xiaohongshu — for Claude Code xiaohongshu, oasis7, community, for Claude Code, ide skills, 未登录时需扫码:, 获取二维码,用小红书 App 扫码。 服务端口可通过, 环境变量覆盖(默认, )。 ## 核心数据流 **重要:** 大多数操作需要, search.sh <关键词>

v1.0.0

关于此技能

适用场景: Ideal for AI agents that need 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。. 本地化技能摘要: xiaohongshu helps AI agents handle repository-specific developer workflows with documented implementation details.

功能特性

基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。
./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。

# 核心主题

eng-cc eng-cc
[2]
[0]
更新于: 4/23/2026

技能概览

先看适用场景、限制条件和安装路径,再决定是否继续深入。

适用场景: Ideal for AI agents that need 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。. 本地化技能摘要: xiaohongshu helps AI agents handle repository-specific developer workflows with documented implementation details.

核心价值

推荐说明: xiaohongshu helps agents 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。. xiaohongshu helps AI agents handle repository-specific developer workflows with documented implementation details.

适用 Agent 类型

适用场景: Ideal for AI agents that need 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。.

赋予的主要能力 · xiaohongshu

适用任务: Applying 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。
适用任务: Applying ./install-check.sh # 检查依赖(xiaohongshu-mcp、jq、python3)
适用任务: Applying ./start-mcp.sh # 启动 MCP 服务(默认端口 18060)

! 使用限制与门槛

  • 限制说明: Requires repository-specific context from the skill documentation
  • 限制说明: Works best when the underlying tools and dependencies are already configured

关于来源内容

The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.

实验室 Demo

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

常见问题与安装步骤

以下问题与步骤与页面结构化数据保持一致,便于搜索引擎理解页面内容。

? FAQ

xiaohongshu 是什么?

适用场景: Ideal for AI agents that need 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。. 本地化技能摘要: xiaohongshu helps AI agents handle repository-specific developer workflows with documented implementation details.

如何安装 xiaohongshu?

运行命令:npx killer-skills add eng-cc/oasis7/xiaohongshu。支持 Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Code 等 19+ IDE/Agent。

xiaohongshu 适用于哪些场景?

典型场景包括:适用任务: Applying 基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。、适用任务: Applying ./install-check.sh # 检查依赖(xiaohongshu-mcp、jq、python3)、适用任务: Applying ./start-mcp.sh # 启动 MCP 服务(默认端口 18060)。

xiaohongshu 支持哪些 IDE 或 Agent?

该技能兼容 Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer。可使用 Killer-Skills CLI 一条命令通用安装。

xiaohongshu 有哪些限制?

限制说明: Requires repository-specific context from the skill documentation;限制说明: Works best when the underlying tools and dependencies are already configured。

安装步骤

  1. 1. 打开终端

    在你的项目目录中打开终端或命令行。

  2. 2. 执行安装命令

    运行:npx killer-skills add eng-cc/oasis7/xiaohongshu。CLI 会自动识别 IDE 或 AI Agent 并完成配置。

  3. 3. 开始使用技能

    xiaohongshu 已启用,可立即在当前项目中调用。

! 来源说明

此页面仍可作为安装与查阅参考。继续使用前,请结合上方适用场景、限制条件和上游仓库说明一起判断。

Upstream Repository Material

The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.

Upstream Source

xiaohongshu

安装 xiaohongshu,这是一款面向AI agent workflows and automation的 AI Agent Skill。查看功能、使用场景、限制条件与安装命令。

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
The section below comes from the upstream repository. Use it as supporting material alongside the fit, use-case, and installation summary on this page.
Upstream Source

小红书 MCP Skill

基于 xiaohongshu-mcp 封装的 shell 脚本工具集。

前置条件

bash
1cd scripts/ 2./install-check.sh # 检查依赖(xiaohongshu-mcp、jq、python3) 3./start-mcp.sh # 启动 MCP 服务(默认端口 18060) 4./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
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
status.sh检查登录
install-check.sh检查依赖

MCP 工具详细参数

search_feeds — 搜索笔记

json
1{"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

json
1{"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

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

reply_comment_in_feed — 回复评论

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

comment_iduser_id 从 get_feed_detail 返回的评论列表中获取。

user_profile — 用户主页

json
1{"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

json
1{"feed_id": "...", "xsec_token": "..."} 2{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "unlike": true}

favorite_feed — 收藏/取消

json
1{"feed_id": "...", "xsec_token": "..."} 2{"feed_id": "...", "xsec_token": "...", "unfavorite": true}

publish_content — 发布图文

json
1{"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

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

其他工具

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

热点跟踪

自动搜索 → 拉取详情 → 生成 Markdown 报告。

bash
1./track-topic.sh "DeepSeek" --limit 5 2./track-topic.sh "春节旅游" --limit 10 --output report.md 3./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。

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

posts.json 格式:

json
1[{ 2 "title": "标题", "author": "作者", "stats": "1.3万赞", 3 "desc": "正文摘要", "images": ["https://..."], 4 "per_image_text": {"1": "第2张图的说明"} 5}]

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)

相关技能

寻找 xiaohongshu 的替代方案 (Alternative) 或可搭配使用的同类 community Skill?探索以下相关开源技能。

查看全部

openclaw-release-maintainer

Logo of openclaw
openclaw

本地化技能摘要: 🦞 # OpenClaw Release Maintainer Use this skill for release and publish-time workflow. It covers ai, assistant, crustacean workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

333.8k
0
AI

widget-generator

Logo of f
f

本地化技能摘要: Generate customizable widget plugins for the prompts.chat feed system # Widget Generator Skill This skill guides creation of widget plugins for prompts.chat . It covers ai, artificial-intelligence, awesome-list workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf

149.6k
0
AI

flags

Logo of vercel
vercel

本地化技能摘要: The React Framework # Feature Flags Use this skill when adding or changing framework feature flags in Next.js internals. It covers blog, browser, compiler workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

138.4k
0
浏览器

pr-review

Logo of pytorch
pytorch

本地化技能摘要: Usage Modes No Argument If the user invokes /pr-review with no arguments, do not perform a review . It covers autograd, deep-learning, gpu workflows. This AI agent skill supports Claude Code, Cursor, and Windsurf workflows.

98.6k
0
开发者工具