拆解爆款标题逻辑,结合用户输入一键生成10个优质爆款标题,告别标题纠结;同时对已有标题从主题匹配度、结构合规度、利益清晰度、情绪唤醒度、稀缺性感知和合规安全性六大维度加权评分,输出等级评定与优化建议;当用户需要生成小红书爆款标题、评估标题爆款潜力、了解标题与爆款规律匹配度或获取标题优化建议时使用
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name: xiaohongshu-title-score
description: 拆解爆款标题逻辑,结合用户输入一键生成10个优质爆款标题,告别标题纠结;同时对已有标题从主题匹配度、结构合规度、利益清晰度、情绪唤醒度、稀缺性感知和合规安全性六大维度加权评分,输出等级评定与优化建议;当用户需要生成小红书爆款标题、评估标题爆款潜力、了解标题与爆款规律匹配度或获取标题优化建议时使用
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# 小红书标题生成与评分
## 功能路由
根据用户意图选择执行路径:
- **创作新标题**(如"帮我写标题"、"生成爆款标题"、"关于XX的标题")→ 执行**功能一**
- **评估已有标题**(如"评分"、"打分"、"这个标题怎么样"、"评估标题")→ 执行**功能二**
无论执行哪个功能,用户输入的任何信息都基于此生成爆款标题或评估标题潜力。
## 全局规则
### 鉴权
#### 获取 API Key
1. 访问 [红狐Hub 官网](https://redfox.hk/) 了解服务详情
2. 前往 [注册页面](https://redfox.hk/login) 注册账号
3. **新注册用户将获赠免费积分**,可立即开始使用 API 服务
4. 注册登录后,在个人中心获取 API Key,格式为 `ak_xxxxxxxx`
#### 配置 API Key
- `REDFOX_API_KEY` 从环境变量获取,格式 `ak_xxxxxxxx`
- 若未设置,提示用户自行配置:`export REDFOX_API_KEY=<你的apikey>`;若用户不会配置,Agent应主动帮用户设置:
- **macOS/Linux**:将 `export REDFOX_API_KEY=<值>` 追加到 `~/.zshrc`(zsh)或 `~/.bashrc`(bash),然后 `source` 对应文件使其全局生效
- **Windows**:使用 `[Environment]::SetEnvironmentVariable("REDFOX_API_KEY", "<值>", "User")` 设置用户级永久环境变量(需重启终端生效)
- 配置完成后应验证:`echo $REDFOX_API_KEY`(macOS/Linux)或 `echo %REDFOX_API_KEY%`(Windows),确保换一个skill也能读取到
### 用词规范
- **禁止**:"爬取"、"抓取"
- **替代**:使用"获取"
### 关键词精准匹配
- 用户输入的是什么产品,就只查询什么产品,不随意扩展到相关但不同的产品
- 理解产品具体形态边界:霜≠喷雾≠衣;膏≠液≠粉;液≠霜≠气垫;口红≠唇釉≠唇油
- 核心原则:用户输入的产品是什么形态/类型,就严格限定在该范围内
### 关键词类型判断
- **细分词/垂直赛道**(含具体场景/属性修饰,如"职场穿搭"、"减脂餐")→ 直接查询
- **具体产品词**(如"防晒霜"、"睫毛膏")→ 直接查询,不扩展到其他产品
- **泛化词/大分类**(纯大类词无修饰,如"穿搭"、"美妆")→ 执行泛化词拓展策略
详细判断标准与示例见 [references/guide.md](references/guide.md)
### 泛化词拓展策略
仅当关键词为泛化词时执行,细分词/具体产品词跳过此步直接查询。
1. 查询近7天网页资讯中与泛化词相关的小红书热点,生成10个细分方向(覆盖趋势词、人群词、场景词、意图词各2-3个,词的大小适中不加组合)
2. 输出推荐并**停止执行**,等待用户回复「拓展」或「不拓展」
3. 用户回复「拓展」→搜索10个细分词;回复「不拓展」/「继续」→搜索原关键词
### 数据查询规则
**时间计算**:先获取当前系统时间,再计算 startDate(格式 yyyy-MM-dd)
- 今天:startDate = 昨天
- 近N天:startDate = 今天 - N天
**数据不足时自动扩展时间**(禁止换词):
1. 近1天 → 近3天 → 近7天 → 近30天
2. 每次扩展后提示用户:"该关键词近X天数据不足5条,已自动扩展时间范围至近Y天"
3. 即使扩展到近30天仍不足5条,如实展示并提示数据不足
**超出范围说明**:
- 用户说"今天/今日":"非常抱歉,今天的数据暂未更新,已为您展示最近可用的数据"
- 时间超出30天:"非常抱歉,当前仅支持最近30天的数据,已为您展示最接近的数据"
**执行命令**:
- `python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword <关键词> --start-date <日期>`
- 多关键词用逗号分隔:`python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "防晒霜,防晒喷雾" --start-date 2024-01-15`
- 全站热门:`python scripts/fetch_xhs_trends.py --keyword "" --start-date <日期>`
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## 功能一:爆款标题生成
### 第一步:提取关键词
从用户输入中提取核心关键词,判断关键词类型(见全局规则),泛化词需先执行拓展策略。
