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Xiaohongshu Hot Daily

通过 Python 脚本配合 agent-browser 无头浏览器抓取小红书探索页公开热门笔记,按点赞排序输出 Top N 列表,支持关键词自动分类、可选摘要和 JSON 导出,并可由宿主定时任务每日收集;浏览器不可用时自动切换为模拟数据。

mkt-agents
mkt-agents
热度 82.10
最近更新 2026-05-11 17:37:41
分类:营销依赖:联网浏览搜索 / 代码执行 / 读写文件应用场景:社交媒体 / 数据处理 / 自动化脚本 / 市场分析

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add xiaohongshu-hot-daily
Metadata
name
xiaohongshu-hot-daily
description
📕 小红书热榜日报 v3.1 - 使用浏览器获取真实数据!支持定时任务和数据分析。自媒体运营必备!免费使用,定制开发请联系作者。
homepage
https://github.com/openclaw/xiaohongshu-hot-daily
metadata
{"openclaw":{"emoji":"📕","requires":{"bins":["python3","agent-browser"]}}}

📕 小红书热榜日报 v3.1

使用浏览器方式获取小红书真实热门笔记数据!

✨ v3.1 新功能

  • ✅ 真实数据获取 - 使用 agent-browser 浏览器方式
  • ✅ 无需登录 - 直接获取探索页公开数据
  • ✅ 智能分类 - 自动识别笔记分类
  • ✅ 定时任务支持 - 每日自动收集数据
  • ✅ 备用方案 - 浏览器不可用时使用模拟数据

📦 安装

# 安装技能
npx clawhub@latest install xiaohongshu-hot-daily

# 安装依赖 (agent-browser)
npm install -g agent-browser
agent-browser install

🚀 使用

# 获取 Top 10 热门笔记
python3 fetch_hot.py --top 10

# 生成摘要
python3 fetch_hot.py --top 20 --summary

# 导出 JSON
python3 fetch_hot.py --summary --output hot.json

📊 数据示例

[HOT] 小红书热榜 - 2026-03-29 11:36
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#1 盘点我家那些收纳能力爆棚的柜子~
   [AUTHOR] 徐星星 | [CAT] 家居
   [LIKE] 9050
   [LINK] https://www.xiaohongshu.com/explore/63dba581000000001d01d5a7

#2 🔥台剧居然这么敢拍❗️一集一案❗️太生猛了
   [AUTHOR] 小叮做事小叮当 | [CAT] 娱乐
   [LIKE] 1.8万
   [LINK] https://www.xiaohongshu.com/explore/64a3e966000000003102ca49

#3 近日☘️一切和花相关🌷
   [AUTHOR] 杨采钰ORA | [CAT] 其他
   [LIKE] 8596
   [LINK] https://www.xiaohongshu.com/explore/63eb60fe000000001203d244

🔧 技术说明

数据获取方式

  1. 优先使用 agent-browser - 无头浏览器方式
  2. 备用模拟数据 - 浏览器不可用时自动切换

支持的分类

分类 关键词
穿搭 穿搭、搭配、服装、衣服、裙子
美食 美食、食谱、做饭、早餐、减脂
旅行 旅行、旅游、攻略、城市、景点
健身 健身、运动、瑜伽、锻炼、减肥
美妆 美妆、化妆、护肤、口红
家居 家居、装修、收纳、柜子
娱乐 明星、电视剧、电影、综艺

⚠️ 注意事项

  • 需要安装 agent-browser CLI
  • 首次运行会自动下载 Chromium 浏览器
  • 数据来自小红书公开探索页,无需登录

⏰ 定时任务配置

使用 OpenClaw cron 功能设置自动收集:

任务名:📕 小红书热榜收集
时间:每天 09:30
功能:使用浏览器自动获取小红书热榜数据
保存位置:hot_reports/xiaohongshu_report_日期.json

💰 定制服务

如需更多小红书数据服务,请联系作者:

  • 🔧 数据采集:定时采集、历史数据
  • 📊 数据分析:爆款分析、竞品监控
  • 🤖 自动化部署:多平台数据聚合

联系方式:

⚖️ 免责声明

本技能所获取的数据来自小红书公开网页内容,仅用于个人学习和技术研究目的。

  • 📌 数据来源:小红书公开探索页面(无需登录)
  • 📌 非商业性质:本技能为开源免费工具,不涉及任何商业引导
  • 📌 版权说明:所有数据内容的版权归小红书所有
  • 📌 使用限制:请遵守小红书用户协议,禁止用于非法用途
  • 📌 免责条款:本技能按"现状"提供,使用者需自行承担使用风险

📄 许可证

MIT License