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LastLighter/Rednote-skill

一键将任何帖子(链接或粘贴的正文)转化为小红书发布的图文内容。自动抓取原文、展开引用链、验证事实、按爆款 SOP 撰写短文案、使用 AI 生图模型生成 3 张 3:4 竖版配图,最终交付 1080×1440 成品图和置顶首评。

Rednote-skill 是什麼?

這個技能專為將外部帖子(如 X/Twitter、微博、公眾號文章等)高效轉換為小紅書圖文格式而設計。其核心價值在於確保信息準確性的同時,最大化小紅書平台的傳播效果。技能工作流程嚴謹:首先,它會深度抓取原始帖子並遞歸展開引用鏈,避免僅處理表面內容而遺漏關鍵源頭。接著,它對提取的信息進行事實核查,尤其警惕數字、專有名詞和誇大表述,確保所有寫入圖文的信息有據可查,並將無法驗證的內容歸入評論區。之後,技能會分別創作吸引眼球的標題(≤15字)和封面大字(4-8字),兩者必須相輔相成而非重複,以充分利用小紅書的雙入口流量。文案採用「爆點開口、核心事實、反轉吐槽」的四段式節奏,字數控制在150-220字,並強制使用「降維」用語和避免機械拉關係的詞彙。在視覺呈現上,會生成3張(上限5張)精心分工的圖片:封面負責點擊、證據圖負責說服、收束圖負責故事延伸。所有圖片強制使用3:4豎版,最終縮放至1080×1440像素,並確保構圖飽滿、文字準確。整個流程最終產出一組包含圖片、文案、標籤及發布說明的Zip包,並配有10秒自查清單,確保交付品質。技能支持的平台包括 X、微博、公眾號和一般網頁。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/LastLighter/Rednote-skill/tree/master

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說明文件

Rednote · 貼文轉小紅書圖文

一條連結或一段正文 → 3 張豎版圖 + 1 段正文 + 1 條置頂首評。

預設 3 張圖(硬上限 5 張),正文 150–220 字。少即是多:圖承擔資訊,文案只打一個點。


一、鏈路總覽

步驟做什麼產出
1 取原文抓取貼文正文;若是轉發/引用,繼續展開上游完整事實鏈
2 核事實對可核對的資訊逐條驗證事實清單
3 定鉤子標題 + 封面大字,兩者不重複雙鉤子
4 寫文案按 SOP 寫 150–220 字正文 + 首評 + 標籤
5 出圖3 張 3:4,AI 生圖PNG/JPEG
6 交付壓到 1080×1440,配文案成圖 + 說明

步驟 3 之前不要動筆寫文案,步驟 2 沒做完不要出圖——事實錯了,圖做得再好看也是負資產。


二、步驟 1:取原文(關鍵:展開引用鏈)

只抓最外層貼文,是最常見的失敗起點。

一條"這也能聯動?""笑死"式的轉發帖,本身幾乎沒有資訊量。必須順著引用鏈往上追,直到拿到原始資訊源。

X / Twitter 的取法見 references/content-sourcing.md。要點:

  • 國內網路環境下 x.com 常被解析到 fake-ip(如 198.18.x.x),內建抓取工具會以"非公網 IP"拒絕 → 改用 curl
  • 用 api.vxtwitter.com/<user>/status/<id> 拿結構化 JSON,含正文、媒體、點讚數、以及 qrt(被引用帖)物件
  • 對 qrt 再請求一次,遞迴直到沒有 qrt
  • 把三層內容拼成一條時間線再判斷"這件事到底是什麼"

抓到之後,先回答三個問題,再往下走:

  1. 這條貼文本身說了什麼?(往往只有一句話)
  2. 它引用/轉發的上游說了什麼?(真正的資訊在這裡)
  3. 上游引用的再上游是誰?(通常是原始當事人)

三、步驟 2:核事實

貼文裡的說法不能直接採信,尤其是帶數字、帶年份、帶"最""首個""世紀級"的表述。

必須核的幾類:

類型為什麼危險怎麼核
專有名詞/書名/產品名翻譯或轉述極易走樣查官方頁面/出版方/官網
數字與日期轉述常差一年官方公告、權威媒體
當事人身份職務可能已變動官方管道
技術編號(CVE/CNVD/版本號)編錯等於造謠官方公告、CERT
"最/第一/世紀級"多為情緒化誇張找到原始表述,降級為中性描述

處理原則:保留梗,修正事實。 原帖的誇張說法可以留在"梗"的層面,但圖裡的資訊必須能對上出處。

核不到的內容:不寫進圖,可以放在評論區的"網傳"裡,或不提。

把核對結果整理成一張表,交付時附上——被質疑時這就是彈藥。


四、步驟 3:雙鉤子(標題 / 封面大字)

小紅書是"標題 + 封面"兩個入口,兩者必須打不同的點,否則浪費一半流量。

標題

  • ≤ 15 字
  • 嵌 1–2 個搜尋關鍵詞(人物名、產品名、事件名)
  • 製造資訊缺口或情緒,不要平鋪直敘

封面大字

  • 不要復刻標題
  • 做"事實衝擊":一個具體、反常識、能一眼看懂的細節
  • 4–8 個字最好;可配一個高飽和色塊做"標籤"

