红薯笔记解析

要解决什么问题

做小红书相关内容分析时，原始材料往往是一篇篇笔记：标题、正文、话题标签、互动数据散落在页面里，人工复制粘贴既慢又容易出错，批量处理更是无从谈起。想把一批笔记变成可统计、可对比的结构化数据，缺的正是一个稳定的解析环节。

这个技能做什么

hongshu-note-parser 属于数据分析类技能，面向大模型工作流中的输入预处理环节，负责把笔记内容拆解成模型和下游程序都能直接使用的结构化结果。核心能力包括：

• 正文抽取：从笔记文本中剥离标题与正文主体，去掉页面装饰性文字。
• 字段结构化：按分析需要整理出字段，方便后续统计、分组与对比。
• 标签与互动信息处理：保留话题标签、点赞、收藏、评论等分析时常用的指标。
• 批量友好：适合对多篇笔记重复执行，产出格式统一，便于接入数据分析流程。

典型的使用步骤是：准备笔记原始内容 → 交给技能解析 → 得到结构化文本 → 进入统计或可视化环节。

适用边界与注意点

• 技能只负责解析，不做情感判断、趋势预测等分析，结论需要你自己在下游完成。
• 笔记中的图片、视频属于非文本内容，文字解析无法覆盖其中的视觉信息。
• 平台页面结构可能调整，若字段提取出现偏差，需要重新核对输入格式。
• 涉及用户隐私与平台规则，批量抓取与存储前应先确认合规性。