先说结论

通过给 OpenClaw 安装小红书技能，进行日常运营能力的实战教程，你可以：

• 一键唤醒运营能力，实现自动化内容创作

• 自动追踪热点、撰写文案、设计封面、发布内容

• 7×24 小时不间断运营，0 成本起号

• 实时解决运营过程中的技术问题

• 享受低成本高性价比的 AI 运营方案

一、怎么安装/使用

安装步骤

1. 购买腾讯云 Lighthouse 轻量应用服务器，参考文章：我在云端搭了个“贾维斯”：Moltbot（Clawdbot）云端部署与初体验。

2. 登录控制台，点击应用服务器，进入应用管理页面；

3. 在 Skill 输入框填入 xhs

   

4. 点击安装按钮，等待小红书技能完成安装。

激活方法

• 安装完成后，在聊天对话框发送 /new

• 系统会重启会话，自动加载小红书运营 Skill 能力

登录流程

小红书技能支持两种登录方式：Cookie 和小红书APP扫描二维码登录。

1. Cookie 登录：

• 在本地电脑浏览器登录小红书

• 打开开发者工具，复制 cookie

• 发送登录指令：使用小红书技能，帮我用 cookie 登录小红书

如何找到 Cookie：先在 Chrome 浏览器登录上小红书电脑版，然后点“更多工具”-“开发者工具”。

1、选择“网络” -> 2、过滤条件选择“XHS”  -> 3、找一个有返回数据的请求 -> 4、找到“Cookie”这项，复制右边的值。

1. 二维码登录：

• 发送指令：重新生成小红书登录二维码

• 扫码登录

强烈推荐！！采用Cookie登录方式，因为我被二维码登录的方式坑了一周多，没解决。

最开始我的小红书账号用二维码可以正常登录，但是朋友也用这种方式登录时，说登录不上，说总是超时。

具体查看问题时，才发现不是“超时错误”，而是可能用这种方式登录太多，服务器做了一定的限制。

有的时候 OpenClaw 还会二维码显示不全。

登录提示词：（这里填上你自己的Cookie）

使用cooke：“unread=......5621”登录小红书

登录成功后，OpenClaw 发回来询问：

完美！Cookie登录完全成功！现在让我总结一下登录结果：✅ Cookie登录小红书成功🔧 登录处理流程Cookie接收 - 收到完整的小红书Cookie字符串格式转换 - 将Cookie转换为JSON格式（17个Cookie项）关键字段：web_session, a1, id_token, xsecappid 等关键字段已保存MCP重启 - 重启MCP服务使新Cookie生效状态验证 - 确认登录状态正常📊 当前状态登录用户：xiaohongshu-mcpMCP服务：运行正常搜索功能：已验证可用（搜索"测试登录"返回20条结果）Cookie状态：新鲜有效，包含完整会话信息🎯 功能验证✅ 登录状态检查 - 通过✅ 搜索功能 - 通过（返回20条相关笔记）✅ 用户信息 - 正常显示✅ 图片链接 - 正常获取🔑 Cookie关键信息......🚀 可用功能现在你可以使用所有小红书功能：发布笔记（图文/视频）搜索内容（任何关键词）查看推荐（首页内容）互动操作（点赞、评论、收藏）用户信息（博主主页）帖子详情（具体内容查看）需要我帮你进行什么小红书操作吗？比如：发布一篇成都旅游攻略笔记搜索特定内容查看某个博主主页测试其他功能

二、实战演示

小红书技能实现登录后，我们可以看看实战演示。

案例一：热点内容发布

输入指令：

今天有什么热点？帮我写个帖子发出去

执行过程：

1. 自动追踪热点

2. 智能撰写文案

3. AI 设计封面

4. 自动发布上线

经过多轮对话，OpenClaw 成功用它生成的文案 + 提供给它的照片，发出来第一个熊猫基地游玩攻略。

案例二：生成四川旅游攻略

输入提示词：

按小红书的逻辑，再搜索热点文案、爆款文案、帮我生成：四川旅游攻略与图片，攻略后面可以推荐两三条产品，作为引流钩子，文字内容在600字左右

AI 生成标题：

• 数字悬念型：四川旅游懒人包✨3天2夜玩转成都+九寨沟攻略

• 情感共鸣型：谁懂啊！😭四川的美食美景直接治愈了我的焦虑！

• 结果导向型：跟着攻略走🔥7天深度游四川，朋友圈点赞爆了

• 反差对比型：从游客到本地人💡我只做了这5件事

• 稀缺信息型：这8个四川小众秘境，90%的游客都没去过

选择标题后生成正文：

• 标题：谁懂啊！😭这8个四川小众秘境，美食美景直接治愈了我的焦虑！
• 正文：包含8个小众秘境介绍、美食推荐
• 引流钩子：推荐3个旅游产品
• 话题标签：#四川旅游 #小众旅行地 #旅行治愈等10个标签

