前言¶
做内容选题调研或竞品监测时，常见做法是手动在小红薯里搜关键词、逐条抄标题和数据，再整理成表格。这个流程的痛点在于：一次搜索几十条笔记，点赞、收藏、评论、分享、作者、发布时间、封面、直链要一条条看；多关键词、多批次采集时容易漏、容易错，复制粘贴到 Excel 还要清洗格式。如果要把结果交给团队做选题评审或达人初筛，还需要统一的字段和可直接打开的文件。
下面介绍的 Skill「小红薯搜索词采集」就是为这个流程设计的：输入关键词，返回结构化的笔记搜索结果列表，并支持导出 CSV。
这是什么¶
「小红薯搜索词采集」是一个基于通用 SKILL.md 格式的 Agent Skill，坐标 @aidata/xiaohs-search，由「海港信息」发布，来源标记为 enterprise，分类为 data-analysis，当前版本 1.0.1。它解决的问题是：把小红薯的关键词搜索结果从页面上的非结构化内容，转成字段统一、可批量处理、可导出 CSV 的数据列表。
按已抓取的页面资料，该 Skill 带有 requires_api_key=true 标签，使用前需要准备 API Key。
核心功能¶
以下能力来自官方页面简介，逐条列出：
- 按关键词搜索小红薯笔记，返回结果列表。
- 每条结果包含的字段：标题、点赞数、收藏数、评论数、分享数、作者昵称、发布时间、封面图、笔记直链。
- 覆盖笔记主帖，一次接口返回 20 条主帖。
- 结果可导出为 CSV，描述为「Excel 直开」，即不额外处理即可在 Excel 中打开。
- 典型用途：批量获取竞品笔记、选题调研、KOL 初筛、导出搜索结果。
触发场景方面，官方描述为：当需要按关键词搜索小红薯笔记并采集结果列表，或提到「小红薯搜索」「搜笔记」「关键词采集」「搜索结果导出」「选题」「竞品笔记列表」时使用本 Skill。适合内容选题调研、竞品监测、达人初筛、品类笔记盘点等场景。
计费与容错¶
按官方简介，计费规则如下：
- 一次接口返回（20 条主帖）计 5 点数。
- 预扣按请求量，结算按实采量，多退少补。
- 零结果或调用失败全额返还点数。
- 注册送 10 点。
这意味着可以先小批量试跑一个关键词，确认字段和质量后再放量，不用担心整批扣费后无法挽回。
安装与启用¶
已抓取资料中没有包含安装命令、SKILL.md 路径或配置字段的具体内容，官方页面本次也无法抓取到正文，因此这里不给出未经核实的命令。
启用方式以官方页面为准：https://api.skillhub.cn/aidata/xiaohs-search
可以确认的信息只有两点：一是该 Skill 使用需要 API Key（标签 requires_api_key=true），二是它按通用 SKILL.md 格式组织，接入方式与 SkillHub 上其他同类 Skill 一致。拿到安装说明后再补充命令与配置字段，比在这里猜测更稳妥。
典型用法¶
已抓取资料没有提供可复现的命令行或代码示例，以下按官方简介中的使用方式描述流程：
- 准备关键词清单，例如品类词、竞品词、选题词，逐个或批量交给 Skill。
- 对每个关键词执行搜索，Skill 返回结构化结果列表，字段包括标题、互动数据、作者昵称、发布时间、封面图、笔记直链。
- 需要留存或交付时，将结果导出为 CSV。
- 在拿到的列表上做下一步：竞品笔记对比、KOL 初筛、选题优先级排序、品类笔记盘点。
适用场景与注意¶
适合：内容选题调研、竞品监测、达人初筛、品类笔记盘点，以及其他需要把小红薯关键词搜索结果转成结构化表格的场景。
注意：
- 需要 API Key，且调用消耗点数，跑批前先确认账户余额与计费规则。
- 一次返回 20 条主帖，搜索结果量大的关键词需要分批请求。
- 页面的评分与下载量会随时间变化，撰写本文时的已抓取资料为：评分 100000、下载 28135、安装 0。这些数字只反映抓取时点的状态，不建议当作长期固定的指标引用。
- 安装与配置细节未在可用资料中核实，部署前以官方页面为准。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把小红薯搜索结果采集从手工抄录变成一次请求加一份 CSV，字段统一，可直接进 Excel 做后续分析。如果你正在做选题调研或竞品监测，可以从注册送的 10 点开始试跑一个关键词，验证返回质量后再放量。
官方地址：https://api.skillhub.cn/aidata/xiaohs-search
