Skill: zlszhonglongshen/knowledge-card-factory (version 1.0.0)

--- name: knowledge-card-factory version: 1.0.0 description: 智能知识卡片生产流水线。自动化完成热点发现、内容深挖、AI 配图、多端发布的完整流程。适用于自媒体运营、知识分享、品牌营销等场景。 author: OpenClaw AgentSkills Architect tags: - content-creation - automation - social-media - ai-workflow - productivity requires: - brave-search - agent-reach - nano-banana-pro - xiaohongshu-mcp optional: - card-renderer - weather - feishu-doc - summarize --- # Knowledge Card Factory 智能知识卡片生产流水线 — 从选题到发布的全自动化解决方案。 ## 何时使用 当用户需要： - 快速生产社交媒体内容 - 制作知识卡片/信息图 - 自动化内容发布流程 - 热点追踪与借势营销 触发关键词： - "做一张知识卡片" - "帮我生成内容发小红书" - "自动化内容生产" - "热点内容创作" ## 工作流程 ### 1. 热点发现 (brave-search) ```bash # 使用 brave-search 搜索热点 # 示例: 搜索 AI 行业趋势 search_query = "{用户指定的主题} 最新 趋势 2026" ``` **输出**: - 热点话题列表 - 相关新闻报道 - 关键数据点 ### 2. 内容深挖 (agent-reach) ```bash # 使用 agent-reach 跨平台抓取 # 支持: Twitter/X, 小红书, B站, 公众号, 微博, LinkedIn ``` **操作**: 1. 基于热点话题搜索多平台内容 2. 提取核心观点和数据 3. 生成内容摘要 ### 3. 卡片创作 #### 方案 A: AI 配图 (nano-banana-pro) ``` 提示词模板: "Create a {style} style illustration about {topic}, featuring {key_elements}, modern, clean design" ``` #### 方案 B: 卡片渲染 (card-renderer) ``` 支持风格: - Mac Pro 风格 - 赛博朋克 - 包豪斯 - 清新简约 ``` ### 4. 多端发布 (xiaohongshu-mcp) ```yaml 发布配置: platform: xiaohongshu content: title: {生成的标题} body: {生成的正文} images: [{图片路径}] tags: [{话题标签}] ``` ## 使用示例 ### 示例 1: 制作 AI 趋势卡片 **用户指令**: > "帮我做一张 AI Agent 发展趋势的知识卡片，发到小红书" **执行步骤**: ```python # Step 1: 热点发现 topics = brave_search("AI Agent 发展趋势 2026") # Step 2: 内容深挖 content = agent_reach( platforms=["twitter", "xiaohongshu", "wechat"], query="AI Agent trends" ) # Step 3: 生成配图 image = nano_banana_pro( prompt="AI Agent ecosystem diagram, futuristic style", size="1024x1024" ) # Step 4: 发布 result = xiaohongshu_publish( title="2026 AI Agent 五大趋势", content=content.summary, images=[image] ) ``` **输出**: ``` ✅ 知识卡片已发布 📄 标题: 2026 AI Agent 五大趋势 🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx 👀 预览: [卡片图片] ``` ### 示例 2: 天气出行指南 **用户指令**: > "帮我做一张北京周末出行天气指南" **执行步骤**: ```python # Step 1: 获取天气 weather_data = weather("北京", days=3) # Step 2: 搜索热门景点 spots = brave_search("北京周末热门景点") # Step 3: 渲染卡片 card = card_renderer( template="清新简约", data={ weather: weather_data, recommendations: spots } ) ``` ## 配置选项 ### workflow.json ```json { "name": "knowledge-card-factory", "version": "1.0.0", "stages": [ { "id": "discover", "skills": ["brave-search"], "config": { "result_limit": 10, "freshness": "week" } }, { "id": "research", "skills": ["agent-reach"], "config": { "platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"], "max_results": 20 } }, { "id": "create", "skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"], "config": { "default_style": "cyberpunk", "image_size": "1024x1024" } }, { "id": "publish", "skills": ["xiaohongshu-mcp"], "config": { "auto_publish": false, "require_confirmation": true } } ], "error_handling": { "retry": 3, "on_failure": "save_draft" } } ``` ## 错误处理 | 错误类型 | 处理方式 | |----------|----------| | 搜索失败 | 重试 3 次，使用缓存数据 | | 配图生成失败 | 降级到文字卡片 | | 发布失败 | 保存本地草稿，通知用户 | ## 注意事项 1. **发布前确认**: 默认开启 `require_confirmation`，确保用户审核后再发布 2. **内容质量**: 生成的内容需要用户确认，避免 AI 幻觉 3. **图片版权**: AI 生成图片需标注来源 4. **平台规则**: 不同平台有不同发布限制，注意合规 ## 扩展能力 - **添加新渠道**: 实现对应平台的 Skill 接口 - **自定义模板**: 在 templates/ 目录添加卡片模板 - **数据源扩展**: 在 sources/ 目录添加新数据源

