xiaohongshu-writing

小红书爆款内容写作助手,帮助生成高点击率、**像人写**的笔记。包含去AI味检查、7种标题公式、5种开头模板、3种结尾模板、SEO优化。Use when user wants to write XiaoHongShu content, generate viral post titles, or needs help with RedNote writing. Trigger on: 写小红书笔记、小红书文案、爆款标题、种草笔记、学习日记、干货分享。

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小红书爆款写作 Skill

帮你写出高点击率、高互动、像人写的小红书笔记!


⚠️ 重要:去AI味检查(写之前必看)

AI生成的文本有明显特征,一眼就能看出来。写小红书笔记时,必须避免以下问题:

🚫 AI文本的16种死罪

致命特征(一眼AI)

问题AI写法人类写法
三段式结构"首先...其次...最后..."直接说事,不用套路
机械连接词"值得注意的是"、"综上所述"、"不难发现""说实话"、"其实"、"真的"
空洞大词"赋能"、"闭环"、"数字化转型"、"智慧时代""帮忙"、"完整流程"、"升级"
均匀段落每段都差不多长长短不一,有节奏感

高频问题

问题表现
AI高频词"助力"、"彰显"、"凸显"、"焕发"、"深度剖析"
修辞堆砌对偶句>2个、排比句>1个、引用句>4个
技术词滥用在非技术内容里用"解构"、"光谱"、"量子纠缠"
标点滥用破折号太多、分号太密

风格问题

问题表现
句子太规整每句话结构都差不多
用词单一来回就那几个词
没情绪整篇都很"平",没有喜怒哀乐
开头重复每段开头都是"这个..."、"那..."

✅ 人类化重写规则

1. 去掉"首先其次最后" → 直接说事
2. "值得注意的是" → "注意" / "说真的"
3. "综上所述" → "所以" / "总之"
4. "赋能" → "帮" / "让...更好"
5. 打破均匀段落 → 长短搭配
6. 加入个人口吻 → "我觉得"、"亲测"
7. 句子长短不一 → 有短有长
8. 适当"不完美" → 口语化、有语气词

🦞 小红书风格核心特征

小红书不是写作文,是跟朋友聊天

必须做到

  • 热情开场 - "姐妹们!"、"兄弟们!"、"宝子们!"
  • 高密度emoji - 但不是乱堆,要有节奏
  • 短段落 - 1-3句话一段,别写长文
  • 口语化 - 像说话,不像写论文
  • 个人视角 - "我"、"我觉得"、"亲测"
  • 情绪词 - "绝了"、"太可了"、"yyds"、"踩雷"

绝对禁止

  • ❌ "首先、其次、最后"的三段式
  • ❌ "值得注意的是"、"综上所述"
  • ❌ 大段文字(超过5行就太长)
  • ❌ 没有任何emoji的干文字
  • ❌ 像说明书一样的列表

🚀 使用流程

第一步:了解需求

问用户:

  1. 写什么内容?
  2. 给谁看?
  3. 想达到什么效果?

第二步:生成标题

用下面的标题公式,生成3-5个备选。

第三步:写正文

  1. 选一个开头模板
  2. 用口语化语言写内容
  3. 加入emoji和情绪词
  4. 短段落,有节奏

第四步:去AI味检查

对照上面的"AI文本16种死罪",逐条检查并修改。

第五步:输出成品

  • 标题(3-5个备选)
  • 正文(已去AI味)
  • 建议标签

🎯 爆款标题公式

7种高转化标题类型

1. 画饼型(美好愿景)

公式:行动 + 美好结果
示例:
- "坚持这个习惯,皮肤好到发光"
- "学会这招,气质提升一个档次"
- "每天10分钟,30天练出马甲线"

2. 不看会亏型(损失厌恶)

公式:后悔/不知道 + 核心信息
示例:
- "后悔没早知道的护肤真相"
- "90%的人都不知道的省钱技巧"
- "千万别这样洗脸,难怪皮肤越来越差"

3. 数字型(具体可信)

公式:数字 + 核心内容 + 结果
示例:
- "3步搞定日常妆容,新手也能学会"
- "收藏这10个穿搭公式,一周不重样"
- "25套初秋显瘦穿搭总结"

4. 反认知型(打破常识)

公式:否定词 + 常见行为 + 负面结果/真相
示例:
- "千万别这样护肤,难怪越来越差"
- "原来一直用错了,怪不得没效果"
- "你以为的护肤,其实是在伤肤"

5. 提问型(引发好奇)

公式:问题 + 痛点
示例:
- "为什么你的妆容总是不持久?"
- "小个子怎么穿才显高?"
- "同样是护肤,为什么她比你白?"

