piekill

Xiaohongshu Search Summarizer

ナレッジ管理v1.0.3
作者:piekill更新日 2026-05-11全 4 バージョン · 最新版の公開日 2026-03-10xiaohongshu-search-summarizer
#Summarize#小红书

AlphaMoatによると、2026-09時点でXiaohongshu Search Summarizerのダウンロード数は4,717、スター数は8で、AIスキル全体5,078件中2,007位、ナレッジ管理では442件中191位です。

インストール数
158
ダウンロード数
4717
スター数
8
総合順位
#2,007
全体の上位 40% · ナレッジ管理の上位 44%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗15847178-

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

投稿本文、画像、コメントを収集し、分析レポートに統合できます。ブラウザーを使い、収集した内容や画像をローカルに保存します。取得した情報は信頼できる事実として扱わず、重要な主張は独立して確認し、専用ディレクトリの出力をレビューしてから共有してください。 playwright-cli、Python、requests が必要です。パス区切りを含まない単純なキーワードと専用ディレクトリを使い、必要なログインは許可を得て手動で行います。画像を確認してから視覚分析を述べ、すべての投稿や認証画面を通過できるとは扱いません。max_posts は 1–50 に制限されます。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • テーマに関する投稿、画像、コメントを集める
  • 小紅書の情報を調査レポートにまとめる

使う場面

  • 明確なキーワードで小紅書を調査するとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

閲覧はせず、この小紅書キーワードの調査手順を計画して。
取得した投稿や画像の確認方法と重要情報の検証方法を説明して。

月次の推移

ダウンロード数4717
2886387048532026-03 · ダウンロード数 30222026-05 · ダウンロード数 38522026-06 · ダウンロード数 40552026-07 · ダウンロード数 44182026-08 · ダウンロード数 45922026-09 · ダウンロード数 471726-0326-09
スター数8
7882026-03 · スター数 72026-05 · スター数 72026-06 · スター数 72026-07 · スター数 82026-08 · スター数 82026-09 · スター数 826-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094717—8
2026-084592+3.9%8
2026-074418+9.0%8
2026-064055+5.3%7
2026-053852—7
2026-033022—7

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

5.5 KB・ClawHub v1.0.3
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name: xiaohongshu-search-summarizer
description: Searches Xiaohongshu(小红书) for a given keyword, extracts the top N posts (including texts, images, and user comments), and then synthesizes a comprehensive final analytical report. Use this skill whenever the user wants to search Xiaohongshu for a specific topic, compile research seamlessly combining text and images, or needs an aggregated thematic summary of social media posts, comments, and visual data on a given subject.
compatibility: Requires playwright-cli and python3, and the Python 'requests' package installed.
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# Xiaohongshu Search and Summarize

This skill automates the process of extracting high-quality multi-modal content (text + images) from Xiaohongshu (小红书) and actively assists you in generating a deeply integrated, analytical final report for the user. Due to Xiaohongshu's aggressive anti-scraping mechanisms, direct HTTP requests or naive scraping often result in 404s or blocks. This skill natively bypasses these by simulating a real user through the `playwright-cli` in a headed browser window.
すべて表示(全 75 行)
It operates in two distinct phases:

### Phase 1: Subagent Data Collection
1. Simulate a search for the keyword on Xiaohongshu in a headed browser.
2. Advance through image sliders to fully load all lazy pictures from the top N posts.
3. Extract titles, descriptions, top comments, and all high-resolution images.
4. Download those images to a local directory and generate a raw data document (`[keyword]_raw_data.md`).

### Phase 2: AI Multi-Modal Synthesis (Your Job)
5. **You** MUST use your file reading capabilities to read the `[keyword]_raw_data.md` file.
6. Inside the raw data markdown, you will find paths to image files. **You MUST use your file reading / vision capabilities on these image file paths** to actually ingest and "see" their visual content. If you skip this step, you are only reading file names, not the images themselves!
7. **You** analyze the texts, summarize the genuinely useful comments (discarding noise like "pm me"), and interpret the semantic content of the images you just viewed (e.g. diagrams, guidelines, step-by-step UI flows).
8. **You** compile everything into a beautifully synthesized, single comprehensive report rather than just a linear list of posts. 

### Dependencies
- `playwright-cli` (Must be available on the path)
- `python3` (Required to download images and stitch the raw data markdown)
- `requests` Python package (`pip install requests`) — used by `parse.py` to download images

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## Usage Instructions

### Step 1: Run the Extraction Script

Execute the wrapper script in `scripts/run.sh`. It accepts the following arguments:

```bash
/bin/bash <skill_dir>/scripts/run.sh "YOUR KEYWORD" <MAX_POSTS> <OUTPUT_DIRECTORY>
```

- **`YOUR KEYWORD`**: The search term to look up on Xiaohongshu.
- **`<MAX_POSTS>`**: (Optional, default = 10) The number of top posts to scan.
- **`<OUTPUT_DIRECTORY>`**: (Optional, default = `./`) Directory where the raw data and images will be saved.

**Example execution**:

```bash
/bin/bash ~/.claude/skills/xiaohongshu-search-summarizer/scripts/run.sh "openclaw使用场景" 10 "./xhs_report_openclaw_scenarios"
```

### Step 2: Read Raw Data & Images

Once the bash script finishes successfully, navigate to the `OUTPUT_DIRECTORY` and use your file reading capabilities to ingest the generated `[keyword]_raw_data.md` file.

Inside this file, you will find descriptions, comments, and file paths pointing to `post_X_img_Y.webp` or `post_X_img_Y.jpg`. 

### Step 3: Synthesis & Summarization

**This is the most critical step.** Do not just return the raw markdown file to the user. Instead, write a polished comprehensive markdown report that reorganizes the information logically, while retaining a high level of detail.

Follow these strict compilation rules:
- **Do not list posts individually** (e.g. avoid "Post 1: ... Post 2: ...").  
- **Read the Images:** You MUST use your file reading and vision capabilities on the `.webp` or `.jpg` image files found in the raw data directory to interpret their contents.
- **Detailed & Comprehensive Synthesis:** Provide a highly detailed summary that includes diverse viewpoints, nuances, and specific examples found across different posts. Avoid over-summarizing or losing important context; preserve the richness and diversity of the information.
- **Extract and merge themes:** Group ideas by concepts, steps, recurring themes, or pros/cons.  
- **Evaluate comments:** Merge insights from valuable comments directly into the core narrative. Skip useless or repetitive comments, but preserve diverse opinions or helpful counter-arguments from the comments section.
- **Integrate images contextually:** Embed the most relevant and high-quality images directly into the flow of your final report to support the analytical points being made. Describe their visual meaning based on what you saw with your vision capabilities.
- **Save to OUTPUT_DIRECTORY:** Save your beautifully compiled final Markdown report using your file writing capabilities directly into the same `<OUTPUT_DIRECTORY>` as the raw data (e.g., `<OUTPUT_DIRECTORY>/[keyword]_synthesis.md`), and give the user the path to it. 

### Error Handling

If you encounter `404 Not Found` or "element not visible" errors during the browser invocation:
- Keep in mind that Xiaohongshu may demand a login challenge. If the site pauses waiting for a login, instruct the user to verify the `playwright-cli` browser window and perform necessary authentication manually, then try the script again.

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。