Xiaohongshu Visual Notes

一个用于制作小红书知识图文笔记的 Codex Skill。

它不会拿到关键词或一篇文章后立刻开始画图，而是先分析哪些内容值得发布、核验关键事实、规划逐页脚本，再使用统一视觉系统生成适合 AI 小白阅读的多图笔记。

能做什么

• 接收关键词、长文、文章、文件、截图、图片或混合输入。
• 主动分析选题，给出推荐方向，而不是简单复述原始材料。
• 搜索并交叉验证概念、机制、使用方法和适用边界。
• 规划至少 4 张的图文结构，并在制作前确认页数与脚本。
• 生成封面、知识内容页和故事图解页。
• 固定使用“小霖”IP、低饱和粗线手绘风格和统一字体层级。
• 输出 1 个推荐标题、2 个备选标题和不超过 200 字的正文。
• 检查尺寸、角标、人物遮挡、文字溢出和整组视觉一致性。

适合的内容

• AI 概念词解：RAG、Agent、AIGC、Prompt Engineering 等。
• AI 入门知识、方法对比和常见误区。
• 将文章、笔记片段或研究资料转化为小红书知识图解。
• 从文件或截图中提炼一个值得发布的知识主题。

工作流程

1. 解析用户提供的材料。
2. 判断最值得发布的主题和小白读者价值。
3. 搜索并交叉验证事实，遇到歧义先提问。
4. 推荐选题、叙事角度和准确页数。
5. 编写并确认逐页脚本。
6. 复用视觉母版，生成插画并确定性排版文字。
7. 检查单页和整组预览。
8. 交付高清图片、预览图、标题和发布正文。

完整执行规则见 SKILL.md。

安装

方式一：让 Skill Installer 安装

在 Codex 中输入：

Use $skill-installer to install https://github.com/cpp285/xiaohongshu-visual-notes

方式二：安装到个人 Skills 目录

mkdir -p ~/.agents/skills
git clone https://github.com/cpp285/xiaohongshu-visual-notes.git \
  ~/.agents/skills/xiaohongshu-visual-notes

Codex 会自动识别新 Skill；如果没有出现，请重新启动 Codex。Skills 的结构和加载位置可参考 OpenAI 官方文档。

使用

显式调用：

Use $xiaohongshu-visual-notes to analyze RAG and plan a Xiaohongshu visual note for AI beginners.

也可以直接使用中文：

使用 $xiaohongshu-visual-notes 分析我上传的文章，告诉我最适合发什么主题。
先给出选题、页数和逐页结构，得到我确认后再制作图片。

Skill 也支持根据任务描述自动触发。

视觉系统

• 图片比例：3:4 竖版。
• 推荐尺寸：1080 × 1440 PNG。
• 固定角标：左上 2026 | 小霖，右上 AI | 关键词。
• 关键词不超过 4 个汉字。
• 主 IP：深棕短发、黄色星星发夹、米白上衣、灰蓝翻领的“小霖”。
• 风格：低饱和、粗线条、纯色手绘、内容优先。
• 字体：思源黑体常规与粗体。

项目结构

xiaohongshu-visual-notes/
├── SKILL.md                     # Skill 的核心工作流
├── agents/openai.yaml           # Codex UI 元数据
├── assets/
│   ├── example/                 # 已确认的成品风格
│   ├── fonts/                   # 字体和字体许可证
│   ├── ip/                      # 小霖 IP
│   └── templates/               # 封面、知识页和故事页母版
├── references/
│   ├── content-workflow.md      # 选题、研究与脚本规范
│   ├── visual-system.md         # 视觉系统
│   └── qa-checklist.md          # 交付检查表
└── scripts/
    ├── visual_notes_layout.py   # 确定性排版工具
    └── validate_visual_notes.py # 尺寸与预览检查工具

成品检查

如需手动运行检查脚本，请先确保 Python 环境中已安装 Pillow，然后执行：

python scripts/validate_visual_notes.py <成品图片目录> \
  --preview <预览图.jpg>

脚本会检查图片数量和 1080 × 1440 尺寸，并生成整组预览图。

授权说明

除第三方字体文件外，本项目采用 MIT License，允许使用、复制、修改、发布、分发和商用，但必须保留原版权与许可声明。

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