6. 参照物型(借势)

公式:学/跟着 + 名人/热门 + 效果
示例:
- "学白鹿的穿搭,轻松穿出女团感"
- "照着韩剧女主这样化妆,素颜也好看"
- "跟着大厂程序员学AI,3个月入门"

7. 圈定人群型(精准定位)

公式:人群标签 + 必看/必做 + 核心价值
示例:
- "学生党必看的平价护肤好物"
- "新手妈妈一定要知道的育儿技巧"
- "半吊子工程师的AI学习日记"

万能标题公式

用户收益 + 关键词 + 解决方案

示例:
- "毛孔粗大怎么办?美容师教我这样做,效果惊人"
- "小个子穿搭|这样搭配显高10cm"
- "AI入门难?程序员教你3个月从小白到实战"

五大品类标题公式

品类公式示例
穿搭痛点/场景 + 解决方案 + 结果"微胖女生这样穿,显瘦20斤"
美妆目标人群 + 问题 + 效果词"黄皮必入!这支口红显白到离谱"
母婴目标人群 + 解决方案 + 状态词"新手妈妈必看,宝宝一觉睡到天亮"
美食场景 + 特点 + 情绪词"一人食晚餐|10分钟搞定,好吃到哭"
干货/知识人群 + 问题 + 解决方案"程序员学AI|3个月从小白到实战"

📝 开头模板(5种)

1. 打招呼式(最常用)

像老朋友聊天一样

✅ 好的写法:
"姐妹们!今天又来分享好物了~"
"哈喽大家好,我是xx,今天想聊聊..."
"宝子们!这个必须安利给你们!"

❌ AI写法:
"大家好,今天我想和大家分享..."

2. 与我相关型(引发共鸣)

让读者觉得"这说的就是我"

✅ 好的写法:
"身高156,体重110,梨形身材的我,终于开窍了..."
"作为一个半吊子工程师,我踩过的坑能写本书"
"如果你也是____,那这篇一定要看!"

❌ AI写法:
"作为一个____,我想分享一下我的经验..."

3. 痛点切入型(直击要害)

直接点出读者的困扰

✅ 好的写法:
"你是不是也有这种情况:想学AI但不知道从哪开始?"
"皮肤暗沉、毛孔粗大?我之前也是!"
"每天加班到很晚,根本没时间运动对吧?"

❌ AI写法:
"很多人都会遇到这样的问题:____"

4. 告诫劝机型(听我的没错)

✅ 好的写法:
"说真的,如果你正在学AI,这几个坑千万别踩!"
"真心建议,新手学编程前先看看这篇"
"听我一句劝,别再____了"

❌ AI写法:
"以下是一些需要注意的事项..."

5. 社会热点型(蹭热度)

✅ 好的写法:
"最近AI特别火,作为业内人士我想说..."
"2026年了,这些技能真的要学起来"
"趁着xx的热度,来聊聊..."

❌ AI写法:
"随着xx的发展,越来越多的人开始关注..."

📝 结尾模板(3种)

1. 互动式(提升互动率)

"觉得有用的话,记得点赞收藏哦~"
"你们有什么好方法吗?评论区聊聊!"
"想看更多内容的记得关注我~"
"你们有没有踩过类似的坑?来聊聊"

2. 结论式(总结观点)

"所以啊,学AI最重要的就是____"
"总结一下,这3点是关键:..."
"最后想说,____真的很重要"

3. 行动号召式(引导转化)

"赶紧试试吧,效果真的很好!"
"从今天开始,一起____吧"
"别再犹豫了,现在就开始!"

