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Agent Skill · 研究检索

xiaohongshu(xiaohongshu 搜索)

xiaohongshu 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

xiaohongshu 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 635。

总安装 209,328周安装 8,852GitHub Stars 93下载 73,336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
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:xiaohongshu(xiaohongshu 搜索)
来源仓库:https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs
仓库路径:skills/xiaohongshu
安装命令:
npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu

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。

通过统一的 MCP 界面搜索、分析小红书(RedNote)内容并与之交互。

使用过滤器按关键字搜索笔记(排序、笔记类型、发布时间、位置);检索主页推荐和用户配置文件以及关联的注释列表 提取完整的帖子详细信息,包括文本、图像、交互指标和评论线程;发表评论、回复评论、点赞和收藏帖子 最多提前 14 天发布带有标题、说明文字、标签和可选日程安排的图像或视频笔记 生成跟踪主题的趋势分析报告,包括统计、热门帖子、关键词提取和可选的飞书导出;将帖子导出为长格式 JPG 图像 需要 feed_id 和 xsec_token 大多数操作的配对(从搜索/推荐/个人资料结果中获得); MCP 服务默认在端口 18060 上运行,基于 cookie 的身份验证有效期约为 30 天

来源仓库内路径:skills/xiaohongshu

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu;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

    它需要执行命令,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

xiaohongshu 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

xiaohongshu 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

xiaohongshu 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

xiaohongshu 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。

xiaohongshu 用的人多吗?

公开数据是累计安装 209,328 次,近一周安装 8,852 次,下载 73,336 次,GitHub 93 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。

xiaohongshu 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
xiaohongshu

xiaohongshu 搜索 · 本页

209,32893执行命令未明确未通过

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 MCP Skill

基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。

前置条件

cd scripts/
./install-check.sh    # 检查依赖(xiaohongshu-mcp、jq、python3)
./start-mcp.sh        # 启动 MCP 服务(默认端口 18060)
./status.sh           # 确认已登录

未登录时需扫码:mcp-call.sh get_login_qrcode 获取二维码,用小红书 App 扫码。

服务端口可通过 MCP_URL 环境变量覆盖(默认 http://localhost:18060/mcp)。

核心数据流

重要: 大多数操作需要 feed_id + xsec_token 配对。这两个值从搜索/推荐/用户主页结果中获取,不可自行构造。

search_feeds / list_feeds / user_profile
        │
        ▼
  返回 feeds 数组,每个 feed 包含:
  ├── id          → 用作 feed_id
  ├── xsecToken   → 用作 xsec_token
  └── noteCard    → 标题、作者、封面、互动数据
        │
        ▼
  get_feed_detail(feed_id, xsec_token)
        │
        ▼
  返回完整笔记: 正文、图片列表、评论列表
  评论中包含 comment_id、user_id(用于回复评论)

脚本参考

脚本用途参数
search.sh <关键词>搜索笔记关键词
recommend.sh首页推荐无
post-detail.sh <feed_id> <xsec_token>帖子详情+评论从搜索结果获取
comment.sh <feed_id> <xsec_token> <内容>发表评论从搜索结果获取
user-profile.sh <user_id> <xsec_token>用户主页+笔记从搜索结果获取
track-topic.sh <话题> [选项]热点分析报告--limit N --output file --feishu
export-long-image.sh帖子导出长图--posts-file json -o output.jpg
mcp-call.sh <tool> [json_args]通用 MCP 调用见下方工具表
start-mcp.sh启动服务--headless=false --port=N
stop-mcp.sh停止服务无
status.sh检查登录无
install-check.sh检查依赖无

MCP 工具详细参数

search_feeds — 搜索笔记

{"keyword": "咖啡", "filters": {"sort_by": "最新", "note_type": "图文", "publish_time": "一周内"}}

filters 可选字段:

  • sort_by: 综合 | 最新 | 最多点赞 | 最多评论 | 最多收藏
  • note_type: 不限 | 视频 | 图文
  • publish_time: 不限 | 一天内 | 一周内 | 半年内
  • search_scope: 不限 | 已看过 | 未看过 | 已关注
  • location: 不限 | 同城 | 附近

get_feed_detail — 帖子详情

{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "load_all_comments": true, "limit": 20}
  • load_all_comments: false(默认) 返回前10条,true 滚动加载更多
  • limit: 加载评论上限(仅 load_all_comments=true 时生效),默认 20
  • click_more_replies: 是否展开二级回复,默认 false
  • reply_limit: 跳过回复数超过此值的评论,默认 10
  • scroll_speed: slow | normal | fast

post_comment_to_feed — 发表评论

{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "content": "写得真好!"}

reply_comment_in_feed — 回复评论

{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "content": "谢谢!", "comment_id": "...", "user_id": "..."}

comment_id 和 user_id 从 get_feed_detail 返回的评论列表中获取。

user_profile — 用户主页

{"user_id": "...", "xsec_token": "..."}

user_id 从 feed 的 noteCard.user.userId 获取,xsec_token 使用该 feed 的 xsecToken。

like_feed — 点赞/取消

{"feed_id": "...", "xsec_token": "..."}
{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "unlike": true}

favorite_feed — 收藏/取消

{"feed_id": "...", "xsec_token": "..."}
{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "unfavorite": true}

publish_content — 发布图文

{"title": "标题(≤20字)", "content": "正文(≤1000字)", "images": ["/path/to/img.jpg"], "tags": ["美食","旅行"]}
  • images: 至少1张,支持本地路径或 HTTP URL
  • tags: 可选,话题标签
  • schedule_at: 可选,定时发布(ISO8601,1小时~14天内)

publish_with_video — 发布视频

{"title": "标题", "content": "正文", "video": "/path/to/video.mp4"}

其他工具

工具参数说明
check_login_status无检查登录状态
list_feeds无获取首页推荐
get_login_qrcode无获取登录二维码(Base64 PNG)
delete_cookies无删除 cookies,重置登录

热点跟踪

自动搜索 → 拉取详情 → 生成 Markdown 报告。

./track-topic.sh "DeepSeek" --limit 5
./track-topic.sh "春节旅游" --limit 10 --output report.md
./track-topic.sh "iPhone 16" --limit 5 --feishu    # 导出飞书

报告包含:概览统计、热帖详情(正文+热评)、评论关键词、趋势分析。

长图导出

将帖子导出为白底黑字的 JPG 长图。

./export-long-image.sh --posts-file posts.json -o output.jpg

posts.json 格式:

[{
  "title": "标题", "author": "作者", "stats": "1.3万赞",
  "desc": "正文摘要", "images": ["https://..."],
  "per_image_text": {"1": "第2张图的说明"}
}]

依赖:Python 3.10+、Pillow。

注意事项

  • Cookies 有效期约 30 天,过期需重新扫码
  • 首次启动会下载 headless 浏览器(~150MB)
  • 同一账号避免多客户端同时操作
  • 发布限制:标题≤20字符,正文≤1000字符,日发布≤50条
  • Linux 服务器无桌面环境需安装 xvfb(apt-get install xvfb,脚本自动管理)

平台分布

Codex

36.43%
按下载量换算26,716

Claude

29.86%
按下载量换算21,898

Cursor

20.09%
按下载量换算14,733

Gemini CLI

10.1%
按下载量换算7,407

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs --skill xiaohongshu 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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