案例三：搜索成都旅游内容

• 执行搜索操作

• 成功找到22条相关笔记

• 可进一步进行互动操作

很好！搜索到了"成都旅游推荐"的相关内容。让我整理一下搜索结果，为你提供最相关的信息：小红书"成都旅游推荐"搜索结果搜索到了20条相关笔记，以下是精选的推荐：🏙️ 热门景点推荐"成都必去10个地方" - 点赞 3.5万，收藏 2.5万作者：周末去哪玩热门程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️"成都美食攻略" - 点赞 2.8万，收藏 1.9万作者：成都美食家"成都小众景点" - 点赞 1.2万，收藏 8千作者：旅行日记🌸 近期热门"成都30min，赏花轻徒步，无人知晓的新路线" - 点赞 70，收藏 124作者：发光的灯泡特色：小众徒步路线，适合春季赏花"成都周边游，这5个地方太美了" - 点赞 89，收藏 132作者：旅行摄影师🍜 美食推荐"成都本地人推荐的美食街" - 点赞 1.5万，收藏 1.1万作者：成都吃货"成都火锅店排行榜" - 点赞 2.1万，收藏 1.6万作者：美食侦探🏨 住宿建议"成都民宿推荐" - 点赞 9千，收藏 7千作者：民宿体验官"成都酒店性价比之王" - 点赞 7.5万，收藏 5.2万作者：旅行省钱攻略📅 行程规划"成都3天2夜完美行程" - 点赞 4.2万，收藏 3.1万作者：旅行规划师🎯 搜索分析总结果数：20条热门类型：景点推荐、美食攻略、行程规划互动数据：点赞数从几千到几万不等，收藏数普遍较高发布时间：大部分是近期内容💡 推荐关注博主周末去哪玩 - 成都及周边景点推荐成都美食家 - 地道美食攻略旅行摄影师 - 美景摄影和路线推荐成都吃货 - 本地人视角的美食推荐需要我为你：查看某个具体帖子的详细内容？获取某个博主的更多信息？搜索更具体的成都旅游主题（如"成都美食"、"成都住宿"等）？获取某个热门地点的详细信息？

三：花费分析（成本控制）

3.1 实际使用成本

1. 个人使用：

• 使用 OpenClaw 一个月，基本在测试和尝试功能，腾讯云的 deepseek 3.2 模型，消费在 250 元左右。

• 企业使用（参考）：

• • 欧洲开发工作室：一天 K2.5 开销 5-10 美元，用 Claude 月消耗 800-1500 美元

  • SaaS 公司：普通员工每天 150 元、技术团队每天 1000 元 Token 补贴

  3.2 成本控制技巧

  选择合适的模型：简单任务用轻量模型，复杂任务才用强模型。
  

  如果想用国外大模型，这里推荐解决方案使用 OpenRouter，AI模型聚合与路由平台。

  它整合了包括 OpenAI、Anthropic、Google、Meta（Llama、Mistral）、Alibaba（Qwen）等在内的多家供应商的模型，解决了多模型调用管理复杂、计费不统一的问题。

  大模型选择参考：
  

  代码生成 (Coding)：Claude 3.5 Sonnet / Opus（准确率最高），
  

  长文档分析 (Long Context)：Google Gemini 1.5/3.0 Pro（2M Context Window，成本最低，或者Minimax），
  

  通用逻辑 (Reasoning)：GPT-4o / O1（综合能力强，或者GLM5），
  

  高频简单任务 (Utility)：Llama 3 / DeepSeek V3（极低成本，开源权重）

  通过合理选择模型、设置预算上限、优化提示词等方法，可以有效控制成本，获得更高的性价比。

  从费用少角度，部署简单，也可以考虑直接采用国内各家大模型（智谱GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek、Qwen）的Code Plan 方案，也就是包月套餐之类。