path: README.md
content: # Knowledge Card Factory - 智能知识卡片生产流水线

## 业务场景

在社交媒体时代，内容创作者面临一个核心痛点：**高质量内容生产效率低下**。一篇深度文章从选题、调研、撰写到设计配图，往往需要数小时甚至数天。

**Knowledge Card Factory** 是一个端到端的内容生产自动化解决方案，将 AI 技术栈整合为一条高效流水线，实现「选题 → 调研 → 创作 → 设计 → 发布」的全流程自动化。

---

## 痛点分析

| 痛点 | 传统方式 | Knowledge Card Factory |
|------|----------|------------------------|
| 选题耗时 | 手动浏览热点，耗时长 | 自动抓取趋势热点 |
| 调研困难 | 多平台切换，信息碎片化 | 一键聚合多源数据 |
| 写作瓶颈 | 创意枯竭，效率低 | AI 辅助生成框架 |
| 配图繁琐 | 找图/设计耗时 | 自动生成高质量配图 |
| 发布分散 | 多平台逐一发布 | 统一发布到多渠道 |

---

## Skill 编排图谱

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Knowledge Card Factory                            │
│                                                                       │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐       │
│  │ Stage 1  │───▶│ Stage 2  │───▶│ Stage 3  │───▶│ Stage 4  │       │
│  │ 热点发现 │    │ 内容深挖 │    │ 卡片创作 │    │ 多端发布 │       │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘       │
│       │              │              │              │                 │
│       ▼              ▼              ▼              ▼                 │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐       │
│  │brave-    │    │agent-    │    │nano-     │    │xiaohongshu│      │
│  │search    │    │reach     │    │banana-pro│    │-mcp      │       │
│  │          │    │          │    │          │    │          │       │
│  │ 天气/新闻│    │ 多平台   │    │ AI 配图  │    │ 小红书   │       │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘       │
│                                                                       │
│  可选扩展:                                                            │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐                        │
│  │card-     │    │wechat-   │    │feishu-   │                        │
│  │renderer  │    │article-  │    │doc       │                        │
│  │ 样式渲染 │    │pro       │    │ 内部协同 │                        │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 编排技能详解

### Stage 1: 热点发现 (brave-search)
- **能力**: 实时搜索热点话题、趋势新闻
- **输入**: 关键词或行业领域
- **输出**: 热点话题列表 + 相关数据

### Stage 2: 内容深挖 (agent-reach)
- **能力**: 跨平台抓取 Twitter、小红书、B站、公众号等
- **输入**: 热点话题
- **输出**: 多源内容聚合 + 核心观点提取

### Stage 3: 卡片创作 (nano-banana-pro + card-renderer)
- **能力**: 
  - `nano-banana-pro`: AI 生成高质量配图
  - `card-renderer`: 多风格卡片渲染 (Mac Pro、赛博朋克、包豪斯)
- **输入**: 内容 + 风格偏好
- **输出**: 精美知识卡片图片

### Stage 4: 多端发布 (xiaohongshu-mcp)
- **能力**: 自动发布到小红书等社交平台
- **输入**: 文案 + 图片
- **输出**: 发布结果 + 链接

---

## 使用示例

### 示例 1: AI 行业热点卡片

```bash
# 用户指令
"帮我制作一张关于「AI Agent 发展趋势」的知识卡片，发到小红书"

# 执行流程
1. brave-search: 搜索 "AI Agent 2026 trends"
2. agent-reach: 抓取 Twitter/X、公众号相关文章
3. nano-banana-pro: 生成科技风格配图
4. card-renderer: 渲染为赛博朋克风格卡片
5. xiaohongshu-mcp: 发布到小红书

# 输出
✅ 知识卡片已发布: https://xiaohongshu.com/note/xxx
```

