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Agent Skill · 开发

xhsauto(xhsauto 图像)

xhsauto 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

xhsauto 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;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 2,678。

总安装 15,398周安装 629GitHub Stars 1下载 4,931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
1.0.0

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:xhsauto(xhsauto 图像)
来源仓库:https://github.com/luweizheng/xhsauto
安装命令:
openclaw skills install xhsauto
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 xhsauto

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。

小红书自动化发布流程工具,支持主题输入到发布校验全流程。适合内容创作者、运营人员快速生成图文并发布至小红书。内置图像生成、文案草拟与发布前调试功能。xhsauto 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需配置账号信息及API密钥,注意图片版权与内容合规要求。

建议在沙箱环境验证流程,确保文案和图片符合平台规范。

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 xhsauto;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

    它需要操作浏览器,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

xhsauto 怎么安装?

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

xhsauto 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。

xhsauto 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

xhsauto 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。

xhsauto 用的人多吗?

公开数据是累计安装 15,398 次,近一周安装 629 次,下载 4,931 次,GitHub 1 星。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。

xhsauto 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
xhsauto

xhsauto 图像 · 本页

15,3981操作浏览器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-auto
description
小红书自动化发布流程,串联主题输入、图像生成、文案草拟与 debug 发布校验。
metadata
{"openclaw": {"emoji": "🤖", "requires": {"bins": ["bash", "curl", "jq", "base64", "xhs-kit"]}}}

小红书自动化内容发布

用户输入主题和想法,自动化生成小红书文案和配图,调用 xhs-kit 发布(测试环境用 xhs-kit debug-publish)。

  1. 输出内容(文案、配图等)在 ${workspace}/xhs-auto/{timestamp} 目录下。
  2. 用户输入主题和想法。
  3. 判断是否有图片,如果有图片则跳过图片生成阶段;如果没有图片,构造生图 Prompt,并调用 scripts/xhs-image.sh 生成图片。
  4. 调用 xhs-kit debug-publish 校验内容合规,输出详细报告。

目录结构

.claude/skills/xhs-auto/
├── SKILL.md                    # 本文档
├── scripts/
│   ├── xhs-image.py            # 图像生成脚本(Python,推荐)
│   └── xhs-image.sh            # 图像生成脚本(Bash,备选)
└── references/
    ├── text-to-image.md        # 图像生成详细指南
    └── publish.md              # 小红书发布指南

环境准备

# 安装 xhs-kit
pip install xhs-kit

# 安装 Playwright 浏览器(用于正式发布时登录)
playwright install chromium

# 安装图片生成依赖(Python 版本)
pip install requests

完整流程

步骤1. 确定文案

“帮我写篇小红书笔记”、“帮我发一篇小红书”。了解用户的主题和想法。生成标题和正文。标题小于20字,正文小于950字。如果用户有图片,则跳过步骤2;如果没有图片,进入步骤2。生成内容到 ${workspace}/xhs-auto/{datetime}/{keyword}.md:

  • 标题
  • 正文
  • tags
  • 图片路径,如果用户已提供图片
  • 图片生成提示词,如果用户没有提供图片,每一张图一个 Prompt。

步骤2. 生成图片

询问用户希望文生图还是图生图,并根据步骤1的主题和文案,生成生图 Prompt 和图片数量。

参考 references/text-to-image.md,调用 scripts/xhs-image.py(推荐)或 scripts/xhs-image.sh 进行图片生成。

Python 版本示例:

python scripts/xhs-image.py \
  --mode generate \
  --prompt "小红书风格的下午茶摆拍" \
  --ratio 1:1 \
  --output workspace/xhs-auto/20260301-143022/image.png

步骤3. 发布内容

参考 references/publish.md ,调用 xhs-kit 测试接口 debug-publish 发布内容。

常见问题

图片生成相关

  • 推荐使用 Python 版本(xhs-image.py):跨平台兼容性更好,特别是 Windows 用户
  • ModuleNotFoundError: No module named 'requests':执行 pip install requests
  • Bash 版本在 Windows 上无法运行:建议使用 Python 版本,或安装 WSL/Git Bash
  • 国内网络访问模型失败:配置国内可用的 API 中转服务,设置 GOOGLE_API_BASE 环境变量

发布相关

  • debug-publish 报错图片不存在:确保图片路径正确且文件存在
  • 未登录错误:正式发布前需要先执行 xhs-kit login-qrcode --terminal

详细说明请参考 references/text-to-image.md 和 references/publish.md。

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

OpenClaw

98.03%
按下载量换算4,834

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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