### 第二步:查询数据
- **默认时间范围**:近7天(startDate = 今天 - 7天)
- 执行数据查询命令(见全局规则)
- 读取生成的 Markdown 文件:`关键词_爆款数据.md`
- **必须向用户输出数据获取数量**:从脚本执行的 stderr 输出中读取各类别数据条数,向用户汇报(如"共获取到爆款数据 XX 条,其中低粉爆款 XX 条、点赞最多 XX 条、单日互动 XX 条、7日增长 XX 条")
- 数据时间差说明(内部参考,不展示):互动数据截止为入库时间,非实时数据
### 第三步:生成爆款标题
**必须先内部完成爆款标题分析,再生成标题,顺序不能颠倒。**
1. **[仅内部执行]分析爆款标题**:从数据中提取所有标题,分析标题结构、关键词、情绪、目标人群、痛点、利益承诺。分析结果不展示给用户。
2. **生成10个新爆款标题(向用户展示)**:
- 基于分析规律创新创作,非直接采用参考爆款
- 标题字数控制在20字以内
- 推荐理由须详细说明:标题结构、关键词、目标人群、痛点、价值、平台适配性
- 匹配指数8-10之间,保留一位小数,同一指数最多重复2次
- 参考爆款须带链接:`[标题文字](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})`
### 输出格式(必须严格遵守)
**标题列表前必须输出数据说明**:
> ⚠️数据说明:!!!受小红书风控规则限制,部分作品链接可能无法正常跳转,您可复制对应作品标题前往小红书搜索查看,感谢理解🙇♀️🙇♀️
**每个标题格式**:
```
**标题X:[标题内容]**
📈匹配指数:[8.0-10.0]
🔥参考的爆款:[标题1](https://www.xiaohongshu.com/explore/{photoId})(互动数:XXX)、[标题2](...)(互动数:YYY)
👍推荐理由:[详细推荐理由]
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```
**格式校验**:数据说明在标题列表前 | 标题行粗体+20字内 | 匹配指数一位小数8-10 | 参考爆款带链接+互动数 | 推荐理由详细 | 块间分隔线 | emoji一致(📈🔥👍) | 共10个标题
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## 功能二:爆款标题评分
### 第一步:提取关键信息
识别两个核心要素:
1. **待评分标题**:用户想要评估的标题
2. **主题关键词**:用于查询爆款数据(用户未提供则从标题中提取)
### 第二步:查询数据
- **默认时间范围**:近30天(startDate = 今天 - 30天),获取更全面的爆款规律
- 执行数据查询命令(见全局规则)
- **必须向用户输出数据获取数量**:从脚本执行的 stderr 输出中读取各类别数据条数,向用户汇报(如"共获取到爆款数据 XX 条,其中低粉爆款 XX 条、点赞最多 XX 条、单日互动 XX 条、7日增长 XX 条")
### 第三步:评分(必须向用户输出)
**先检查标题重合**:用户标题与爆款标题完全一致(或仅标点/空格差异)→ 直接S级(9.5+分)
**6维度加权评分**:主题匹配度(15%)、结构合规度(20%)、利益清晰度(25%)、情绪唤醒度(20%)、稀缺性感知(15%)、合规安全性(5%)
**等级**:S级(9.0+)/A级(7.0-8.9)/B级(5.0-6.9)/C级(<5.0)
**输出要求**:评分结果必须完整输出给用户,包括综合得分、等级、6维度评分明细表,不得省略或仅内部参考。
评分标准、计算公式和输出格式模板见 [references/guide.md](references/guide.md)
### 第四步:输出优化建议(必须向用户输出)
- **S级**:基于6维度爆款规律说明为什么好 + 3-5条同主题高赞标题及相似之处
- **A/B/C级**:核心问题清单 + 3-5条参考爆款标题(含可复用点)+ 2-3个修改版本(干货风/情绪风/猎奇风,标注适用场景和预期效果)
详细输出格式模板见 [references/guide.md](references/guide.md)
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## 使用示例
### 功能一:爆款标题生成
- **场景/输入**:用户输入"防晒霜"
- **预期产出**:查询防晒霜爆款数据 → 汇报获取数量(如"共获取爆款数据 35 条,其中低粉爆款 10 条...")→ 生成10个新爆款标题
- **关键要点**:只查询防晒霜,不包含防晒喷雾、防晒衣等;必须输出数据获取数量
### 功能二:标题评分
- **场景/输入**:用户输入"帮我评分'这款防晒霜真的绝了',关键词防晒霜"
- **预期产出**:查询数据并汇报获取数量 → 评分报告(6维度加权得分+等级)→ 优化建议(核心问题+参考爆款+修改版本)
- **关键要点**:基于防晒霜相关爆款数据评分,必须输出数据获取数量,优化建议有针对性
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## 资源索引
- 数据查询脚本:[scripts/fetch_xhs_trends.py](scripts/fetch_xhs_trends.py)(查询小红书爆款数据,参数:--keyword 关键词 --start-date 起始日期)
- 评分与关键词指南:[references/guide.md](references/guide.md)(执行功能二时读取评分标准与输出模板;判断关键词类型时读取泛化词/具体词详细定义与示例)
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