### 示例 2: 周末天气出行指南

```bash
# 用户指令
"帮我做一张北京周末出行天气指南卡片"

# 执行流程
1. brave-search + weather: 获取北京周末天气
2. agent-reach: 搜索北京热门景点、活动
3. card-renderer: 渲染为清新风格卡片
4. 可选发布到飞书文档存档

# 输出
✅ 卡片已生成: /output/2026-03-22-beijing-weekend.png
```

---

## 技术架构

```yaml
# workflow.yaml
name: knowledge-card-factory
version: 1.0.0
description: 智能知识卡片生产流水线

stages:
  - id: discover
    name: 热点发现
    skills:
      - brave-search
      - weather (可选)
    outputs:
      - topics: 热点话题列表
      - data: 相关数据

  - id: research
    name: 内容深挖
    skills:
      - agent-reach
    inputs:
      - topics
    outputs:
      - content: 聚合内容
      - insights: 核心观点

  - id: create
    name: 卡片创作
    skills:
      - nano-banana-pro
      - card-renderer
    inputs:
      - content
      - insights
    outputs:
      - card_image: 知识卡片图片
      - caption: 配套文案

  - id: publish
    name: 多端发布
    skills:
      - xiaohongshu-mcp
      - feishu-doc (可选)
    inputs:
      - card_image
      - caption
    outputs:
      - publish_url: 发布链接

error_handling:
  retry: 3
  fallback:
    - 保存本地草稿
    - 通知用户确认
```

---

## 安装依赖 Skills

```bash
# 安装所需技能
clawhub install brave-search
clawhub install agent-reach
clawhub install nano-banana-pro
clawhub install card-renderer
clawhub install xiaohongshu-mcp
```

---

## 适用场景

- **自媒体运营**: 快速生产高质量内容
- **知识分享**: 技术总结、学习笔记可视化
- **品牌营销**: 热点借势、事件营销
- **企业内训**: 知识卡片培训材料
- **个人品牌**: 建立专业形象

---

## 扩展性

本 Combo 支持灵活扩展：

- **添加新渠道**: 接入微信公众号 (wechat-article-pro)
- **增强分析**: 加入 summarize 技能做内容摘要
- **团队协作**: 接入 feishu-doc 实现团队协同
- **多语言**: 接入翻译技能支持国际化

---

## 版本历史

| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|----------|
| 1.0.0 | 2026-03-22 | 初始版本，支持完整流水线 |

---

**作者**: OpenClaw AgentSkills 架构师
**许可**: MIT

path: examples.md
content: # Knowledge Card Factory - 使用示例

本文档提供 Knowledge Card Factory 的详细使用示例。

---

## 示例 1: AI 行业趋势卡片

### 用户指令
```
帮我制作一张关于「AI Agent 发展趋势」的知识卡片，发到小红书
```

### 执行过程

#### Stage 1: 热点发现
```bash
# brave-search 搜索热点
搜索关键词: "AI Agent 发展趋势 2026"
结果数量: 10 条

发现热点:
1. 多模态 Agent 成为主流
2. Agent 编排框架兴起
3. 企业级 Agent 平台爆发
4. Agent 安全与合规受关注
5. Agent 开发工具链成熟
```

#### Stage 2: 内容深挖
```bash
# agent-reach 跨平台抓取
平台: Twitter/X, 小红书, 公众号

核心观点:
- 多模态能力成为 Agent 标配
- Agent 间协作需要标准化协议
- 企业部署关注安全与可控性
- 低代码 Agent 开发平台兴起

数据点:
- 2026 年 Agent 市场规模预计 $150 亿
- 60% 企业已试点 AI Agent
- 平均 Agent 部署周期缩短至 2 周
```

#### Stage 3: 卡片创作
```bash
# nano-banana-pro 生成配图
风格: 赛博朋克
尺寸: 1024x1024

# card-renderer 渲染卡片
模板: 知识卡片模板
内容: 5 大趋势 + 数据可视化

生成文案:
标题: 2026 AI Agent 五大趋势，你准备好了吗？

正文:
🤖 AI Agent 正在重塑我们的工作方式...

标签: #AI #Agent #人工智能 #效率工具
```

#### Stage 4: 多端发布
```bash
# xiaohongshu-mcp 发布
平台: 小红书

发布结果:
✅ 发布成功
🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx
📊 预估曝光: 5000+
```

