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Agent Skill · 研究检索

xiaohongshu-skill(小红书技能)

xiaohongshu-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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-skill 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 2,348。

总安装 62,757周安装 2,589GitHub Stars 10下载 20,505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
1.0.2

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-skill(小红书技能)
来源仓库:https://github.com/deliciousbuding/xiaohongshu-skill
安装命令:
openclaw skills install xiaohongshu-skill
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 xiaohongshu-skill

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。

当用户想要与小红书(小红书/红笔记)交互时使用此技能。包括搜索笔记、获取帖子详情、查看用户主页、二维码登录、提取平台内容等。当用户提及小红书、小红书、红笔记,或需要浏览/抓取中国社交媒体内容时激活此技能。

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 xiaohongshu-skill;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

xiaohongshu-skill 怎么安装?

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

xiaohongshu-skill 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。

xiaohongshu-skill 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。

xiaohongshu-skill 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。

xiaohongshu-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 62,757 次,近一周安装 2,589 次,下载 20,505 次,GitHub 10 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-skill 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-skill

小红书技能 · 本页

62,75710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
xiaohongshu-skill
description
当用户想要与小红书(xiaohongshu/rednote)交互时使用此 Skill。包括搜索笔记、获取帖子详情、查看用户主页、二维码扫码登录、提取平台内容等。当用户提到 xiaohongshu、小红书、rednote,或需要浏览/抓取中国社交媒体内容时激活此 Skill。
user-invokable
true
metadata
{"openclaw": {"emoji": "📕", "requires": {"bins": ["python3", "playwright"], "anyBins": ["python3", "python"]}, "os": ["win32", "linux", "darwin"], "install": [{"id": "pip", "kind": "node", "label": "Install dependencies (pip)", "bins": ["playwright"]}]}}

小红书 Skill

基于 Python Playwright 的小红书(rednote)交互工具,通过浏览器自动化从 window.__INITIAL_STATE__(Vue SSR 状态)中提取结构化数据。

前置条件

在 {baseDir} 目录下安装依赖:

cd {baseDir}
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

Linux/WSL 环境还需运行:

playwright install-deps chromium

快速开始

所有命令从 {baseDir} 目录运行。

1. 登录(首次必须)

cd {baseDir}

# 打开浏览器窗口,显示二维码供微信/小红书扫描
python -m scripts qrcode --headless=false

# 检查登录是否仍然有效
python -m scripts check-login

在无头环境下,二维码图片保存到 {baseDir}/data/qrcode.png,可通过其他渠道发送扫码。

2. 搜索

cd {baseDir}

# 基础搜索
python -m scripts search "关键词"

# 带筛选条件
python -m scripts search "美食" --sort-by=最新 --note-type=图文 --limit=10

筛选选项:

  • --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

3. 帖子详情

cd {baseDir}

# 使用搜索结果中的 id 和 xsec_token
python -m scripts feed <feed_id> <xsec_token>

# 加载评论
python -m scripts feed <feed_id> <xsec_token> --load-comments --max-comments=20

4. 用户主页

cd {baseDir}
python -m scripts user <user_id> [xsec_token]

数据提取路径

数据类型JavaScript 路径
搜索结果window.__INITIAL_STATE__.search.feeds
帖子详情window.__INITIAL_STATE__.note.noteDetailMap
用户信息window.__INITIAL_STATE__.user.userPageData
用户笔记window.__INITIAL_STATE__.user.notes

Vue Ref 处理: 始终通过 .value 或 ._value 解包:

const data = obj.value !== undefined ? obj.value : obj._value;

反爬保护

本 Skill 内置了针对小红书反机器人策略的保护措施:

  • 频率控制:两次导航间自动延迟 3-6 秒,每 5 次连续请求后冷却 10 秒
  • 验证码检测:自动检测安全验证页面重定向,触发时抛出 CaptchaError 并给出处理建议
  • 仿人类行为:随机延迟、滚动模式、User-Agent 伪装

触发验证码时的处理:

  1. 等待几分钟后重试
  2. 运行 cd {baseDir} && python -m scripts qrcode --headless=false 手动通过验证
  3. 如 Cookie 失效,重新扫码登录

输出格式

所有命令输出 JSON 到标准输出。搜索结果示例:

{
  "id": "abc123",
  "xsec_token": "ABxyz...",
  "title": "帖子标题",
  "type": "normal",
  "user": "用户名",
  "user_id": "user123",
  "liked_count": "1234",
  "collected_count": "567",
  "comment_count": "89"
}

文件结构

{baseDir}/
├── SKILL.md              # 本文件(Skill 规范)
├── README.md             # 项目文档
├── requirements.txt      # Python 依赖
├── LICENSE               # MIT 许可证
├── data/                 # 运行时数据(二维码、调试输出)
└── scripts/              # 核心模块
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py       # CLI 入口
    ├── client.py         # 浏览器客户端封装(频率控制 + 验证码检测)
    ├── login.py          # 二维码扫码登录流程
    ├── search.py         # 搜索(支持多种筛选)
    ├── feed.py           # 帖子详情提取
    └── user.py           # 用户主页提取

跨平台兼容性

环境无头模式有头模式(扫码登录)备注
Windows支持支持主要开发环境
WSL2 (Win11)支持通过 WSLg 支持需要 playwright install-deps
Linux 服务器支持不适用二维码保存为图片文件

注意事项

  1. Cookie 过期:Cookie 会定期过期,check-login 返回 false 时需重新登录
  2. 频率限制:过度抓取会触发验证码,请依赖内置的频率控制
  3. xsec_token:Token 与会话绑定,始终使用搜索/用户结果中的最新 Token
  4. 仅供学习:请遵守小红书的使用条款,本工具仅用于学习研究

平台分布

OpenClaw

96.18%
按下载量换算19,722

安全审计

VirusTotal

通过

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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