正確 / 錯誤對照

正確錯誤
標題寫防駭客書的首相,被 PHP 幹碎了日本首相的官網被 PHP 搞停了(純陳述)
封面出版社叫 PHP(直接抄一遍標題)
標題高市早苗官網,被 PHP 幹停了震驚!首相居然……(震驚體)

關於人名:已知名人直接用本名

不要把人名換成"某國首相""某位企業家"這類泛稱。 知名度本身就是情緒槓桿,"某國首相"會把情緒抽乾。

  • 乾:日本首相近期針對該議題發表了看法,引發討論。
  • 濕:高市早苗這波操作直接把節目效果拉滿了,網友全在蹲後續。

五、步驟 4:寫文案

詳見 references/copywriting.md。硬指標:

項目要求
正文字數150–220 字,絕不超 300
段落每段 1–3 行,短句,大量換行
資訊量只打一個核心反差;細節全丟圖片和評論區
Emoji全篇 ≤ 3 個
標籤5–7 個:2 大流量 + 3 精準搜尋 + 1–2 情緒

四段式節奏

  1. 爆點開口(1–2 行):一句話點明發生了什麼
  2. 核心事實(3–4 行):交代背景與衝突
  3. 反轉 / 諷刺(2–3 行):放出最爆的細節
  4. 隨口吐槽(1 行):一句冷幽默收束

術語降維

讀者不是同行。把術語翻譯成日常動作:

原表述降維後
高危 RCE 漏洞爆了個嚴重漏洞
PoC 已公開傳播駭客攻擊程式碼滿天飛
臨時關停站點連夜把網線拔了
未授權存取誰都能進

詞彙黑名單(出現即刪)

  • 機械拉關係:家人們、姊妹們、誰懂啊、絕絕子、一整個住了
  • 通稿腔:據悉、值得一提的是、綜上所述
  • 震驚體:震驚!、居然…竟…

置頂首評

把正文砍掉的技術細節、編號、完整時間線、出處,發布後立刻自己發在評論區第一條並置頂。

正文保持人話,評論區承接專業度。這樣兩類讀者都留得住。

預留槽點

故意留一個"不完整"而非"錯誤"的說法(例如不給具體編號、不說具體數量),讓懂行的人來評論區補。

注意:留"缺口",不要留"錯誤"。事實性錯誤會被當成造謠,缺口只會引發補充。


六、步驟 5:出圖

詳見 references/image-prompts.md 和 references/cover-design.md。

張數與分工

預設 3 張,上限 5 張。 3 張是"有資訊量但不冗長"的最優區間。

圖職責內容類型
01 封面拿到點擊大字 + 強視覺 + 人物/道具
02 證據證明是真的對比、數據、原始事實
03 收束補完故事 / 給收藏理由情節時間線、後續、彩蛋

圖 3 最常見的錯誤:寫成"總結"或"技術方案"。

如果內容不是給同行看的,圖 3 放技術清單就是錯的——讀者在最後一張卡住,前面的情緒全廢。圖 3 應該是故事的下一步(當事人反應、後續發展、荒誕對比),不是知識點。

三條硬規則

  1. 畫面必須填滿。 大字 + 人物 + 道具 + 散落小元素,四邊鋪滿。大面積純色背景 = 廉價感 = 低點擊。
  2. 文字必須能核對。 中文用引號圈死;生成後逐字比對;錯一個字就重新生成。
  3. 明確"除此之外不要有任何文字"。 不寫這句,模型會塞滿亂碼英文單字。

視覺一致性

  • 同一組圖統一底色、統一字體邏輯、統一人物畫風
  • 有帳號人設圖的,作為參考圖1傳入,保持髮型/服裝/畫風一致
  • 人物出現位置盡量統一(都在右下或都在左下),刷起來像一個系列

技術參數

  • 畫幅 3:4(小紅書豎圖標準)
  • 成圖 1080 × 1440
  • 關鍵元素距四邊 ≥ 5%(封面大字可到 4%)

七、步驟 6:交付

  1. 圖片壓到 1080×1440(模型常輸出 3584×4800 或 896×1200)
  2. 附一份文案檔案:標題、正文、置頂首評、標籤、圖片分工、發布設定、自查表
  3. 附一張 3 圖並排的預覽圖,方便一眼看效果
  4. 打包 zip

八、發布前自查(10 秒)

  • 正文 ≤ 220 字?
  • 術語全部翻譯成人話?
  • 黑名單詞清乾淨了?
  • 標題 ≤ 15 字且含關鍵詞?
  • 封面大字和標題不重複?
  • 圖 3 是故事,不是技術總結?
  • 三張圖的中文逐字核對過?
  • 三張圖都是滿構圖,沒有大面積空背景?
  • 名人用的是本名?
  • 置頂首評寫好了?
  • 事實核對表能對上出處?

九、參考文獻

檔案內容
references/content-sourcing.md貼文抓取、引用鏈展開、被牆時的繞行
references/copywriting.md文案句式模板、降維詞表、改寫實例
references/cover-design.md封面構圖、文字層級、密度規則
references/image-prompts.md生圖提示詞公式、負向約束、翻車案例
references/case-study.md一次完整實戰:3 版迭代的全過程
scripts/fetch-post.mjs抓貼文,自動展開引用鏈
scripts/imagen.mjs調影像模型出圖(支援參考圖)
scripts/assemble.py壓尺寸、拼預覽、打包

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