---

## 示例 2: 天气出行指南

### 用户指令
```
帮我做一张北京周末出行天气指南卡片
```

### 执行过程

#### Stage 1: 数据获取
```bash
# weather 获取天气
城市: 北京
日期: 本周六、周日

天气数据:
周六: 晴，18-25°C，空气质量优
周日: 多云，16-22°C，有轻微雾霾

# brave-search 搜索景点
热门景点: 颐和园、故宫、798艺术区、三里屯
```

#### Stage 2: 内容整合
```bash
# 生成推荐
周六推荐:
- 户外活动: 颐和园踏青
- 适合: 拍照、散步、划船

周日推荐:
- 室内活动: 798艺术区看展
- 适合: 艺术、咖啡、打卡

穿搭建议:
- 春秋过渡季，建议薄外套
- 周日注意防护
```

#### Stage 3: 卡片生成
```bash
# card-renderer 渲染
风格: 清新简约
模板: 天气出行指南

输出: beijing-weekend-guide.png
```

---

## 示例 3: 技术知识卡片

### 用户指令
```
帮我做一张「Rust vs Go 性能对比」的技术卡片
```

### 执行过程

#### Stage 1: 技术调研
```bash
# brave-search 技术搜索
关键词: "Rust vs Go performance benchmark 2026"

发现对比点:
- 内存占用: Rust 更低
- 编译速度: Go 更快
- 运行性能: Rust 略胜
- 并发模型: 各有优势
- 学习曲线: Go 更平缓
```

#### Stage 2: 数据整理
```bash
# benchmark 数据
内存占用 (Web Server):
- Rust: 15MB
- Go: 45MB

编译时间 (100k lines):
- Rust: 120s
- Go: 8s

HTTP 吞吐量:
- Rust: 280k req/s
- Go: 250k req/s
```

#### Stage 3: 卡片创作
```bash
# nano-banana-pro 生成技术风格配图
风格: 简洁科技风
元素: 代码、性能图表

# 文案生成
标题: Rust vs Go: 2026 年度性能对决

关键结论:
✅ 追求极致性能 → 选 Rust
✅ 追求开发效率 → 选 Go
✅ 大型后端项目 → 看团队背景

标签: #Rust #Go #编程 #性能优化
```

---

## 示例 4: 产品发布海报

### 用户指令
```
帮我做一张「新产品上线」的宣传海报
```

### 执行过程

#### Stage 1: 产品信息收集
```bash
# 用户输入产品信息
产品名称: AI Assistant Pro
核心功能: 智能对话、文档处理、代码生成
目标用户: 开发者、内容创作者
价格: $9.9/月
```

#### Stage 2: 卖点提炼
```bash
# 核心卖点
1. 🚀 10倍效率提升
2. 📝 一键文档生成
3. 💻 智能代码补全
4. 🔒 端到端加密安全

# 竞品对比
vs ChatGPT: 更专注开发者场景
vs Claude: 更轻量、更快
vs Cursor: 不依赖 IDE
```

#### Stage 3: 海报生成
```bash
# nano-banana-pro 生成海报
风格: 现代科技
元素: 产品界面截图、功能图标

# 文案
标题: AI Assistant Pro 正式上线 🎉

副标题: 让 AI 成为你的超级搭档

CTA: 立即体验 → ai-assistant.pro

限时优惠: 首月 5 折
```

#### Stage 4: 多渠道发布
```bash
# 发布到多个平台
✅ 小红书: 已发布
✅ 公众号: 草稿已保存
✅ 微博: 已发布
✅ 飞书文档: 已归档
```

---

## 高级用法

### 自定义工作流

```json
{
  "custom_workflow": {
    "skip_stages": ["research"],
    "custom_content": "用户提供的原始内容",
    "style_override": "minimalist",
    "publish_later": true
  }
}
```

### 批量生产

```bash
# 批量生成多个主题卡片
topics = ["AI趋势", "Rust教程", "产品设计", "效率工具"]

for topic in topics:
    workflow.run(topic)
```

