小红书アカウント分析（xhs-note-analyst）
⚠️ このスキルは単独では動作しません。まず webclaw3 をインストールしてください。
webclaw3 が提供するローカルブラウザランタイム（Relay
:3459および pipeline:3460）に依存します。あなたの Chrome にログイン済みの小红书アカウントを直接再利用します——再ログイン、パスワードの提供、アンチスクレイピング対策によるブロックは一切不要です。webclaw3 がなければ、このスキルのすべてのブラウザ操作は即座に失敗します。npx clawhub@latest install fatmind/webclaw3-browser-automationメインページ：https://clawhub.ai/fatmind/skills/webclaw3-browser-automation ソースコードとインストールガイド（3 ステップ、約 5 分）：https://github.com/fatmind/webclaw3
インストール後、エージェントに対して「webclaw3 環境をチェックして」と指示し、Relay と pipeline が準備できていることを確認してから、このスキルを実行してください。
機能説明
あなた自身の小红书アカウントを分析します。データはあなたの公式クリエイター管理画面（エクスポートされた Excel）から取得され、サードパーティによる推定値ではありません。フロー：最新 N 件のノートを取得（公開日時降順）→ 各ノートからキーワードを抽出 → 小红书内でそのキーワードで検索し、同テーマのバズノートをベンチマークとして取得 → HTML レポートを出力：
- データサマリーテーブル：
min(notes_count, 実際のノート数)件。タイトル/タイプ（画像/動画）/公開日時/公開経過日数/インプレッション/1日あたりインプレッション/視聴数/カバークリック率/いいね/コメント/保存/フォロワー増加/シェア/平均視聴時間。公開日時降順で表示； - コンバージョンファネル健全性診断：クリック率 → コンテンツ維持率 → インタラクション → フォロワー増加 の4層。各層に数値と「合格」「やや弱い」「断絶」の判定（クリック率 10%～20% が合格；インタラクション率 5%～10% がバズライン；維持率の断絶ラインはフォーマット別に設定）；
- ノートごとの分析：各ノートにベンチマークバズノートテーブル（同テーマ、いいね数の閾値を超えた高評価ノート、タイトル+著者+いいね数を含む） + 3 つの具体的で実行可能な改善アクション。
他の小红书向けスキルとの違い：
- 多くは他人のデータ（ランキング、競合、KOL）をスクレイピングしますが、このスキルはあなた自身のバックエンドの実際のデータを対象としています——インプレッション、カバークリック率、平均視聴時間、フォロワー増加数などの指標はアカウント所有者だけが取得でき、スクレイパーでは取得できません；
- サードパーティデータプラットフォームの API キーが不要で、有料枠も消費しません：データソースはあなた自身のクリエイター管理画面であり、ブラウザ操作はローカルの webclaw3 ランタイムが駆動します；
- 競合分析では、検索結果ページで公開されているタイトル、著者名、いいね数のみを取得します。ログイン後にのみ表示される他人のデータは一切取得しません。
前提条件
- webclaw3 がインストールされ、実行中であること（上部のインストール手順を参照）：ブラウザ拡張機能と Relay（HTTP
:3459）、およびローカル pipeline サービス（:3460）を提供します——このスキルに内蔵された LLM サブセッション（キーワード抽出/バズノートフィルタリング/改善アクション生成）はすべて pipeline 経由で実行されます。 - ブラウザが小红书クリエイター管理画面（creator.xiaohongshu.com）と小红书メインサイト（www.xiaohongshu.com）にログイン済みであること——普段使用している Chrome のログイン状態を webclaw3 が直接再利用するため、再ログインは不要です。
- マシンに
python3とopenpyxlがインストールされていること（クリエイター管理画面からエクスポートした Excel ファイルを解析するため）。 - ブラウザのダウンロードディレクトリが
~/Downloadsであること（エクスポートされた Excel がここに保存されます）。
使用方法
node skill.mjs
カレントディレクトリの input.json からパラメータを読み込みます。input.json が存在しない場合はデフォルト値が使用されます。
入力パラメータ（input.json）
| フィールド | 型 | デフォルト値 | 説明 |
|---|---|---|---|
notes_count | int | 5 | 分析する最新ノート数（公開日時降順） |
keyword_per_note | int | 1 | 各ノートから抽出するキーワード数 |
report_path | string | <cwd>/小红书账号分析报告_<日付>.html | レポートの出力パス |
