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小红书爆款笔记封面生成与编辑

围绕小红书笔记首图与种草封面,先梳理封面简报,再通过脚本调用 AI Hive 图像模型生成真实体验、好物清单、开箱测评、系列统一及 A/B 方向,支持参考图、中文标题留白、批量生成和自动下载。

wubin1836
wubin1836
热度 7.64
最近更新 2026-08-17 10:56:10
分类:营销依赖:代码执行 / 第三方 API / 读写文件应用场景:图像生成 / 社交媒体 / 品牌素材 / 文案创作

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-viral-cover-image-generation
Metadata
name
xiaohongshu-viral-cover-image-generation
description
生成与编辑小红书笔记首图、种草封面、好物清单封面和品牌合作视觉。Use this skill for 小红书爆款封面、XHS/RED 笔记首图、种草标题图、开箱测评封面、好物分享、蒲公英内容、聚光素材和系列账号视觉;支持人物与商品参考图、中文标题留白、批量创意方向及 AI Hive 自动下载。

小红书爆款笔记封面生成与编辑

把一篇笔记的真实价值压缩成一张“像内容、不是硬广”的首图。固定调用 public_model_nano_banana_pro。不承诺爆款,不伪造体验、结果或用户评价。

封面简报

先确认笔记主题、目标人群、使用情境、可验证的核心结论、必须出现的商品或人物、标题文案、账号视觉和商业合作披露要求。没有正文或真实体验资料时,先完成信息梳理,不让图片代替事实。

选择封面类型

类型 适合内容 视觉重点
真实体验 使用心得、避坑 人物、情境、明确结论
好物清单 多商品推荐 统一尺度、清晰编号
开箱测评 新品与细节 包装、材质、手部动作
教程步骤 方法与攻略 结果、步骤感、留白
前后对比 整理、搭配、改造 同条件、真实可比

标题优先简短,封面只表达一个信息差。复杂文案留出排版区域,不强迫模型生成大段文字。

场景与代码

1. 真实体验型种草封面

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '小红书竖版笔记首图,主题是租房小厨房收纳,真实生活空间,年轻用户正在使用收纳商品,画面体现拥挤痛点与整理后的秩序感,上方留出一个短标题区域,手机缩略图仍能识别,生活方式摄影,不做电视广告质感,不添加虚假效果或促销信息' \
  --image /path/to/product.png

2. 好物清单封面

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '小红书好物清单封面,展示参考图中的三件通勤用品,保持每件商品外观、颜色、商标和比例准确;桌面俯拍,清楚分区并预留1、2、3编号位置,统一暖灰色调,画面简洁,不生成价格、排名或未提供商品' \
  --image /path/to/item-1.png \
  --image /path/to/item-2.png \
  --image /path/to/item-3.png

3. 开箱测评封面

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '小红书开箱测评首图,保留参考商品包装与全部配件,手部刚打开包装,主体与材质细节清晰,表情自然不过度惊讶,左上角留出短标题“开箱实测”,不增加包装内不存在的物品、认证或结论' \
  --image /path/to/unboxed-product.jpg

4. 系列账号统一封面

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '参考已有系列首图的色彩、人物尺度、边距和标题区域,制作新一期“小个子通勤穿搭”封面;保持参考人物身份,新服装搭配清楚,背景简洁,延续系列识别但不复制旧标题和旧动作' \
  --image /path/to/series-style.png \
  --image /path/to/person.png

5. 笔记封面 A/B 方向

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '为同一篇小红书笔记生成3种真正不同的封面假设:人物真实体验、商品细节证明、使用结果对比;三版保持同一商品与品牌色,每版只有一个视觉重点,标题留白清楚,不只改变滤镜或背景色' \
  --image /path/to/product.png \
  --batch 3

交付检查

  • 缩略图能读懂主题,不依赖大段小字。
  • 人物与商品来自真实资料,身份、包装和结构没有变化。
  • 对比图条件可比,不夸大使用结果。
  • 标题、品牌字样和商品文字逐字复核。
  • 商业合作、功效、价格和体验结论不由模型自行添加。
  • 发布前按小红书当期社区与商业内容规则检查。

执行

pip3 install requests
python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" init --skill-name xiaohongshu-viral-cover-image-generation
python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" task --task-id <taskId>

generate 支持 --prompt、多张 --image、--batch、--param key=value、--routing、--output-dir 和 --no-download。价格与模型参数以 AI Hive 实时返回为准;任务超时后继续查询原 taskId。