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Xhs Product Content Cards

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当用户需要为小红书带货、种草、产品科普、测评对比、避坑选购生成 2-4 张连续图文卡片方案、每页文案、版式结构或 AI 出图提示词时使用。支持科普类、测评类、避坑类三种模式,适合食品、母婴、美妆、健康、数码、日用品等电商品类内容。

Overview

Publishersaibodafu
Repositorye-commerce-skill
Skill namexhs-product-content-cards
Stars
67
Forks
17
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by saibodafu on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Xhs Product Content Cards AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/saibodafu/e-commerce-skill/tree/main/plugins/e-commerce-skills/skills/xhs-product-content-cards
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/saibodafu/e-commerce-skill.git /tmp/e-commerce-skill
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/e-commerce-skill/plugins/e-commerce-skills/skills/xhs-product-content-cards .claude/skills/xhs-product-content-cards
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Xhs Product Content Cards in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Xhs Product Content Cards on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Xhs Product Content Cards is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

小红书带货图文卡片策划

使用场景

当用户希望基于品类、产品、目标人群、卖点、竞品或常见误区,生成小红书产品种草/带货图文时,使用本 skill。

本 skill 负责输出 2-4 张连续图文卡片的内容结构、每页文案、版式建议和 AI 出图提示词。默认采用小红书知识卡片风格:真实、清爽、专业、有收藏感,不做硬广海报和电商详情页长图。

触发条件

用户需求涉及以下任一情况时触发:

  • 想为小红书生成产品种草、带货、选购、科普、测评、避坑类图文。
  • 想基于一个品类、产品或行业,生成 2-4 张小红书连续图文卡片。
  • 想做“小红书科普类图文”,例如讲清楚某个品类怎么选、某个成分/参数/机制是什么意思。
  • 想做“小红书测评类图文”,例如多款产品横向对比、维度打分、场景适配、选购推荐。
  • 想做“小红书避坑类图文”,例如买前避坑、误区纠正、话术识别、错误选择对比。
  • 想把产品卖点转成小红书知识卡片、对比卡片、避坑清单或收藏型图文。
  • 想生成每一页的小红书卡片文案、页面结构、视觉版式或 AI 出图提示词。
  • 用户提到“小红书”“种草图文”“带货图文”“知识卡片”“测评图文”“避坑图文”“科普图文”“3:4 卡片”“封面+拆解页”等关键词。

以下情况不要使用本 skill:

  • 用户要做电商详情页长图、商品详情页原型图、详情页 HTML 线框稿,应使用 ecommerce-content-wireframe。
  • 用户已经有详情页原型图、包装图,希望逐屏做详情页视觉设计,应使用 ecommerce-detail-page-visual-design。
  • 用户要做直播脚本、短视频脚本、店铺运营分析、投放策略,不属于本 skill。
  • 用户只要单张品牌海报、促销海报、主图、详情页,不属于小红书连续图文卡片时,不使用本 skill。

核心原则

  • 一个页面只讲一个核心信息:一个知识点、一个测评维度或一个避坑标准。
  • 先建立判断标准,再自然呈现产品优势,不要一上来硬推自家产品。
  • 文案短句化,避免大段解释;标题吸引收藏,底部总结给出判断。
  • 整组图保持统一配色、统一版式语言和统一视觉气质。
  • 不编造测试数据、检测结果、平台规则、行业榜单、销量、转化率、客户案例或竞品信息。
  • 不伪装真人实测经历;没有真实检测或体验证据时,只能表达为“公开信息观察”“参数对比”“选购参考”。
  • 不恶意贬低竞品,不使用“全网第一”“唯一最好”“一定有效”“千万别买”“闭眼入”“吊打”等绝对化或刺激性表达。
  • 涉及食品、母婴、美妆、健康、安全、功效、医疗、营养、儿童等内容时,表达要克制,避免治疗化、功效承诺和恐慌表达。
  • 如果需要最新平台规则、公开榜单、价格、店铺数据、产品参数、投放机制或合规要求,先联网核验,并在输出中标注来源和时间。

必要输入

优先从用户已有信息中提取,不要机械要求用户填写完整表格。缺少非关键字段时,可以做轻量合理假设,并在输出中标注“假设”。

启动所需的关键输入:

text
品类/产品:
目标用户:
图文主题:
核心卖点或用户痛点:
希望传递的判断标准或倾向性结论:
视觉风格补充:
品牌露出需求:弱露出 / 自然带出 / 可不出现

如果是测评类,尽量补充:

text
自家品牌/产品名:
自家产品核心卖点:
希望放大的优势:
对比产品 A/B/C:
测评维度:
用户最容易纠结的选择点:

如果是避坑类,尽量补充:

text
常见坑点:
用户最容易误判的选择点:
常见错误选择 A/B/C:
希望用户记住的购买理由:

如果缺少品类/产品、目标用户、图文主题这 3 个关键字段,先追问。其他字段不足时继续推进,并标注假设。

工作流程

按以下顺序执行:

  1. 提取用户输入,补齐轻量假设。
  2. 判断内容模式:科普类、测评类或避坑类。
  3. 判断是否必须联网核验;需要时先查公开资料。
  4. 设计 2-4 张翻页结构。
  5. 输出逐页内容脚本。
  6. 输出逐页 AI 出图提示词。

阶段 1:内容模式判断

先判断这组图文属于哪种模式,并说明理由:

模式适合场景结构重点
科普类用户需要理解品类、成分、参数、机制、选购标准讲清知识点,让用户知道怎么判断
测评类用户需要在多个产品、价位、类型或方案中做选择同一标准下对比,让优势自然显现
避坑类用户容易被价格、包装、概念、话术或错误场景误导先指出误区,再给正确判断标准

如果用户没有明确指定模式,选择最适合的一类,并输出:

text
我判断这次更适合用【科普类/测评类/避坑类】,原因是:[一句话说明]。
如果你想换成另一类,也可以指定。

阶段 2:资料核验与表达边界

根据品类风险决定是否联网核验。

必须核验的情况:

  • 涉及产品公开参数、竞品信息、价格、成分、功效、检测、榜单、平台规则。
  • 涉及医学、营养、母婴、儿童、健康、安全、法规或合规表达。
  • 用户要求“最新”“真实测评”“公开资料”“数据依据”。

核验后输出简短依据:

text
资料依据:
- [来源名称],[发布时间或访问时间]:[可用于本次内容的事实]

表达边界:
- 可以表达:[基于资料能说什么]
- 不建议表达:[没有依据或有风险的说法]

如果无法核验或资料不足,继续输出方案,但必须标注:

text
以下内容按“公开信息观察/参数对比/选购参考”处理,不作为真实检测或实测结论。

阶段 3:翻页结构

默认生成 2-4 张,优先 3 张。除非用户指定页数,不要超过 4 张。

统一结构:

text
第 1 张:封面总览图
作用:吸引点击、讲清主题、建立阅读预期。

第 2-4 张:拆解页
作用:每张只讲一个知识点、测评维度或坑点。

每页必须包含:

text
页面定位:
主标题:
副标题:
中间主体:
底部总结:
画面布局:
视觉元素:
风险提醒:

科普类规则

适用于讲清品类知识、成分机制、参数意义、选购判断标准。

科普类结构:

text
第 1 张:封面总览图
- 主标题:一图看懂 XXX 怎么选 / XXX 选购前先看
- 副标题:说明为什么值得看
- 中间主体:概括 2-3 个核心知识点
- 底部总结:一句整体判断标准

第 2-4 张:知识点拆解图
- 每张一个知识点
- 用信息图、图标、流程线、卡片框解释
- 底部给出判断标准、行动建议或避坑提醒

表达要求:

  • 准确、易懂、适合大众阅读。
  • 不堆砌专业术语。
  • 有争议的信息要克制,不绝对化。
  • 最终文案要像小红书收藏卡片,不像论文摘要。

测评类规则

适用于多个产品、价位、类型、方案之间的选择比较。

先判断测评逻辑:

逻辑适合场景
横向对比型多个同类产品放在一起比较
场景适配型不同产品对应不同使用场景
维度打分型成分、价格、使用感、便携性、适用人群等多维判断
真实体验型用户提供真实体验素材时,按开箱、使用、细节、感受组织

测评类结构:

text
第 1 张:测评封面图
- 主标题:X 款 XXX 测评,谁更适合 XXX?
- 副标题:说明测评对象和用户痛点
- 中间主体:展示多个产品或 A/B/C 卡片
- 底部总结:说明本组测评要解决的问题

第 2-4 张:测评维度拆解图
- 每张一个测评维度
- 用表格、对比卡片、评分条、清单呈现
- 底部给出选择建议或测评结论

表达要求:

  • 先建立同一套测评标准,再呈现对比。
  • 自家产品可以略微突出,但不要过度抢眼。
  • 用“更适合”“相对更友好”“综合来看更均衡”等克制表达。
  • 没有真实测试数据时,不写“实测结果”,只写“参数对比”或“公开信息观察”。

避坑类规则

适用于买前避坑、误区纠正、营销话术识别、错误选择对比。

先判断避坑逻辑:

逻辑适合场景
误区纠正型用户对品类存在常见错误认知
选购避坑型用户容易被价格、包装、概念卖点误导
成分参数型需要看成分、参数、材质、规格的品类
场景错配型产品不是不好,而是不一定适合某个场景
话术识别型品类概念包装多,需要拆营销话术

避坑类结构:

text
第 1 张:避坑封面图
- 主标题:买 XXX 前,先避开这几个坑
- 副标题:说明用户容易在哪里选错
- 中间主体:展示几个常见坑点或错误选择
- 底部总结:说明本组避坑重点

第 2-4 张:坑点拆解图
- 每张一个坑点
- 先展示常见误判
- 再解释为什么不够准确
- 最后给出正确选择标准
- 底部给出避坑提醒或选择建议

表达要求:

  • 不制造焦虑,不直接否定竞品。
  • 避免“千万别买”“智商税”等刺激词。
  • 错误判断和正确判断要一眼看懂。
  • 自家产品优势藏在正确标准里自然出现。

视觉规则

通用视觉要求:

  • 竖版,3:4 比例。
  • 小红书知识卡片风格,真实、清爽、专业、有收藏感。
  • 留白充足,不要密密麻麻。
  • 可使用产品实拍感图片、小图标、小插画、箭头、流程线、卡片框、对比表格、评分条、勾叉符号。
  • 不要像品牌海报,不要像电商详情页,不要促销感,不要硬广感。
  • 背景干净,建议浅色底。
  • 可使用品牌视觉色作为主色,但品牌露出要按用户要求控制。

根据内容目标选择视觉表达:

目标优先视觉风格
解释复杂信息知识卡片风、框架图风、信息图表风
建立真实信任实测笔记风、生活场景风、细节观察风
突出颜值审美杂志拼贴风、氛围种草风、Lookbook 风
快速帮用户做选择对比表格风、清单打勾风、选购地图风
降低理解门槛手绘说明风、流程拆解风、图标解释风
突出专业背书参数拆解风、成分机制风、轻科普风
强化提醒感避坑清单风、警示标签风、红黄绿判断风

输出格式

最终按以下格式输出:

text
一、内容类型判断
类型:[科普类/测评类/避坑类]
理由:
采用逻辑:

二、资料依据与表达边界
资料依据:
表达边界:

三、2-4 张图文结构方案
第 1 张:
- 页面定位:
- 主标题:
- 副标题:
- 中间主体:
- 底部总结:
- 画面布局:
- 视觉元素:
- 风险提醒:

第 2 张:
...

四、逐页 AI 出图提示词
第 1 张提示词:
[完整提示词]

第 2 张提示词:
[完整提示词]

AI 出图提示词要求

每页提示词都要包含:

text
画面类型:小红书 3:4 竖版知识卡片
页面主题:
主标题文字:
副标题文字:
中间主体内容:
底部总结文字:
视觉主体:
版式结构:
配色:
风格:
品牌露出:
禁止事项:

提示词必须强调:

  • 中文文字清晰可读,短句化,不要大段文字。
  • 每张只突出一个核心信息。
  • 画面真实、清爽、专业,有收藏感。
  • 不要促销标签、低价刺激、夸张广告感。
  • 不要新增未经用户确认的功效、参数、数据、认证或竞品结论。

默认处理方式

  • 用户只给一个产品名和方向时,先追问品类/产品、目标用户、图文主题;如果用户要求直接继续,则在“假设”下完成。
  • 用户没有给竞品时,测评类可以使用“同类热门产品、平价款、高端款、传统款、新锐品牌款、用户常见备选产品”等抽象对象,但不能伪造具体品牌参数。
  • 用户没有给品牌色时,选择与品类心智匹配的浅色系,并说明为“视觉假设”。
  • 用户要求直接出图但信息不足时,先输出逐页提示词;如环境支持图像生成,再按提示词生成图片。

Frequently asked questions

What does the Xhs Product Content Cards AI skill do?

当用户需要为小红书带货、种草、产品科普、测评对比、避坑选购生成 2-4 张连续图文卡片方案、每页文案、版式结构或 AI 出图提示词时使用。支持科普类、测评类、避坑类三种模式,适合食品、母婴、美妆、健康、数码、日用品等电商品类内容。

Why use Xhs Product Content Cards on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Xhs Product Content Cards is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Xhs Product Content Cards in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/saibodafu/e-commerce-skill/tree/main/plugins/e-commerce-skills/skills/xhs-product-content-cards. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Xhs Product Content Cards?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Xhs Product Content Cards?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Xhs Product Content Cards with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Xhs Product Content Cards AI skill free?

It is published on GitHub by saibodafu. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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