output_dir | string | process.cwd() | res.json / data.md の出力先ディレクトリ（呼び出し元が作成済み） |
output_files.result | string | res.json | ステータスサマリーファイル名 |
output_files.data | string | data.md | データ詳細ファイル名 |
出力
report_path：HTML レポート（ローカルで直接開いてプレビュー可能）。3 つのセクションと full/partial のマーキングを含みます。res.json：{ status, summary, notes_count, note_count_analyzed, keywords, benchmark_shortages, report_path, output_dir }。statusは success / partial / failed のいずれか。data.md：レポートのデータ詳細版（サマリーテーブル/ファネル/ノートごとの分析/実行プロセス記録）。- stdout：1 行の JSON サマリー
{ status, summary, output_dir }。
分析ロジック（v1.1.0 修正、重要）
以下の 3 つは実際のアカウントテストで修正された誤判定であり、レポートの結論に直接影響します。
① ベンチマークバズノートにはいいね数の閾値を設け、質を優先します。 閾値はそのキーワードの検索結果におけるいいね数の中央値 × 3 で動的に決定し、さらに 1000 ～ 3000 の範囲に制限します（ジャンルによってバズの基準が大きく異なる：美容系は万単位のいいね、ニッチなツール系では千単位でもトップクラス）。閾値未満のノートはベンチマークテーブルに含めません——3 件を埋めるために数十いいねのノートを詰め込んではいけません。合格したベンチマークが 3 件未満の場合、レポートは partial とマークされ、理由が明記されます（よくある原因はキーワードが広すぎて無関係なコンテンツが混入すること）。
② 維持率の断絶ラインはフォーマット別に設定します。 画像形式は <5s、動画形式は <10s。画像形式の「維持率」は本質的に読了率であり、滞在時間は動画より自然と短くなります。同じ 10 秒の基準を使うと、正常な画像ノートが誤って「コンテンツ断絶」と判定されます。フォーマットは管理画面からエクスポートされた「体裁」列から取得します。
③ インプレッションは公開経過日数で正規化します。 インプレッションは時間とともに蓄積されるストック指標です。46 日前の古いノートのインプレッションは、7 日前の新しいノートより自然と高くなります。単純な大小比較は「古いコンテンツの方が良い」という誤った結論を導きます。レポートでは同時に 1日あたりインプレッション = インプレッション / 公開経過日数 を提供し、横断的な比較はこの列のみを使用します。
動作説明
- データはクリエイター管理画面からエクスポートされた Excelを基準とします（Web 上のテーブル表示値と Excel の値が異なる場合があります）。
- 検索は「人間の入力優先、検索ページ直接リンクのフォールバック」の二重パスを採用：最初にホームページの検索ボックスにキーワードを入力して Enter キーを押します（人間の行動に最も近く安定）。サイトのリニューアルにより Vue の入力コンポーネントが合成入力を受け付けない場合（value がリセットされる）、自動的に AI 検索ページ
/search_result_ai?keyword=...への直接ナビゲーションにフォールバックします（2026年8月時点で安定して 40+ カードを返すことを確認）。両方の方法でpage.evalを使用してsection.note-itemカードを抽出し、data-note-idが空のプレースホルダー行を除外します。 - ベンチマークバズノートは最初にいいね数の閾値を通過し、その後サブセッションによって「テーマ/視点の類似性を優先し、いいね数を補足情報として」フィルタリングされ、自身のアカウントのノートや無関係な混入コンテンツは除外されます。
- キーワード間にはペース制御（4秒以上 + ランダムジッター）があり、直列に検索を実行してリスクトリガーを回避します。
このスキルについて
このスキルは webclaw3 によって自動生成されました——あなたがタスクを自然言語で一度説明するだけで、webclaw3 があなた自身の Chrome を実際に操作してタスクを実行し、その探索をローカルスクリプトとして固化します。その後毎日再実行してもトークン消費はほぼゼロ、サイトがリニューアルされてもローカルで無料で修正できます。
あなた自身の反復的なブラウザタスクをこのようなスキルにしたい場合は：
npx clawhub@latest install fatmind/webclaw3-browser-automation
https://clawhub.ai/fatmind/skills/webclaw3-browser-automation · https://github.com/fatmind/webclaw3