小红书图文内容工作台
把账号定位、热点研究、选题、原创文稿、品牌配图、完整预览和人工确认组织成一条可控流程。
Agent 小红书工作台面向需要持续运营多个图文内容账号的创作者。每个内容账号拥有独立的定位、品牌角色、视觉语言、热点缓存、稿件和故事线；它们共用一个仅用于浏览器研究的执行会话。它不接入第三方模型 API，也不托管账号数据；Codex Agent 在你的本地环境中完成推理和浏览器操作。
下载 Windows 安装包 · 下载 Apple Silicon macOS 安装包
工作台界面
截图来自全新的空白工作区，展示账号定位、品牌角色、图文热点、拆解、文稿、配图与发布确认的完整界面；不含任何账号、笔记或发布数据。
分发边界
这个仓库交付的是工作流本身：本地前后端、Agent 编排提示、输出 schema、媒体过滤和发布保护、项目特有的 Skill 副本，以及可复现的依赖清单。它不是一个把操作系统、Node.js、Codex CLI、Chrome、浏览器扩展或模型运行时打包进 Git 的便携包。
| 随仓库提供 | 由使用者或其 Agent 按 README 准备 |
|---|---|
| 工作流系统提示、任务 schema、预览与发布守卫 | Node.js、Git、Codex CLI |
| 小红书图文过滤、热点拆解、去 AI 味与品牌配图规则 | Chrome、OpenCLI Browser Bridge、自己的小红书登录会话 |
项目使用的 Skill 副本、package.json 与锁文件 | npm install 安装的公开 npm 依赖 |
| 公开项目 Logo、文档、测试与 SEO 元数据 | 任何运行时生成的文稿、图片、账号数据和浏览器数据 |
因此，另一位用户或 Agent 克隆仓库后，先阅读本 README 与 Agent 配置清单，即可按公开软件的正常安装方式准备运行环境；无需另外寻找本项目的提示词、工作流文件或私有历史素材。
它解决什么问题
小红书图文创作常常卡在“热点很多，但不知道该如何变成符合自己账号调性的原创内容”。这个工作台将过程拆成可检查、可编辑、可暂停的步骤：
- 新建或切换内容账号；新账号从空白定位开始，独立生成品牌角色和视觉语言。
- 使用共享的浏览器研究会话，按当前内容账号的垂类定位研究小红书图文热点；热点只缓存给该账号，且只保留已验证媒体类型和互动数据的爆款图文笔记。
- 给出恰好 5 个可编辑的选题方向，并结合该账号手动标记的已发布主题保持内容故事线连续性。
- 用一个内置的 Lingzao Skill 拆解热点笔记中可借鉴的标题、信息节奏与表达机制，不复制原文或原图。
- 生成初稿，再通过内置中文去 AI 味 Skill 形成可编辑终稿。
- 上传任意本地品牌主体图片（人物、动物、吉祥物、物体、植物或图形），或让 Agent 按账号定位设计品牌主体；由 Agent 锁定可见特征与绘制方式。裁切或局部参考图会扩展为明确标注的品牌延展形态，再生成 6 个可逐张预览的系列形象。
- 由选题和拆解推荐动态视觉方向，并由用户选择本轮生成 1–6 张配图；卡片文稿、角色动作、预览与发布数量始终一致。
- 在完整预览中查看文稿和全部配图；每轮产出写入版本化的本地
output/。未绑定发布账号时流程停在确认产出；绑定后才可选择“立即发布”或“暂缓发布”。
这是一套本地 AI Agent 内容工作流，不是小红书官方产品，也不会声称平台数据或发布结果。
工作流
选择 / 新建内容账号
-> 账号定位（定位、品牌、热点与故事线隔离）
-> 上传任意品牌主体母版 或 按定位生成品牌角色
-> 可辨识特征锁与 6 个系列品牌形象
-> 共享研究会话按本账号垂类检索图文爆款（排除视频与低互动笔记）
-> 5 个可编辑选题
-> Lingzao 单一 Skill 热点拆解
-> 选择 1–6 张配图
-> 原始文稿
-> 中文去 AI 味
-> 动态视觉推荐与品牌角色配图
-> 完整预览 / 输入修改意见 / 版本化本地输出
-> 未绑定发布账号：确认产出并结束
-> 已绑定发布账号：立即发布 或 暂存离开
-> 手动标记已发布，写入本账号故事线
| 阶段 | 由谁执行 | 关键约束 |
|---|---|---|
| 内容账号 | 用户 + 本地工作台 | 各账号独立保存定位、品牌、热点缓存、稿件、输出和故事线；切换不共享热点 |
| 热点研究 | Codex Agent + OpenCLI 浏览器会话 | 仅保留纯图文，且赞 ≥ 300、藏 ≥ 100 或赞藏合计 ≥ 400；评论不能单独达标 |
| 热点拆解 | Codex Agent + 内置 Lingzao Skill | 只迁移结构和机制，不复制原句、经历、图片或精确版式 |
| 文稿与去 AI 味 | Codex Agent + 内置中文润色 Skill | 原始文稿和去 AI 味版本均可在工作台编辑 |
