xiaohongshu-ingest v1.0.0A

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name: xiaohongshu-ingest
description: >
  小红书笔记采集 → 统一 frontmatter Markdown → 爆款拆解 + 衍生选题。
  支持笔记链接和 xhslink 短链；爆款拆解按「人群×场景×痛点×情绪×钩子」生成可复用选题。
metadata:
  category: "content"
  triggers: "[\"用户发送小红书笔记链接\", \"采集这篇小红书笔记\", \"拆解这个爆款笔记\", \"帮我做小红书选题\"]"
  version: "1.0.0"
  tags: "[\"content\", \"xiaohongshu\", \"ingest\", \"hook-analysis\", \"topic\"]"
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# 小红书采集 + 爆款拆解 Skill

把小红书笔记抓成结构化 Markdown 入库，再用 DeepSeek 拆解爆款逻辑、衍生可直接写的选题。
**自动区分图文与视频笔记**：图文 → 下载图片本地嵌入；视频 → 像抖音那样转成文字稿。
补齐了仓库在「中文内容采集」上最大的平台缺口，也是「采集 → 选题」创作工作流的起点。

## 环境要求

```bash
# 图文采集零依赖（仅 Python 标准库）

# 视频笔记转录需要（与抖音/B站转录同一套依赖）：
pip install funasr modelscope torch torchaudio
# macOS: brew install ffmpeg   |   Ubuntu: sudo apt install ffmpeg

# 强烈建议：配置 cookie 以规避风控（从浏览器登录后复制）
export XHS_COOKIE="你的小红书 cookie 字符串"

# 爆款拆解需要 DeepSeek API Key
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"
```

## 使用方法

```bash
# 1) 采集笔记 → 统一 frontmatter Markdown
python scripts/fetch_note.py "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx" -o ./out
python scripts/fetch_note.py "http://xhslink.com/xxxx" -o ./out
python scripts/fetch_note.py "链接" -o ./out --no-images   # 图文：只留图片链接不下载
python scripts/fetch_note.py "链接" -o ./out --no-video    # 视频：不转录，只留视频链接
python scripts/fetch_note.py "链接" -o ./out --fallback-text 手动正文.txt

# 2) 爆款拆解 → 拆解报告 + 5 条衍生选题
python scripts/analyze_hook.py ./out/某笔记.md -o ./out
```

## 产出

- `fetch_note.py`：标题、正文、标签、作者、互动数据（赞/藏/评）→ 统一 frontmatter Markdown（`platform: xiaohongshu`，含 `note_type: image|video`）。**按笔记类型分流**：
  - **图文笔记**：图片下载到本地 `<标题>.assets/` 并以 `![]()` 嵌入（正文常在图里，本地化后 Obsidian 直接可见）。`--no-images` 只留链接，单张失败自动回退为链接
  - **视频笔记**：提取视频直链 → ffmpeg 抽音频 → SenseVoice 转录为文字稿写入 `## 视频文字稿`。`--no-video` 只留视频链接；缺 funasr/ffmpeg 时自动降级为存链接
- `analyze_hook.py`：目标人群 / 场景 / 痛点 / 情绪价值 / 标题钩子 / 正文结构 / 可复用模板 / 5 条衍生选题（带 `- [ ]` 勾选，可直接进选题库）

## ⚠️ 关于反爬（务必先读）

小红书风控严格，**未登录的纯脚本访问经常被拦**。本 skill 的策略：

1. 优先解析页面内嵌的 `__INITIAL_STATE__` 结构化数据
2. 失败则回退到 `og:` 元标签
3. 仍失败时给出明确提示——此时可**手动复制笔记正文**存成 `.txt`，用 `--fallback-text` 继续生成统一 Markdown，或直接走 `analyze_hook.py` 拆解（拆解环节不依赖抓取）

提供 `XHS_COOKIE` 能显著提高采集成功率。页面结构若调整，需更新 `fetch_note.py` 里的选择器。

## 合规声明

仅供**个人学习与研究**使用。请遵守小红书用户协议与 robots 规则，控制请求频率，不要用于批量抓取、商用爬取或侵犯他人权益的场景。

## 衔接工作流

- 采集产物 → `knowledge-base-management` 入库（统一 frontmatter，按 `platform` 聚合）
- 衍生选题 → 创作者选题流（采集 → 拆解 → 选题库 → 初稿）
- 多篇拆解 → 沉淀「爆款选题库」，对接 `industry-intelligence-radar` 的趋势信号

## 参考

- 小红书爆款方法论：人群 × 场景 × 痛点 + 情绪价值
- [DeepSeek](https://platform.deepseek.com/) — 拆解用 LLM