L’interface est localisée ; les présentations et documents des Skills sont traduits automatiquement par IA dans votre langue. Le code, les commandes, chemins et termes techniques restent en version originale, et le document de l’auteur fait foi.
Explorer les Skills
Développement · SKILL.md

qinghu-rednote-publish-code

qinghu-rednote-publish-code

青虎AI 小红书-种草码生成:把标题、正文、图片或视频生成小红书种草码,浏览器扫码一键跳转小红书并自动加载笔记内容。当用户说「帮我生成小红书种草码」「把这篇文案做成扫码发布小红书」或提出同类需求时必须触发。关键词:青虎AI、qhkit、青虎数据、小红书、RedNote、xhs、种草码、扫码发布、一键发笔记、小红书种草码。

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Documentation de la Skill

GitHub

name: qinghu-rednote-publish-code description: "青虎AI 小红书-种草码生成:把标题、正文、图片或视频生成小红书种草码,浏览器扫码一键跳转小红书并自动加载笔记内容。当用户说「帮我生成小红书种草码」「把这篇文案做成扫码发布小红书」或提出同类需求时必须触发。关键词:青虎AI、qhkit、青虎数据、小红书、RedNote、xhs、种草码、扫码发布、一键发笔记、小红书种草码。" user-invocable: true homepage: https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit metadata: {"openclaw":{"emoji":"📲","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}

小红书-种草码生成 | 青虎AI

把标题、正文、图片或视频生成小红书种草码,浏览器扫码一键跳转小红书并自动加载笔记内容。

数据来自青虎数据工具 rednote_publish_code(小红书种草码,平台:小红书),通过 qhkit mcp 调用——不需要、也不要去宿主环境里找或配置 MCP server。

何时触发

  • 「帮我生成小红书种草码」
  • 「把这篇文案做成扫码发布小红书」

调用流程

qhkit mcp describe '{"names":["rednote_publish_code"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费(免费)
qhkit mcp estimate '{"names":["rednote_publish_code"]}'   # ② 单次基价(青虎积分,免费)
qhkit mcp call     '{"name":"rednote_publish_code","params":{"type":"normal"}}'
  • call 的 params 照 describe 返回的 inputSchema 填(下表是快照,以 describe 为准);上面 call 里的值只是占位示意,按用户需求替换,不要原样提交。
  • 参数复杂或含中文 / 引号时,把 {"name":...,"params":{...}} 写进文件,用 qhkit mcp call @params.json 调用,避免 shell 转义问题。
  • 用户没说清的必填项(站点、时间周期、ID 等)先问清楚或按下表说明取值,不要猜。

入参(快照)

参数必填类型说明取值
coverstring封面链接(视频类型时可选)
imagesstring图片列表(图文类型时必填)
videostring视频链接(视频类型时必填)
type✅string笔记类型 normal-图文 video-视频可选 normal / video;例 normal
titlestring笔记标题(不超过20字)
contentstring笔记内容(不超过1000字)例 超多AI工具,帮你解决繁琐又无聊的工作~一、AI生成图片nanobanana、神采ai、liblib、可灵、星流二、AI生成视频即梦、sora、可灵、海螺、runway三、AI生成PPT天工AI、chatppt、gamma、AIPPT四、AI数据可视化picdoc、napkin AI、Flourish、Graphy、Piktochart#AI办公神器 #PPT #AI工具 #职场干货 #新媒体营工具 #打工人效率神器 #效率神器

工具说明(线上原文整理)

小红书种草码,浏览器扫码一键跳转到小红书平台,自动加载笔记内容

计费与授权

  • 付费工具,线上未收录基价:报价时如实说「以实际扣费为准」,不要编数字。
  • 本会话首次调用前:把要调用的工具(中文名 + 用途)和预计积分一次性告诉用户,征得同意后本会话内不再重复询问;同一需求要连调上下游工具时,一起列出、一次授权。用户拒绝或只同意一部分时,未同意的不调用。
  • 实扣以 call 返回的 credits 为准(已经是青虎积分,不要再换算);业务数据里自带的「积分 / points」字段是数据源自己的口径,不要引用。
  • 同一轮回复内付费调用不超过 10 次;还要更多数据时,先说明还差什么、要再调几次,征得同意后下一轮继续。
  • 有付费调用的那一轮,在回复最末尾另起一行、单独一行写:本次共消耗 X 青虎积分(X 为本轮全部 credits 之和,小数按实际写)。

结果处理

  • stdout 恒为一行 JSON。成功为 {"ok":true,"stage":"done","name":...,"credits":...,"data":...};失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."},把 message 原样转告用户。stderr 的提示行不是错误。
  • 小结果直接在 data 里。大结果返回 large:true + file(完整 JSON 的本地路径)+ records(记录数)/ fields(字段)/ preview(前几条)——后续筛选、统计、导出一律读 file,不要逐行抄写,也不要凭预览推断全量。
  • 记录 ≥ 10 条时整理成表格文件交付(装了 qinghu-excel-export 技能就用它),不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格;回复保持精简:结论 + 文件 + 不超过 5 行关键预览。
  • 结论先行:先回答用户真正关心的问题(值不值得做、谁最强、趋势向上还是向下),再给支撑数据;数字标明平台、站点、周期与样本量,不同站点或周期的数字不要混在一张表里比。
  • stage:"validate":本地校验没过,未发起、未扣费——按 details.inputSchema 改参数后重试。
  • stage:"call" / stage:"mcp":服务端失败(401/50x CLI 已自动重试过)。先 qhkit config show 确认密钥,再转述 message;参数问题先想清楚再改,不要连环试错——失败也可能扣费。

能力边界

  • 本技能只负责「小红书-种草码生成」这一项查询(工具 rednote_publish_code)。用户要的数据超出它的返回范围时,用下方上下游工具或同系列技能补齐,不要用名字相近的工具凑合,也不要改用浏览器抓网页。
  • 要做完整分析(选品决策、竞品拆解、蓝海挖掘等多步编排)时,转交同系列场景技能:「小红书-社媒运营专家 | 青虎AI」。
  • 其他平台 / 其他数据类型,或想按需求检索全部 200+ 个青虎数据工具,用总技能「青虎AI」(qhkit mcp search)。

环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)

本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit,mcp 命令需 0.14.0+),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:

  1. 有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即就绪,跳到第 4 步。

  2. 没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装(推荐):

    npm i -g @iqinghu/qhkit
    

    默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。

  3. 连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。

    # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包):
    cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
    cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz#x27; | sha256sum -c -
    mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
    export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
    

    校验行输出 OK 才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 ~/.bashrc)。macOS 用 brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

  4. 密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取),或设环境变量 QHKIT_TOKEN。

  5. 自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级:命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令),或返回 stage:"runtime" 且 message 为「未知命令:mcp」(本机 qhkit 太老),都先升级再重试原命令:

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。

Skills enregistrées