| 品牌角色 | Codex Agent 的内置生图能力 | 本地上传母版；固定身份、发型、穿着、比例与渲染方式，生成并逐张预览 6 个系列形象 |
| 配图 | Codex Agent 的内置生图能力 | 用户选择 1–6 张；不把提示词、版式说明或 Agent 思考过程写入读者可见图片 |
| 输出与发布 | Codex Agent + 用户浏览器会话 | 每轮先写入版本化 output/；发布账号默认未绑定，需用户在当前浏览器会话中手动切换并确认风险后才启用 |
| 故事线 | 用户 + 本地工作台 | 仅手动标记“已发布”后写入当前内容账号的故事线，不读取评论或跨账号历史 |
快速开始
Windows 安装包
Windows x64 用户可从 GitHub Releases 下载 Agent-XHS-Workbench-Setup-*.exe。安装后从开始菜单或桌面启动“Agent 小红书工作台”。它是本地桌面启动器：工作台数据保存到当前 Windows 用户的应用数据目录，不会写入安装包或 GitHub 仓库。
安装包不包含 Codex CLI、Chrome、Browser Bridge 或小红书登录态；首次运行前仍须完成下方的前置条件。需要从源码自行构建时，运行 npm run package:win。
macOS Apple Silicon 安装包（未签名 / 未公证）
Apple Silicon（M 系列）用户可从 v0.2.1 GitHub Release 下载 Agent-XHS-Workbench-0.2.1-arm64.dmg 或 .zip。这两个公开安装包均未签名、未公证；首次打开时 macOS 可能提示来源不明，测试者须自行理解并确认该风险。安装包同样不包含 Codex CLI、Chrome、Browser Bridge 或小红书登录态。
仓库提供仅手动触发的 GitHub Actions 工作流 Build macOS Apple Silicon qualification package，在 GitHub 官方 macos-14 ARM64 runner 上构建 M 系列芯片可用的 .dmg 与 .zip。构建完成后，从对应 Actions run 的 macos-arm64-unsigned-qualification artifact 下载。
该 Actions artifact 是未签名、未公证的兼容性验证包，不是 GitHub Release，也不承诺可公开分发、自动更新或绕过 Gatekeeper。首次打开时 macOS 可能提示来源不明；仅应由测试者在理解该限制后使用。正式面向用户分发前，需要单独配置 Apple Developer ID 签名和 notarization。
在自己的 Mac 上可运行：
npm ci
npm run package:mac:arm64
该命令必须在 macOS 中执行，因为 .icns 图标由 macOS 的 iconutil 生成；Windows 开发机无需、也不应尝试本地交叉打包。
1. 准备前置条件
- Node.js
>= 22.13 - 已自行安装并登录的 Codex CLI
- Chrome 及用户自己的小红书登录会话
- OpenCLI Browser Bridge 扩展
Codex CLI 是运行本项目的外部前置条件，不会被打包、上传或随 npm install 安装。请先确保下面命令可执行：
codex --version
2. 安装项目依赖
git clone https://github.com/EthanYoQ/agent-xiaohongshu-workbench.git
cd agent-xiaohongshu-workbench
npm install
npm run setup
npm run dev
打开终端提示的本地地址，默认是 http://127.0.0.1:4173。
npm install 会安装项目需要的 OpenCLI；项目所需的 Lingzao、中文去 AI 味和 OpenCLI 浏览器 Skill 已随仓库包含，无需再克隆其他 Skill 项目。
node_modules 不会被提交到 Git。它属于标准公开依赖的本地安装结果，而不是项目交付物；Python 也不是本项目的运行前置条件。
3. 连接浏览器
首次执行“图文热点检索”或发布前：
- 在 Chrome 中安装并启用 OpenCLI Browser Bridge 扩展。
- 用自己的账号登录小红书，保持对应 Chrome 个人资料已打开。
- 根据扩展提示连接 Browser Bridge；必要时执行
npm exec opencli -- doctor排查。 - 回到本地工作台，输入账号定位并开始检索。
工作台不读取、复制或落盘 Cookie、密码和平台 API Key。登录态始终由你的 Chrome 会话管理。
