OpenClaw

xhs-post-factory

小红书多输入内容生成技能。用于将 pdf/md/txt/json 等文件转为结构化的小红书博文。默认生成论文解读（paper-interpretation）类型，输出 xhs-post.md 与 xhs-post.json 到输入文件所在目录，并保留可扩展模板机制以支持后续更多博文类型。

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安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求，再添加到工作流。

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skillhub install chen-li-17/xhs-post-factory

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将来源链接提供给你的 Agent，让它先读取说明、核对依赖，并向你说明将执行的安装步骤。

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技能说明

XHS Post Factory

将指定文件内容转成可直接发布的小红书文案（v1 默认: 论文解读）。

v1 Scope

只做文案生成，不做图片渲染与平台发布。
默认模板: paper-interpretation。
默认语言: 中文为主，夹少量英文术语。

Input Contract

支持输入类型:

pdf
md
txt
json

输入处理规则:

pdf
- 优先使用同目录下已经生成的paper-card产物：paper-card.md + paper-card.json
- 优先复用同目录下 paper-parse 产物: *_content.md + *_parsed.json。
- 如果没有可复用产物，先提取可读文本，再继续生成。
md / txt
- 直接作为正文语料。
json
- 优先读取结构化字段: 标题/摘要/方法/实验/结论。
- 字段缺失时，回退到全文字段（如 content / text）。

当输入信息不足时，明确写出“原文未明确给出”，禁止臆测补全。

Output Contract

始终保存到输入源所在目录（多输入时保存到主输入文件目录）:

xhs-post.md
xhs-post.json

xhs-post.json 顶层字段至少包含:

post_type (paper-interpretation)
title_candidates (3-5)
final_title
body_sections
emoji_density_level (low/medium/high)
hashtags (5-10)
evidence_notes

Template Routing

模板目录: templates/

路由规则:

用户明确指定 post_type 时，优先使用指定模板。
用户未指定时，按意图关键词匹配模板。
v1 默认路由到 paper-interpretation。
模板文件不存在时，报错并提示可用模板列表。

新增模板规范:

新增 templates/<post-type>.md。
在本文件的“Template Routing”中登记触发关键词与输出要求。
复用 references/style-guide.md 的通用风格规则。

Paper-Interpretation Template (v1)

按固定骨架生成，段落顺序不可变:

研究问题（这篇论文试图解决什么）
核心思路（作者怎么做）
方法亮点（2-4 条）
实验结果（关键指标与结论）
局限性（至少 1 条）
一句话总结
互动问题（引导评论）
标签（5-10 个）

可调参数:

length: short / medium / long
emoji_density: low / medium / high

默认参数:

length=medium
emoji_density=medium

Reliability Rules

不虚构事实、数字、基线、数据集。
任何数值或结论都必须来自输入文件；否则...

来源信息

Source: github
Repository: openclaw/skills
Path: skills/chen-li-17/xhs-post-factory
Version: —
Commit: a573d083afa0f4c194836cfbd557ef2464fbd367
分类来源: rules
状态: active
可见性: public

这些信息来自收录时的来源分析，可能滞后；使用前请核对最新来源文件。

来源内容

SKILL.md

# XHS Post Factory

将指定文件内容转成可直接发布的小红书文案（v1 默认: 论文解读）。

## v1 Scope

- 只做文案生成，不做图片渲染与平台发布。
- 默认模板: `paper-interpretation`。
- 默认语言: 中文为主，夹少量英文术语。

## Input Contract

支持输入类型:

- `pdf`
- `md`
- `txt`
- `json`

输入处理规则:

1. `pdf`
   - 优先使用同目录下已经生成的paper-card产物：`paper-card.md` + `paper-card.json`
   - 优先复用同目录下 `paper-parse` 产物: `*_content.md` + `*_parsed.json`。
   - 如果没有可复用产物，先提取可读文本，再继续生成。
2. `md` / `txt`
   - 直接作为正文语料。
3. `json`
   - 优先读取结构化字段: 标题/摘要/方法/实验/结论。
   - 字段缺失时，回退到全文字段（如 `content` / `text`）。

当输入信息不足时，明确写出“原文未明确给出”，禁止臆测补全。

## Output Contract

始终保存到输入源所在目录（多输入时保存到主输入文件目录）:

- `xhs-post.md`
- `xhs-post.json`

`xhs-post.json` 顶层字段至少包含:

- `post_type` (`paper-interpretation`)
- `title_candidates` (3-5)
- `final_title`
- `body_sections`
- `emoji_density_level` (`low`/`medium`/`high`)
- `hashtags` (5-10)
- `evidence_notes`

## Template Routing

模板目录: `templates/`

路由规则:

1. 用户明确指定 `post_type` 时，优先使用指定模板。
2. 用户未指定时，按意图关键词匹配模板。
3. v1 默认路由到 `paper-interpretation`。
4. 模板文件不存在时，报错并提示可用模板列表。

新增模板规范:

1. 新增 `templates/<post-type>.md`。
2. 在本文件的“Template Routing”中登记触发关键词与输出要求。
3. 复用 `references/style-guide.md` 的通用风格规则。

## Paper-Interpretation Template (v1)

按固定骨架生成，段落顺序不可变:

1. 研究问题（这篇论文试图解决什么）
2. 核心思路（作者怎么做）
3. 方法亮点（2-4 条）
4. 实验结果（关键指标与结论）
5. 局限性（至少 1 条）
6. 一句话总结
7. 互动问题（引导评论）
8. 标签（5-10 个）

可调参数:

- `length`: `short` / `medium` / `long`
- `emoji_density`: `low` / `medium` / `high`

默认参数:

- `length=medium`
- `emoji_density=medium`

## Reliability Rules

1. 不虚构事实、数字、基线、数据集。
2. 任何数值或结论都必须来自输入文件；否则...

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