xiaohongshu-public-monitor（小红书公共监控）

小红书舆论监控 Skill

自动监控小红书帖子 → 筛选内容 → 生成评论话术 → 写入飞书多维表格。

适用于任何行业：AI、电商、美妆、餐饮、教育……只需修改 config.yaml 即可适配。

快速开始

1. 安装

# Via ClawHub
clawdhub install xiaohongshu-public-monitor

# 手动安装
git clone https://github.com/Lisayinyy/xiaohongshu-public-monitor.git ~/.openclaw/skills/xiaohongshu-public-monitor

# 安装依赖
pip install playwright
playwright install chromium

2. 登录小红书（仅首次）

python3 scripts/xhs_search.py login

弹出浏览器，扫码登录一次，后续自动复用。

3. 配置

编辑 config.yaml，填入：

• 你的品牌名和产品
• 搜索关键词
• 飞书多维表格 token
• 3个评论人设（根据你的行业定义）

4. 运行

# 搜索
python3 scripts/xhs_search.py batch "关键词1" "关键词2" --scroll 5

或让 Agent 执行完整工作流（搜索 → 筛选 → 生成评论 → 写入表格）。

工作流程（4步）

Step 1：搜索

• 按 config.yaml 中的关键词搜索小红书
• 筛选「一天内」+ 排序「最多点赞」
• Playwright 持久化登录，headless 模式，支持滚动翻页

Step 2：去重

• 查飞书表格已有链接，相同链接跳过

Step 3：筛选

基础门槛（3条必满足）：

1. 链接能打开，标题内容对得上
2. 作者不为空
3. 互动数据完整（👍点赞 ⭐收藏 💬评论）

内容质量（满足任一入表）：

• 直接提及你的品牌或产品
• 同行业多个品牌/产品对比
• 榜单、排名、测评类内容
• 价格/性价比讨论
• 高互动且有争议讨论

不入表：

• 与你的业务完全无关
• 纯招聘/面试
• 互动极低且无对比内容
• 评论区已有足够正面声音

Step 4：生成评论 + 写入表格

• 为每篇帖子生成 3人设 × 2条 = 6条评论
• 判定紧急程度（🔴高/🟡中/🟢低）
• 按「发现日期从新到旧 → 紧急程度高到低」排序写入飞书表格

评论人设

在 config.yaml 中定义 3 个人设。根据你的行业选择最合适的角色组合。

选人设的原则：选你的目标用户群里最有说服力的 3 种人。

示例：

每个人设需要定义：

• 特征：这个人是谁
• 风格：怎么说话（口语化/专业/情绪化）
• 目的：为什么要用这个人设评论

评论红线

• ❌ 不写广告语
• ❌ 不贬低竞品（只客观对比）
• ❌ 不虚构数据
• ❌ 多条评论风格不能雷同
• ❌ 负面帖下不强行洗白

紧急程度判定

🔴 高：发布<24h + 有互动 + 对比/榜单类 + 负面倾向 🟡 中：有传播潜力 + 缺正面声音 + 评价中性 🟢 低：正面帖 + 互动稳定 + 已有正面声音

表格字段

文件结构

xiaohongshu-public-monitor/
├── SKILL.md              # 使用说明（本文件）
├── config.yaml           # 配置文件（用户修改这个）
├── scripts/
│   └── xhs_search.py     # 小红书搜索脚本
├── references/
│   └── workflow.md        # 工作流说明
├── assets/
└── .learnings/            # Agent 学习记录