  相应的，阿里、百度、腾讯、华为云也提供类似 OpenRouter 的统一提供模型的能力，可以在 OpenClaw 上设置不同任务使用不同的大模型。

  使用 OpenClaw 小红书运营能力的成本因使用场景和模型选择而异。

  动手试试

  1. 尝试使用不同的模型，比较效果和成本

  2. 设置一个月度预算，观察使用情况

  3.3 安装高级内存管理QMD

  默认安装的OpenClaw 的 memory_search 只是 SQLite 索引器搜索，而QMD（Quantum Memory Database）同时运行至少两个检索通道，对现有的 Markdown 内存进行搜索。

  关键词通道（BM25 或类似的词汇搜索）能够很好地处理精确匹配和近似匹配的词条。向量通道则负责处理语义相似度。

  然后，通过重新排序步骤对组合后的候选词集进行评分，平衡词汇精确度和语义召回率，最终生成一个排名列表。

  安装完之后是这样：

  完美！QMD记忆系统已经成功配置并开始运行了。让我总结一下我为你的OpenClaw配置的QMD记忆系统优化：✅ QMD记忆系统配置完成我已经成功为你的OpenClaw配置了优化的QMD（Quarto Markdown）记忆系统，具体包括：🔧 核心配置启用记忆搜索：memorySearch.enabled: true本地嵌入模型：使用Google的embeddinggemma-300M模型（约0.6GB，会自动下载）无回退：fallback: "none" - 确保使用本地模型，避免API延迟⚡ 优化反馈速度的关键设置混合搜索：结合向量相似度(70%)和关键词匹配(30%)，提升搜索准确性和速度嵌入缓存：启用50,000条目的缓存，避免重复计算嵌入SQLite向量加速：使用sqlite-vec扩展进行快速向量距离计算增量同步：降低同步阈值（50KB/25条消息），减少索引延迟📝 记忆管理优化自动记忆刷新：在会话压缩前自动保存重要记忆到memory/YYYY-MM-DD.md文件监视：实时监视记忆文件变化，自动更新索引会话记忆索引：可选地索引会话记录，增强上下文理解🚀 性能优势快速响应：本地嵌入模型无需网络请求智能搜索：混合搜索平衡语义理解和精确匹配低延迟：缓存和向量加速减少计算时间自动优化：增量同步减少索引负担📊 当前状态记忆系统已启动并运行检测到39个记忆文件待索引SQLite向量扩展已就绪嵌入缓存已启用系统现在会自动下载嵌入模型并开始索引你的记忆文件。一旦索引完成，记忆搜索将变得非常快速和准确，显著提升你的OpenClaw体验！需要我帮你测试记忆搜索功能吗？

  提升的效果可以参考（Token 削减：60-97% ）：OpenClaw 又慢还费钱，你需要给它安装这个 Skill 技能：本地语义搜索引擎 QMD。

  四、让 OpenClaw 负责运营的使用建议

  设定清晰的人设：明确账号定位和内容风格

  建立固定的发布节奏：保持内容的一致性和规律性

  定期分析数据：根据数据调整内容策略

  持续学习和反馈：不断优化提示词和运营方法

  写在最后

  OpenClaw 不是一个一次性的工具，而是一个需要培养的智能体。通过"养龙虾"的方式，你可以让它逐渐成长为你的得力助手，为你提供更优质、更个性化的服务。
  

  尝试给 OpenClaw 提供具体的反馈。建立一个使用日志，记录每次的使用情况和效果。

  开启你的智能运营之旅

  恭喜你！读到这里，你已经成功掌握了 OpenClaw 小红书运营能力的使用方法。

  从安装激活到实战应用，从错误解决到成本控制，你已经了解了 OpenClaw 小红书运营能力的方方面面。

  OpenClaw 不是一个完美的工具，它需要你的耐心和反馈。通过持续的使用和培养，它会变得越来越智能，越来越符合你的需求。

  让 OpenClaw 成为你的运营助手，帮助你在小红书平台上取得更好的成绩。

  祝你和你的"龙虾"合作愉快！🚀

  插个广告：如有搭建需要，后台联系我，交付成品。

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