Xiaohongshu Keyword Batch Autocomplete

SKILL.md

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name: Xiaohongshu Keyword Batch Autocomplete
description: 小红书关键词联想词批量采集工具 - 支持批量关键词导入、多轮次深度联想挖掘长尾词、自动去重、TXT/Excel双格式导出，适用于SEO优化、内容选题策划、种草关键词研究、竞品分析等场景。
author: OpenClaw Assistant
version: 1.0.0
triggers:
  - xiaohongshu
  - keyword
  - autocomplete
  - batch
  - SEO
  - 小红书
  - 关键词
  - 联想词
  - 选题
  - 长尾词
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# 小红书关键词联想词批量采集工具

一键批量获取小红书搜索框下拉推荐联想词，支持多轮次深度联想挖掘长尾词，自动去重+热度排序，TXT/Excel双格式导出，专为内容创作者、新媒体运营、SEO优化师打造。

## 核心功能

### 🚀 批量关键词导入
- 支持命令行单个关键词输入
- 支持批量文件导入（每行一个关键词）
- 支持注释行（#开头自动跳过）
- 内置10+热门行业示例关键词

### 🔍 多轮次深度联想
- 支持1-3层深度联想（联想词再联想）
- 指数级拓展长尾关键词库
- 挖掘用户真实搜索意图
- 可自定义采集深度控制

### ✨ 智能去重与排序
- 自动识别重复词条并去重
- 按搜索热度分数智能排序
- 记录词条引用次数（出现频率）
- 保留原始来源关键词信息

### 📊 多格式导出
- **TXT格式**：结构化报告，包含关键词分组、热度排名、热门汇总
- **Excel格式**：多Sheet专业报告，包含详细数据表、去重汇总表、统计信息表
- 自定义输出目录
- 自动时间戳命名避免覆盖

## 适用场景

### 内容选题策划
- 快速获取热门话题方向
- 发现用户真实搜索需求
- 拓展内容创作角度
- 生成多维度选题矩阵

### SEO关键词研究
- 批量拓展长尾关键词
- 分析关键词热度分布
- 发现低竞争高流量词
- 构建完整关键词库

### 种草文案优化
- 获取平台热门词汇
- 匹配用户搜索习惯
- 优化标题关键词布局
- 提升笔记曝光率

### 竞品与行业分析
- 批量采集行业核心词
- 分析用户关注点分布
- 发现蓝海细分领域
- 跟踪热门话题趋势

## 使用说明

### 基础用法（单个关键词）
```bash
python3 batch_keyword.py --keyword "夏季穿搭"
```

### 批量采集（文件导入）
```bash
python3 batch_keyword.py --file keywords.txt
```

### 深度联想挖掘
```bash
python3 batch_keyword.py --keyword "护肤" --depth 2
```

### 导出Excel格式
```bash
python3 batch_keyword.py --keyword "美食" --format excel
```

### 完整参数示例
```bash
python3 batch_keyword.py \
  --file keywords_sample.txt \
  --depth 2 \
  --format excel \
  --output ./result \
  --delay 0.5
```

## 参数说明

| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `--keyword` | 单个关键词采集 | - |
| `--file` | 批量关键词文件路径（每行一个） | - |
| `--depth` | 联想深度，支持1-3层，数值越大长尾词越多 | 1 |
| `--format` | 输出格式：txt / excel | txt |
| `--output` | 输出文件目录 | ./output |
| `--delay` | 请求间隔（秒），防止请求过快 | 0.5 |
| `--no-dedup` | 关闭自动去重功能 | - |

## 输出示例

```
开始批量采集，共 10 个关键词，深度: 1
============================================================
深度 1: 夏季穿搭
深度 1: 护肤
深度 1: 美妆
深度 1: 美食
深度 1: 旅游
深度 1: 健身
深度 1: 家居
深度 1: 数码
深度 1: 宠物
深度 1: 母婴
============================================================
采集完成: 原始 100 个，去重后 100 个

结果预览（TOP 10）:
----------------------------------------
 1. 夏季穿搭 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 2. 护肤 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 3. 美妆 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 4. 美食 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 5. 旅游 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 6. 健身 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 7. 家居 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 8. 数码 2025 (热度: 100, 深度: 1)
 9. 宠物 2025 (热度: 100, 深度: 1)
10. 母婴 2025 (热度: 100, 深度: 1)
```

## Excel报告结构

导出的Excel文件包含3个专业Sheet：

1. **详细数据表** - 所有采集到的原始数据，包含主关键词、联想词、热度分数、排名、采集深度、来源关键词、引用次数、采集时间
2. **汇总（去重）** - 去重后的唯一词条列表，按热度排序，适合直接使用
3. **统计信息** - 采集统计概览，包含采集时间、关键词数量、采集深度、原始词条数、去重后词条数、去重率等关键指标

## 安装依赖

```bash
# 基础依赖（TXT导出）
pip3 install requests

# 完整功能（支持Excel导出）
pip3 install requests pandas openpyxl
```

## 真实API对接说明

当前版本使用模拟数据进行功能演示。如需对接小红书真实API，需要：

1. 使用浏览器开发者工具抓包，访问小红书搜索页面
2. 查找搜索推荐相关接口（通常包含suggest/recommend等关键字）
3. 更新代码中的`_generate_mock_suggestions`方法为真实API调用
4. 根据需要配置请求头、Cookie或认证Token

注意：请遵守平台使用条款，合理控制请求频率，仅供学习研究使用。