSize":30}'

# Step 3:找到对应 analysisId 且状态为 FINISHED 的任务,下载 CSV
curl -s "{fileUrl}" -H "Cookie: $COOKIE" -o /tmp/weekly_wXX/{filename}.csv

# Step 4:用 openpyxl 或 csv.DictReader 读取
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('/tmp/weekly_wXX/universe_clients.csv', data_only=True)

如果任务不存在或已过期(> 3 天):

  • 提示用户在看板点击图表 ··· → 导出 CSV,等 FINISHED 后 AI 自动继续
  • 禁止用截图替代,截图数据不准确

字段口径:

  • ✅ 「策略流水」= 正确,用这个
  • ❌ 「策略消耗(复记)」= 错误,不要用

内容结构(五节,必须完整)

第一节:消耗总览

必须包含:

  • KPI 卡片(5个):本周宇宙消耗 / 整体种草消耗 / 本周渗透率 / 宇宙进店率 / 进店率提升倍数
  • 走势表格:时间段 + 宇宙消耗(万)+ 环比 / 整体消耗(万)+ 环比
  • 广告主宇宙消耗明细表:广告主 / 消耗 / CTR / I+TI / 淘宝进店率 / 淘宝进店成本 / 消耗环比

第二节:渗透情况

必须包含:

  • 两个渗透率大字卡片(不要三个):

- 卡片一:本周消耗渗透率(宇宙消耗/整体消耗) - 卡片二:客户使用渗透率(宇宙客户数/整体种草客户数) - ❌ 禁止单独展示「宇宙淘宝进店率」大卡片(进店率在效率对比表里展示即可)

  • 拓新优先级分析汇总表:三类 × 数量 × 说明 × 建议动作
  • 效率对比表:CTR / I+TI / 淘宝进店率 / 淘宝进店成本(宇宙 vs 整体,含倍数)
  • 对客核心话术(进店率倍数、进店成本节省比例、客户待开发数,必须突出显示)
  • 三类客户分层完整列表:

- 类型一(未投放):广告主 / 整体消耗 / CTR / I+TI / 进店率 / 进店成本 / 优先级 - 类型二(效果好投入少):整体消耗 / 宇宙消耗 / 宇宙占比 / 宇宙进店率 / 宇宙进店成本 / 整体进店率;目标把宇宙占比推到 20-30% - 类型三(数据不及整体):宇宙消耗 / 宇宙进店率 / 整体进店率 / 差距 / 追踪方向

第三节:人群包 TOP10

必须包含:排名 / 人群包名称 / 本周消耗 / CTR / I+TI / 淘宝进店率 / 淘宝进店成本 / 环比

高效情绪型人群包重点标注(如「家清-沉浸式解压」「家清-平静松弛感」「衣物清洁-柔顺人群」)

第四节:重点客户深度分析

分析范围:TOP5 消耗客户 + 进店效率标杆客户(如 RUFI),共 6 个

每个客户必须包含:

  • 客户标签(💰消耗No.1 / ⚡品质增长 / 🌸香氛种草王 等)
  • 6 格指标:宇宙消耗 / 宇宙占比 / CTR / I+TI / 淘宝进店率(❌不展示进店成本)
  • 每客户 2 篇不同笔记(按消耗排序,NID 去重,禁止同一客户重复展示同一篇笔记)
  • 每篇笔记:封面图(base64 内嵌)+ 标题 + 人群包 + 消耗 + CTR + 五维内容结构分析

五维内容结构分析模板:

维度说明
内容公式如「情绪爆点型」「场景解决方案型」「UGC征集互动型」等
钩子标题/首句如何抓住用户
内容结构笔记的逐步展开逻辑
内容切角产品植入的视角与场景
为何有效为什么这篇笔记能种草

素材卡片展示指标:消耗 + CTR,如有进店成本数据则一并展示

第五节:行动建议

至少 4 条,每条格式:标题(一句话)+ 数字依据 + 可执行操作


环比计算铁律

禁止直接使用数据文件中的「动态同环比变化率」字段——该字段是同比或多周前对比,数值偏差极大(如实际 -4.5% 但字段显示 -23.3%)。

必须用相邻两个时间段的策略流水自己计算:

