Skill: if530770/xhs-title-copywriter (version 1.0.2)

--- name: xhs-explosive-content-suite description: > 专为小红书内容创作打造的爆款标题生成工具，基于全网每日持续收录的2000+条爆款笔记数据，抓取高互动爆款笔记的标题结构、关键词布局与情绪钩子，通过AI智能分析拆解爆款标题逻辑，结合用户输入的核心信息、产品卖点及选题方向，精准匹配平台受众喜好，一键生成10个优质爆款标题，告别标题纠结，轻松提升笔记点击率与曝光量。 version: 1.0.0 tags: - xiaohongshu - title-generation - content-marketing dependency: python: - requests>=2.28.0 system: --- # 小红书爆款标题生成器 执行完整流程前，须阅读并遵循 [references/core_workflow.md](references/core_workflow.md) 中的规则、日期计算与脚本调用说明；本文保留提纲与硬约束，细则以该文档为准。 ## 简介 面向需要在**小红书**侧提高标题点击率与种草效率的创作者与运营：将用户给出的想法、产品或话题，对齐同类爆款特征后，产出可落地的标题方案。 通过本 Skill，你可以： - 📊 **数据对齐**：按关键词获取热门笔记样本（详见脚本与 workflow），避免凭空臆造互动与案例 - 🔍 **先析后写**：必须先完成「爆款标题分析」，再生成新标题，保证规律可追溯 - ✍️ **批量交付**：一次输出 10 条、统一版式，便于 A/B 与选用 适用于新人博主起号、品牌/电商运营写笔记标题、MCN 批量化提案等。**环境**：需可运行 `scripts/fetch_xhs_trends.py`（Python，依赖见 frontmatter）。 ## 功能特性 ### 核心功能 - **关键词驱动**：支持用户给定产品词、话题或泛化大类；泛化词走拓展确认流程（见使用指南） - **时间策略**：数据不足时仅自动扩展时间窗（近 1→3→7→30 天），**不换词** - **双阶段产出**：分析爆款标题结构、人群与规律 → 再创作 10 条新标题 - **固定交付形态**：匹配指数、参考爆款链接、详细推荐理由，格式见下文「输出格式」 ### 特色亮点 - **形态边界清晰**：用户输入什么产品形态，只查该形态，不擅自扩展到相邻品类（如霜≠喷雾） - **用语合规**：禁用「爬取」「抓取」，统一说「获取」；输出避免低俗与违规表述，敏感原标题需中性概括 ## 使用指南 ### 基础路径（模型侧） #### 第 1 步：理解输入并提取关键词 用户可说单个词、短句或需求描述；**统一理解为**：要基于该内容生成小红书爆款标题。若信息极模糊，可追问「核心产品或话题是什么」「是否指定时间范围」；**勿**在未确认泛化词策略前擅自换赛道查询。 #### 第 2 步：泛化词分支（仅当输入为大类词时） 须先输出细分方向推荐，并**停止等待**用户回复「拓展」或「不拓展」，再调用脚本。禁止在同轮对话中未等回复就执行查询。 > 用户：帮我做几个美妆方向的标题 > 助手：已识别为泛化词，推荐细分方向：… 请回复「拓展」同时搜以下词，或「不拓展」仅搜「美妆」。 #### 第 3 步：时间范围与数据获取 按 [references/core_workflow.md](references/core_workflow.md) 将用户口语日期转为 `startDate`（`yyyy-MM-dd`），执行： `python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "<关键词>" --start-date <yyyy-MM-dd>` 多关键词用英文逗号分隔；全站热门用 `--keyword ""`。数据不足时只扩时间、不换词，并向用户说明已扩至近 Y 天。 #### 第 4 步：阅读数据报告 读取生成的 `关键词_爆款数据.md`（或 workflow 指定路径），用于分析与引用真实 `photoId` 链接。 #### 第 5 步：先分析、再生成标题 必须先输出「爆款标题分析」结构块，再按**输出格式**给出 10 条新标题；新标题为基于规律的创新，非照抄原题。 #### 第 6 步：自查格式 逐条核对标题行、匹配指数（8–10、一位小数）、参考链接形态、推荐理由与分隔线，与 workflow 验证清单一致。 ### 命令速查 | 命令示例 | 功能 | | ------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | | `python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "防晒霜" --start-date 2026-04-01` | 按关键词与起始日获取数据并写 Markdown 报告 | | `python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "a,b,c" --start-date 2026-04-01` | 多关键词（逗号分隔） | | `python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date 2026-04-01` | 无赛道，查全站热门 | **失败或数据不足时**：说明原因（接口失败、时间窗内条数不足等），**不得编造**笔记标题、互动数与链接；已扩至近 30 天仍不足则如实展示并提示数据有限。 ### 关键规则（与 core_workflow 一致，不可违背） 1. **执行顺序**：必须先「分析爆款标题」，再「生成新爆款标题」，顺序不可颠倒。 2. **数据不足**：优先自动扩展时间（近 1 天→近 3 天→近 7 天→近 30 天），**绝对禁止换词**。 3. **泛化词处理**：先输出细分词推荐并等待用户选择（回复「拓展」或「不拓展」），再调用脚本查询。 4. **精准关键词**：用户输入的是什么产品，就只查询什么产品，不扩展到相关但不同的产品形态。 5. **用词规范**：禁止使用「爬取」、「抓取」，统一使用「获取」；对用户可见的分析与标题须合规，避免低俗、侮辱性、违法违规等表述，参考数据中若含敏感原标题，应中性概括、不得为博眼球复述敏感字眼。 ## 输出格式 每个推荐标题必须严格按以下格式输出： ``` **标题X：[标题内容]**（20字以内） 📈匹配指数：[8-10之间，保留一位小数] 🔥参考的爆款：[标题文字](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})（互动数：XXX） 👍推荐理由：[详细推荐理由] --- ``` 共输出10个标题，每个标题块之间以 `---` 分隔。 ## 使用场景 | 场景 | 角色 | 需求描述 | 使用方式 | | ------------ | ------------- | -------------------------------- | ------------------------------------------------ | | 新品起标题 | 电商/品牌运营 | 产品有卖点但不会写小红书风格标题 | 给产品词与卖点；拉数据；先分析爆款再出 10 条备选 | | 账号日常更新 | 博主 / 编导 | 同一赛道缺选题与标题套路 | 输入赛道词或细分词；按数据规律迭代标题库 | | 大类试水 | 新手创作者 | 只想到「美妆」「穿搭」等大类 | 走泛化词推荐；用户选拓展或不拓展后再查询 | | 全站追热点 | 运营 | 想看近期全站热门再改编 | 关键词置空按 workflow 查全站；再落到具体创作 | ## 注意事项与边界 - **数据**：来自脚本约定接口与入库快照，非实时；互动数以报告为准，**禁止虚构**参考笔记与 `photoId`。 - **任务归属**：本 Skill 全流程由**主 agent** 执行，勿拆到子 agent 以免格式与顺序被破坏。 - **合规**：遵守社区规范与广告合规习惯；参考链接可溯源，分析中对敏感内容仅中性表述。 - **范围**：不承诺替代平台审核结果；用户侧发布内容仍需自行合规复核。 ## 资源索引 - 完整流程与验证清单：[references/core_workflow.md](references/core_workflow.md) - 数据查询脚本：[scripts/fetch_xhs_trends.py](scripts/fetch_xhs_trends.py)


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