
Write Xiaohongshu
This automates the full Xiaohongshu content creation workflow by first researching top-performing posts (minimum 10 samples), analyzing their titles, structures, and comment patterns for emotional resonance, then enriching your topic with background research via Firecrawl before writing and publishing. It enforces strict character limits: 20 for titles, 1000 for body text. The process is thorough, pulling patterns from high-engagement posts, extracting what makes people comment and share, then generating content that matches those patterns while keeping the conversational tone that works on the platform. Use it when you need to write 小红书笔记 but want it grounded in actual data about what performs well rather than guessing.
- skills.sh installs
- 4.8K
- GitHub stars
- 5
- last updated
- Aug 21, 2026
Install
$ npx -y skills add adjfks/corner-skills --skill write-xiaohongshu --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Files
Write Xiaohongshu(小红书:先研究再写再发)
Quick Start(最短用法)
当用户给你一个主题时,直接按"步骤 0→7"跑完整流程;最终只输出:
- 标题(≤20 字符)
- 正文(≤1000 字符)
- 标签(#xxx #yyy…)
- 配图(如果用户提供则使用提供图片,没有则自选1~2 张,9:16 优先)
- 用户review后发布
- 发布结果(若小红书 MCP 可用)
硬性限制(必须遵守)
- 标题:≤ 20 字符
- 正文:≤ 1000 字符
计数口径:按“字符”计数(包含空格、标点、换行、#话题 等)。为稳妥:标题尽量≤18,正文尽量≤950,留给标签/格式余量。
输出(必须包含这些块)
本 skill 的输出分三段段:
- 分析总结报告(在完成步骤 1+2 的分析后必须先给出,结构见下方模板)
- 最终可发布成稿(标题+正文+标签+配图)
- review后的发布结果
标题:<不超过20字符>
正文:
<不超过1000字符>
标签:#标签1 #标签2 #标签3 ...
配图:<1~2张,9:16优先;给出图片URL或本地路径>
如果发布接口支持“标签单独字段”,则正文里不要堆 #标签,把标签放到发布参数里;最终仍需保证正文自身≤1000。
总流程(必须按顺序做)
flowchart TD
A[检查登录状态] --> B[小红书找Top10图文]
B --> C[拆标题&正文规律 + 点赞高原因]
C --> D[抓评论并分析情绪共鸣点]
D --> E[Firecrawl补背景&事实校验]
E --> F[写标题/正文/标签 + 字数自检]
F --> G{用户是否提供图片?}
G -- 是 --> H[用用户图片]
G -- 否 --> I[网上找1~2张高清9:16图]
H --> J[展示内容给用户确认]
I --> J
J --> K{用户确认?}
K -- 确认 --> L[用小红书MCP发布]
K -- 需修改 --> F
步骤 0:先检查登录状态
先调用小红书mcp检查登录态,未登录要获取二维码给用户登录。
步骤 1:小红书找相关“点赞Top10”图文帖,并总结规律
目标:先找“同类内容里最受欢迎的写法”,再动笔。
硬性门槛(必须执行)
- 必须成功获取到至少 10 条"帖子详情完整可用"的图文帖子,才能进入步骤 2/3/4/5/6/7。
要求:
Sponsors
Details
- Repository
- github.com/adjfks/corner-skills
- Categories
- AI & Agent Building, Data Science & ML, Release Management