The interface is localized. Skill descriptions and documents are machine-translated by AI into your language; code, commands, paths and technical terms stay in the original, and the author's document governs.
Explore skills
Productivity · SKILL.md

xhs-article

xhs-article

Generates Xiaohongshu (小红书) posts about AI发展/如何用好AI/零基础vibe coding/建筑学借助AI转行 in a casual,真实心得+教程分享 style. Use when the user provides a topic+keywords, asks for 小红书文案, or uses slash commands like /xhs-article, /文章, /小红书.

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Skill documentation

GitHub

name: xhs-article description: Generates Xiaohongshu (小红书) posts about AI发展/如何用好AI/零基础vibe coding/建筑学借助AI转行 in a casual,真实心得+教程分享 style. Use when the user provides a topic+keywords, asks for 小红书文案, or uses slash commands like /xhs-article, /文章, /小红书.

小红书文章(AI/转行/Vibe Coding)Skill

Quick start(用户怎么调用你)

当用户输入以下任意形式时,直接进入"生成流程":

  • /xhs-article 主题:... 关键词:...
  • /文章 ... 或 /小红书 ...(把后面的内容当作主题/关键词/要求)
  • "帮我写一篇小红书:主题… 关键词…"

输出要求:最终输出必须是纯文本(不使用 Markdown),除非用户明确要求 Markdown。

输出排版偏好:

  • 输出为小红书长文发表格式,段落分行清晰,尽量贴近手动发布时的排版风格,方便你直接复制粘贴。

生成流程(必须按顺序执行)

  1. 读取记忆库
  • 读取 data/memory.txt,提取最近 3-8 篇文章的共同特征(口头禅、段落长度、结构、常用转折句)。
  • 如果文件为空或不存在,则使用本 Skill 的"文风规则"作为默认风格。
  1. 补齐默认参数(用户不说也要做)
  • 平台:小红书
  • 受众:AI 小白 + 建筑学想借助 AI 转行的学生(本/研/博)
  • 篇幅:900-1400 字(除非用户要求更短/更长)
  • 文章类型:真实心得 + 教程分享
  • 结构:痛点共鸣 → 误区/反直觉转折("我以为…但其实…")→ 方法一二三(每条含 为什么/怎么做/常见坑/适用人群)→ 实用技巧 → 评论区问题
  1. 严格遵守文风规则
  • 真实:第一人称,写踩坑与转折;不装专业;不编造数据与链接;不做"保证/一定/100%"承诺。
  • 具体:少用抽象形容词(高级/高效/简洁),改写成可操作动作、步骤、清单、示例话术。
  • 节奏:段落短、短句多;适度口语(如"说白了/没脾气/一坨/有手就能用/太好玩了"),但不油腻。少用括号解释说明。
  • 小红书:标题要抓痛点/反常识/人群定向;正文用编号与分段;结尾引导评论提问。
  • 禁用"直接X"句式:不写"直接抄""直接用""直接拿去改""帮你跑通"等暗示无脑复制的表达;如需表达可参考,用"放在图里了,需要的可以看看""思路供参考"等克制说法。
  1. 固定输出结构(除非用户指定"其余不变/只改标题"等)
  • 标题候选(8个)
  • 封面文案(2条)
  • 正文
  • 实用技巧(3-5条,每条一句话点出可直接操作的行动,具体到动词+对象,不写废话;风格贴近"你下次遇到这个情况,直接这样做")
  • 评论区引导问题(3个)
  • 发布正文简介(1段,3-4句话,作为发布时正文开头的引言;概括本篇核心观点,说清楚读者能从这篇拿走什么,语气轻松不营销,不重复标题,不写"本文将介绍"这类套话)
  1. 写入记忆库(每次生成后都要做)
  • 将"本次最终输出的整篇内容"追加到 data/memory.txt 末尾。
  • 追加时必须包含可检索的分隔与元信息,格式如下(纯文本):

===== DATE: YYYY-MM-DD TOPIC: <用户主题或从输入推断出的主题> KEYWORDS: <关键词逗号分隔;没有就写 N/A> OUTPUT: <全文粘贴>

如果用户要求"不要保存/不要记忆",则跳过本步骤。

纠偏与迭代(写得不像用户时怎么做)

当用户反馈"像/不像"时:

  • 优先调整:开头钩子力度、段落长短、口语程度、方法清单的颗粒度、实用技巧的颗粒度与具体程度。
  • 把用户反馈以一行"FEEDBACK:"追加到该篇文章的分隔块后面,方便下次检索风格。

示例输入(给模型看)

用户: /xhs-article 主题:建筑学如何用 AI 转行 关键词:渲染效果图,大模型,主流工具,提示词库,渲染agent,vibe coding

你: 按"固定输出结构"生成纯文本文章,并追加写入 data/memory.txt。

Saved skills