运行模型与推理强度
本项目从本机 PATH 调用 Codex CLI，默认模型为 gpt-5.6-terra。
| 任务 | 推理强度 |
|---|---|
| 热点检索、头像/配图、纯视觉修改、发布 | medium |
| Lingzao 拆解、初稿、去 AI 味、涉及文稿的修改 | high |
生图使用 Codex Agent 运行环境提供的内置 image_gen 能力，不需要在本仓库配置模型 API Key；其可用性取决于你的 Codex 环境。
内置依赖与 Skill
| 内容 | 本仓库位置 | 用途 | 许可 / 来源 |
|---|---|---|---|
| OpenCLI | package.json | 通过用户浏览器会话读取图文热点、填写内容、发布或暂存 | Apache-2.0，@jackwener/opencli |
| Lingzao Skill | .agents/skills/lingzao/ | 热点笔记的结构化拆解与原创仿写边界；仅保留本流程读取的两个 playbook | MIT-0，atian-create/lingzao-skill |
| 中文去 AI 味 Skill | .agents/skills/humanized-chinese-writing-polisher/ | 去套话、翻译腔和机械排比，保留真实表达 | MIT |
| OpenCLI 浏览器 Skill | .agents/skills/opencli-browser/ | 给 Codex Agent 的浏览器操作说明 | Apache-2.0，jackwener/opencli |
完整的来源和许可说明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md 与 skills-lock.json。
隐私与发布边界
- 公开仓库从空白工作区启动：不含账号定位、热点 URL、原始笔记、评论、历史文稿、图片、发布记录、浏览器日志或登录信息。
.data/、output/、public/generated/、public/brand/avatars/与public/brand/actions/都是本地运行数据，已被 Git 忽略；不要手动将它们提交。- 热点研究排除视频、混合媒体、无法确认媒体类型和互动指标缺失的内容；爆款门槛为赞 ≥ 300、藏 ≥ 100 或赞藏合计 ≥ 400，评论数量不能单独使笔记达标，也不读取评论内容。
- 任何发布动作都需要完成配图和文稿预览，并在界面再次确认。
- 发布账号默认未绑定。用户必须自行在当前浏览器会话切换到目标账号、阅读风控提示并明确启用，工作台不保存 Cookie、密码或账号凭据。
- “立即发布”只有拿到可验证的笔记 ID 或 URL 才记为成功；“暂缓发布”只允许点击小红书创作页文字完全一致的“暂存离开”，绝不点击“发布”。
- 故事线只在用户手动标记“已发布”时更新当前内容账号；不会读取评论、同步创作后台或把失败、草稿、结果不明的任务升级为已发布。
- 请遵守小红书平台规则、适用法律以及原始内容的版权边界；将热点拆解用于原创表达，而不是复刻他人的具体作品。
项目结构
.
├─ .agents/skills/ # 随仓库分发的工作流 Skill
├─ server/ # 本地 Agent 编排、状态与发布守卫
├─ src/ # 本地工作台前端
├─ scripts/ # 媒体探针、图片处理、运行时检查
├─ public/ # 项目 logo；运行时生成目录被忽略
├─ desktop/ # Windows 桌面启动器
├─ packages/share-site/ # 可选的静态协作预览站点
├─ docs/seo/ # 仓库 SEO 元数据与基线记录
└─ test/ # 核心工作流单元测试
packages/share-site 是不接登录态的可分享演示站点：它只在访问者浏览器本地保存演示编辑，不会代替本地工作台调用 Codex、抓取热点、生成图片或发布。
验证与开发
npm run verify:runtime
npm test
npm run build
npm run build:share
npm run package:win
npm run package:mac:arm64 # 仅 macOS；GitHub Actions 会在 macos-14 ARM64 runner 上执行
开源许可
本项目源码使用 MIT License。项目 Logo 由项目发起人提供，仅作为本仓库的识别资产使用。第三方组件和 Skill 的许可不因本项目 MIT 许可而改变。
贡献
欢迎提交可复现的问题、隐私安全改进和工作流优化。请不要在 Issue、PR、测试、截图或提交历史中包含真实账号、Cookie、聊天记录、笔记正文或发布结果。