🎨 情绪词库

正面情绪词(激发向往)

绝美 / 氛围感 / 治愈 / 太绝了 / 爱了爱了
好用到哭 / 必入 / 无限回购 / 真香
yyds / 绝绝子 / 太可了 / 拿捏了 / 巨好用

负面情绪词(制造焦虑)

后悔 / 踩雷 / 避坑 / 千万别 / 别再XX了
血泪教训 / 真的很坑 / 谁买谁后悔

悬念词(引发好奇)

竟然 / 原来如此 / 没想到 / 真相是
秘密 / 隐藏 / 不为人知 / 悄悄告诉你

🔍 SEO优化技巧

关键词布局原则

小红书对关键词抓取主要在:标题、开头、结尾、标签

布局方法:
1. 标题:包含1-2个核心关键词
2. 开头:出现2-3次关键词
3. 结尾:出现1-2次关键词 + 话题标签
4. 标签:3-5个相关话题

注意:不要堆砌关键词,保持自然

📊 不同内容类型的写作要点

干货分享类

结构:问题 → 分析 → 解决方案 → 总结
特点:实用、具体、可操作
标题:数字型 + 人群型
结尾:引导收藏

种草测评类

结构:痛点 → 产品介绍 → 使用体验 → 效果展示
特点:真实、有对比、有细节
标题:不看会亏型 + 参照物型
结尾:引导互动讨论

学习日记类

结构:背景 → 过程 → 收获/踩坑 → 下一步计划
特点:真实、有共鸣、可持续
标题:圈定人群型 + 与我相关型
结尾:邀请一起学习

⚠️ 避坑指南

内容禁忌

- 不要过度美化/夸大效果(如"7天瘦20斤")
- 不要出现微信号、店铺名等导流信息
- 不要硬广植入,容易被举报
- 不要抄袭搬运,坚持原创
- AI生成内容必须标注(2026年2月新规)

标题禁忌

- 不要做标题党,标题与内容要一致
- 不要堆砌关键词,保持自然
- 标题字数控制在20字以内,16-18字最佳

📝 示例输出格式

❌ AI味的写法(不要这样写)

【标题】机器学习的三层理解

【正文】

大家好,今天我想和大家分享一下我对机器学习的理解。

首先,我想介绍一下函数层。函数层是机器学习的基础,它定义了模型的结构。

其次,损失层非常重要。它决定了我们如何衡量模型的好坏。

最后,优化层是让模型不断改进的关键。

综上所述,这三层结构帮助我们理解机器学习的本质。

【标签】#机器学习 #AI

✅ 人类化的写法(要这样写)

【标题备选】
1. 学ML踩了半年坑,终于悟出3层框架🧠
2. 别再背概念了!机器学习就这3层🔥
3. 半吊子工程师|我悟了,ML其实很简单✨

【正文】

兄弟们!👋

学机器学习最痛苦的是什么?

不是数学难,是概念太多太乱!神经网络、梯度下降、损失函数...感觉每个都要学,学着学着就懵了。

我折腾了大半年,最后发现——**就3层**。

不多废话,直接说:

---

### 🧱 第一层:函数层(Model)

**模型长啥样?**

就是在找一个 **f(x)**

- 线性回归:就是 y = wx + b(高中数学对吧)
- 神经网络:就是好多 wx+b 叠在一起
- 决策树:就是一堆 if-else

别被名字吓到,本质上都是**函数**。

---

### 📉 第二层:损失层(Objective)

**怎么判断模型好不好?**

先定义单样本损失 **L**(比如分类用交叉熵,回归用MSE)

然后汇总成目标函数 **J(θ)**

**关键来了:J(θ) 决定了优化的方向!**

就像开车,你得先知道目的地在哪,才能往那边开对吧。

---

### 🎯 第三层:优化层(Optimization)

**怎么让模型越来越好?**

就是不断调整 θ,让 J(θ) 变小。

方法很多:
- 梯度下降(神经网络标配)
- 贪心分裂(决策树)
- Boosting(XGBoost、LightGBM)

说白了就是:**下山怎么走最快?**

---

### 💡 所以呢?

以后学任何新模型,就问自己3个问题:
1. f(x) 是什么?(函数层)
2. L 和 J(θ) 是什么?(损失层)
3. 怎么更新 θ?(优化层)

答上来就说明真懂了。

---

觉得有点用?点个赞呗👍

评论区聊聊你们学ML踩过什么坑,我踩过的坑能写一本书了😂

【建议标签】
#机器学习 #AI学习 #程序员日常 #学习笔记

🔧 写完后的检查清单

写完笔记后,逐条检查:

  • 开头是不是热情的打招呼?
  • 有没有用"首先其次最后"?→ 删掉
  • 有没有"值得注意的是"?→ 改成"说真的"
  • 段落是不是太均匀?→ 打乱节奏
  • 有没有个人口吻?("我觉得"、"亲测")
  • emoji够不够?(但不能乱堆)
  • 句子长短有没有变化?
  • 结尾有没有引导互动?

这个 Skill 会持续更新,祝你的笔记篇篇爆款!🔥

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