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我是热爱探索AI前沿技术的LucianaiB。

这次想带你用 2 小时左右，搭建一条「从采集到发布」基本全自动的小红书内容流水线。

之前那篇 Openclaw 保姆级教程反响不错，很多同学在后台问：能不能一键实现“小红书自动采集 + 自动写文案 + 自动发布”？所以带来本文Openclaw实践之采集+发布小红书自动化方案，温馨提示，本文预计部署需要预计2小时左右，所以谨慎开始！！！！

影刀 + 多维表效果

每天影刀定时爬取指定话题的热门小红书笔记，结构化存入飞书多维表，等于给自己搭了一个“小红书素材私库”。

小红书生成skill+openclaw进行整理效果

Openclaw 自动读取多维表数据，结合自制小红书 skill，批量生成符合算法规则的爆款文案（标题 + 正文 + 标签 + 互动 + CTA）。

小红书MCP发布效果

只需要在 Openclaw 里发一句指令，就能触发 xiaohongshu‑mcp 完成登录检查、内容投放，真正做到“想好了就发”，彻底告别手动几十分钟的机械操作。

影刀爬取数据 + 多维表存储数据 + 自制小红书skill + openclaw进行整理 + 小红书MCP发布

1.技术栈使用说明

2.影刀爬取数据并且多维表存储数据

3.自制小红书skill

4.openclaw进行整理

5.小红书MCP发布

💡 开始前建议：点个关注不迷路～

建议你在有连续 2 小时空档时再开始动手，中途尽量不要打断，这样一口气搭完，后面只需要“喂关键词 + 看结果”，自动化的成就感会非常强。

为什么不用 Openclaw 全流程获取，而是 RPA ？

Openclaw 好比研究生，他的使用需要消耗大量的钱（Token），后果就是Token 消耗巨大+长记忆不断累积+不停探索目标，而RPA就是实习生，他只需要部署好流程，就可以开始干活，优点是：一次录制+稳定执行。要有Token的话，但我没说。

未来趋势：Agent+RPA的融合

2.1 影刀前置准备

注册影刀RPA账号

通过专属链接注册，可得1个月创业版权限：

下载影刀RPA

下载应用：

安装插件

首页点击头像，选择工具，选择自动化插件。

安装对应的插件。

2.2 小红书低粉爆款关键词笔记采集详细教程

2.2.1 多维表初始化

作用：存储采集的笔记，可以看作是一个数据库，放数据的空间。

1.去飞书开放平台（），新建一个应用。

2.进入应用右侧的，开通和两个的全部权限。

3.创建版本并发布应用。

4.在获取 和 。

5.新建一个多维表（）。

6.给多维表添加应用。

7.获取多维表格ID

例如在

就这样我们得到了，以及。

：

：

：

2.2.2 设置自定义对话框

具体设置如下：

2.2.3 建立多维表连接

找到指令。

使用获取多维表内容。

使用提取具体的列的内容。

可以通过打印日志查看是否成功了解。

2.2.4 打开关键词网站

通过分析：

2.2.5 按照筛选排序

新建一个全局变量排序方式，并且为其赋值初始化时的排序方式，在后续会需要。

使鼠标停在的按钮上才会出现选项。

捕获筛选条件，并且在文本匹配中使用。

2.2.6 循环获取笔记网站

使用获取每个笔记，然后点击循环的笔记，使用，获取每个笔记的链接+关闭当前笔记，就使用获取到了每个笔记的网站。

判断获取的笔记是否在多维表中，如果包含，则打印日志，关闭笔记，进行下一次循环，如果不存在，则进行操作。

2.2.7 采集笔记信息

笔记标题

笔记正文

笔记点赞数+收藏数+评论数

注意：如果数量实际为0，那么捕获的是文字——"点赞"，"收藏"，"评论"，将其赋值为0。

笔记类型

获取笔记是图片还是视频可以通过笔记左侧展示的格式来判断，使用 可以做到这个功能，初始化为视频类型，如果包含图文的则为图文类型，否则为视频类型。

笔记封面图

通过获取笔记封面，分析源码可知，通过src可以获取到封面链接。

笔记发布时间

使用魔法指令对日期进行提取与处理，我的提示词如下：

也可以选择使用python代码来处理

2.2.8 采集作者信息

要对作者信息采集，需要先把鼠标悬浮在作者的头像或者名字上。

作者名称

作者主页链接

获取网页链接地址，通过分析可知，获取的为相对链接，使用需要在变量前面加入。

作者头像链接

同样获取属性src。

作者简介

作者关注数

作者粉丝数

作者获赞与收藏数

2.2.9 循环采集

使用无限循环采集笔记直到采集到我们要的数量。

在循环的外围设置已采集笔记数量，在每次循环相似元素的最后，进行整数加1，并且判断是否达到采集的数量要求，如果达到则退出循环，在无限循环里同理设置判断是否达到采集的数量要求，如果没，则滚动网页，继续采集。

2.2.10 同步飞书多维表

到目前已收集：笔记链接,标题,正文,点赞数,评论数,收藏数,笔记类型,笔记封面图,发布时间,作者名称,作者主页链接,作者头像链接,作者简介,作者关注数,作者粉丝数,作者获赞与收藏数,关键词

在数量+1前，新建一个字典。

为每个增加键值对。

最后对我们的指定表添加记录。

2.2.11 测试

经过运行可以发现，，以及等，可以为空，即捕获不到，所以在高级设置把他们等待时间设置为3s以及报错是执行的操作为：忽略异常，继续程序

2.3 效果展示

2.4 完整源码

3.1 小红书生成skill的好处

3.2 用我的小红书生成skill

在小红书skill中我加入的功能包括：

小红书爆款文案生成专家，基于小红书生态算法和用户心理，帮你生成包含标题、正文、标签、互动及 CTA 的完整笔记方案。

直接跟Openclaw说

去学习小红书skill， 不错的话记得点个赞

部署后就可以直接使用了。

3.3 Openclaw直接制作小红书生成skill

直接对Openclaw说一下提示词：

openclaw写完后就可以直接使用了。

在之前的多维表的应用中加入我们的Openclaw的机器人

然后跟Openclaw说：

我把现在的飞书机器人连接到飞书的多维表，你看看可以看到多维表的内容吗 飞书AppId： 飞书AppSecret： 多维表格ID：

注意这3的信息都在影刀与多维表连接时已经提过了。

可以看到成功的后去到信息了。

接下来就可以让openclaw对数据进行分析以及利用skill制作相关热点的制作了。

现在利用小红书大师skill和多维表的数据，先分析数据（仅用于参考，不是对数据进行生成小红书），选定热门方向，然后再利用skill制作一篇优秀的笔记

xiaohongshu-mcp 是目前最成熟、最活跃的小红书 AI 自动化方案。它把复杂的账号操作标准化成 MCP 工具，让 Claude、Cursor、OpenClaw 等 AI 助手真正成为你的“内容数字员工”——从登录到发布，只需一句话，就能完成过去需要手动几十分钟的工作。

小红书MCP的作者 新增 Openclaw 支持：

适用于已部署完 xiaohongshu-mcp 的用户：

开箱即用版：

直接对opencalw说：

你是用的amd64.tar.gz（）还是arm64.tar.gz（），请直接下载对应的，并且在opencalw中配置xiaohongshu-mcp（https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp）

学习：

学习之后，openclaw会更加智能的调用MCP。

可以看到成功的在小红书发布了。

瑕不掩瑜，强烈推荐！

✅ 本方案核心优势

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