# ✅ 正确:相邻两周自行计算
pct_chg = (week2_flow - week1_flow) / week1_flow  # 如 (21.36-22.37)/22.37 = -4.5%

# ❌ 错误:直接用文件里的环比字段
pct_chg = row['策略流水环比 环比-变化率']  # 可能是同比,不准确

客户渗透率定义

「客户使用渗透率」= 人群宇宙投放客户数 ÷ 整体种草投放客户数

  • 从 universe_clients 数据中统计唯一广告主数(去除「总计」行)
  • 从 overall_clients 数据中统计唯一广告主数(去除「总计」行)
  • 这是判断拓新空间的核心指标,必须展示在第二节

HTML 生成规范

技术要求

  • 内嵌 CSS,无外链依赖(确保内网环境完整显示)
  • 启动本地 HTTP 服务提供预览,端口建议 18765
  • 回复预览链接格式:http://{pod_ip}:18765/universe_weekly_report.html
  • 如用户反馈页面是旧版本,提示在链接末尾加 ?v=N 参数(浏览器缓存问题)

封面图抓取

SSO_COOKIE=$(cat /home/node/.token/sso_token.json | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('cookie',''))")
nid="笔记ID"
PAGE=$(curl -s --max-time 15 \
  -H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
  -H "Cookie: ${SSO_COOKIE}" \
  "https://www.xiaohongshu.com/explore/${nid}")
img_url=$(echo "$PAGE" | grep -o 'og:image" content="[^"]*"' | head -1 | sed 's/og:image" content="//;s/"//')
curl -s --max-time 15 -H "Referer: https://www.xiaohongshu.com/" "$img_url" -o /tmp/covers/$nid.jpg
  • 文件 > 50KB 才算成功(小于说明是占位图)
  • base64 内嵌:data:image/jpeg;base64,xxx,禁止外链
  • 缓存 base64 到 covers_b64.json,避免重复抓取
  • 样式:width:100%; height:150px; object-fit:cover; border-radius:8px; margin-bottom:10px
  • 放在素材卡片最顶部(标题之前)
  • 抓不到:显示灰色「暂无封面」占位块

Redoc 发布命令

# 生成 operateCode(每次必须重新生成)
OP=$(bunx @xhs/hi-workspace-cli@0.2.11 docs:generate-operate-code | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('operateCode',''))")

# 新建文档
bunx @xhs/hi-workspace-cli@0.2.11 docs:create \
  --title "家清行业人群宇宙投放追踪周报 YYYY.M.D-M.D" \
  --content - \
  --operate-code "$OP" \
  < /tmp/weekly_wXX/weekly_redoc.md

# 更新已有文档(需先 docs:get 获取最新 hash)
HASH=$(bunx @xhs/hi-workspace-cli@0.2.11 docs:get --shortcut-id "{shortcutId}" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('hash',''))")
bunx @xhs/hi-workspace-cli@0.2.11 docs:edit \
  --shortcut-id "{shortcutId}" \
  --hash "$HASH" \
  --target "原始文本" \
  --replace "替换后的内容"

关键数据基准(W14-W15,2026.4.1-4.11,策略流水)

指标数值说明
人群宇宙消耗43.73 万策略流水口径
整体种草消耗441.62 万策略流水口径
消耗渗透率9.9%宇宙/整体
宇宙淘宝进店率39.4%vs 整体 25.4%,高 1.6x
宇宙 I+TI16.0%vs 整体 7.8%,高 2.0x
宇宙进店成本¥1.67比整体节省 42.6%
客户使用渗透率42.1%16 客 / 38 客,待开发 22 个
最高效人群包家清-沉浸式解压进店成本 ¥0.28,I+TI 71.3%
进店率最高客户RUFI宇宙进店率 692%,但占比仅 2.2%

参考产出文档

  • W14-W15 周报 HTML:http://10.40.93.90:18765/universe_weekly_report.html
  • W14-W15 周报 Redoc:https://docs.xiaohongshu.com/doc/49ba86d5dcd0e5fe8d0f96c99f152d78
  • skill 使用指南:https://docs.xiaohongshu.com/doc/86833739ca1981f4212f3c1adcc87d33

平台分布

OpenClaw

84.23%
按下载量换算586

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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