### 定时任务

```bash
# 每日热点卡片
cron: "0 9 * * *"
task: "生成昨日 AI 热点卡片并发布"
```

---

## 输出文件结构

```
output/
└── 2026-03-22/
    ├── ai-agent-trends/
    │   ├── card.png          # 知识卡片
    │   ├── caption.txt       # 配套文案
    │   ├── sources.json      # 内容来源
    │   └── publish_log.json  # 发布记录
    ├── beijing-weather/
    │   └── ...
    └── rust-vs-go/
        └── ...
```

---

## 常见问题

### Q: 生成的内容质量如何保证？
A: 系统默认开启 `require_confirmation`，所有内容需用户确认后才会发布。

### Q: 支持哪些发布平台？
A: 目前支持小红书，可通过扩展技能支持更多平台。

### Q: 图片版权如何处理？
A: AI 生成的图片可自由使用，但建议标注「AI 生成」。

### Q: 可以自定义卡片模板吗？
A: 可以，在 `templates/` 目录添加自定义模板即可。

path: workflow.json
content: {
  "name": "knowledge-card-factory",
  "version": "1.0.0",
  "description": "智能知识卡片生产流水线 - 从选题到发布的全自动化解决方案",
  "author": "OpenClaw AgentSkills Architect",
  "created": "2026-03-22",
  
  "metadata": {
    "category": "content-automation",
    "tags": ["content-creation", "social-media", "ai-workflow", "productivity"],
    "estimated_time": "5-10 minutes",
    "difficulty": "intermediate"
  },

  "dependencies": {
    "required": [
      {
        "name": "brave-search",
        "purpose": "热点发现与网络搜索",
        "source": "https://clawhub.ai/brave-search"
      },
      {
        "name": "agent-reach",
        "purpose": "多平台内容抓取",
        "source": "https://clawhub.ai/agent-reach"
      },
      {
        "name": "nano-banana-pro",
        "purpose": "AI 图片生成",
        "source": "https://clawhub.ai/nano-banana-pro"
      },
      {
        "name": "xiaohongshu-mcp",
        "purpose": "小红书发布",
        "source": "https://clawhub.ai/xiaohongshu-mcp"
      }
    ],
    "optional": [
      {
        "name": "card-renderer",
        "purpose": "知识卡片样式渲染",
        "source": "https://clawhub.ai/card-renderer"
      },
      {
        "name": "weather",
        "purpose": "天气数据获取",
        "source": "https://clawhub.ai/weather"
      },
      {
        "name": "feishu-doc",
        "purpose": "飞书文档协同",
        "source": "https://clawhub.ai/feishu-doc"
      },
      {
        "name": "summarize",
        "purpose": "内容摘要生成",
        "source": "https://clawhub.ai/summarize"
      }
    ]
  },

  "stages": [
    {
      "id": "discover",
      "name": "热点发现",
      "description": "搜索热点话题和趋势数据",
      "skills": ["brave-search"],
      "config": {
        "result_limit": 10,
        "freshness": "week",
        "language": "zh"
      },
      "inputs": {
        "query": {
          "type": "string",
          "required": true,
          "description": "搜索关键词或主题"
        },
        "freshness": {
          "type": "string",
          "default": "week",
          "enum": ["day", "week", "month"],
          "description": "内容时效性"
        }
      },
      "outputs": {
        "topics": {
          "type": "array",
          "description": "热点话题列表"
        },
        "news": {
          "type": "array",
          "description": "相关新闻报道"
        },
        "data_points": {
          "type": "object",
          "description": "关键数据点"
        }
      }
    },
    {
      "id": "research",
      "name": "内容深挖",
      "description": "跨平台抓取和聚合内容",
      "skills": ["agent-reach"],
      "depends_on": ["discover"],
      "config": {
        "platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat", "bilibili"],
        "max_results_per_platform": 5,
        "extract_images": true
      },
      "inputs": {
        "topics": {
          "type": "array",
          "source": "discover.topics"
        },
        "platforms": {
          "type": "array",
          "default": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"]
        }
      },
      "outputs": {
        "content": {
          "type": "array",
          "description": "聚合的内容列表"
        },
        "insights": {
          "type": "array",
          "description": "提取的核心观点"
        },
        "images": {
          "type": "array",
          "description": "相关图片资源"
        }
      }
    },
    {
      "id": "create",
      "name": "卡片创作",
      "description": "生成知识卡片和配套文案",
      "skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"],
      "depends_on": ["research"],
      "config": {
        "default_style": "cyberpunk",
        "image_size": "1024x1024",
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          "type": "string",
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