让你的OpenClaw替你打工：从0到1跑通小红书运营全流程（实战教程）

技术人生黄勇

发布于 2026-03-11 17:14:34

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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

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。
登录控制台，点击应用服务器，进入应用管理页面；
在 Skill 输入框填入 xhs

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。

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。

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-mcp
MCP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：

自动追踪热点
智能撰写文案
AI 设计封面
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

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

尝试使用不同的模型，比较效果和成本
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。